近年來，聊天機器人在銀行業、醫療保健業、零售業和電信業等各行各業的使用都出現了顯著增長。這將徹底改變我們所知道的客戶服務的運作方式。一般來說，客戶很樂意通過與聊天機器人的互動直接解決他們的問題。Forrester的研究強調，50%的消費者在有一個簡單的問題時會使用聊天機器人，44%的消費者在標準營業時間之外有問題時會找聊天機器人。

　　根據呼叫中心助手的說法，提高客戶滿意度是推動組織將人工智能(AI)集成到客戶服務模型中的主要因素。這些品牌還受益于精簡運營，提供更快、更好的客戶體驗(CX)。高德納預測，到2026年，人工智能代理/聊天機器人可以為聯絡中心節省高達800億美元的勞動力成本。

　　聊天機器人還提供其他一些好處，包括全天候可用性、即時響應以及同時處理多個查詢的能力。它們還可以提供更個性化的建議，自動執行日常任務，并大大減少消費者的等待時間。

　　至關重要的是，聊天機器人將繼續有一些局限性，以防止對客戶體驗和品牌聲譽產生負面影響;這些必須清楚地理解，并盡可能減少。例如，雖然聊天機器人擅長處理簡單和重復的問題，但更微妙的問題可能需要一定程度的人為干預。這是因為如果無人值守，聊天機器人可能會誤解某些查詢或無法理解相關上下文，從而導致用戶的交互令人沮喪，甚至導致不準確的回復。

　　人工智能驅動的聊天機器人

　　隨著商業領袖對人工智能的理解和熟悉，他們現在正在利用這項技術在整個組織中實現一系列好處，從產品創新到增強數據驅動的業務決策。普華永道2022年的一份報告顯示，超過70%的公司已經在使用或計劃在其業務運營中部署人工智能。

　　基于規則的聊天機器人，預先編程了常見問題和其他常見問題的腳本答案，正越來越多地被人工智能聊天機器人所取代，人工智能聊天機器人利用自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)技術來模擬類似人類的對話和互動。支撐這些機器人的架構通常由兩個主要組件組成:自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)。

　　為了提高它們的性能，基于人工智能的聊天機器人通常在非常大的真實對話數據集上進行訓練，并使用強化學習等技術不斷進行校準。他們從每一個與他們互動的用戶中學習，實時數據不斷增強他們的理解，提高他們的正確響應能力。

　　一些聊天機器人還采用了額外的基于人工智能的技術，比如情緒分析來確定用戶的情緒，或者語音識別來處理語音輸入。隨著ML, NLP, NLU和NLG的不斷進步，聊天機器人正在迅速提高其能力，并成為現代商業環境中更加不可或缺的一部分。

　　測試的必要性

　　使用基于人工智能的聊天機器人最突出的問題之一是無法控制它提供給用戶的信息。人工智能驅動的工具可以為你可能遇到的幾乎任何問題提供答案。但主要問題就在這里——聊天機器人的設計目的是產生內容并復制對話，就好像用戶在與人交談一樣。然而，這并不意味著它一定是在說真話。這就為錯誤信息提供了令人擔憂的新可能性。此外，還有關于數據安全、網絡釣魚、數據盜竊和數據操縱的重大擔憂。

　　這些威脅可能是多種多樣的，但識別和糾正它們的解決方案更為直接。許多人已經熟悉聯絡中心的領導和管理，包括多因素認證、端到端聊天機器人加密等基本協議，以及聊天機器人和其他人工智能接口的登錄協議。但在人工智能時代，真正的聯絡中心安全必須走得更遠。

　　聊天機器人所需的性能和安全測試范圍遠比任何組織通過偶爾的手動測試所能達到的范圍要廣泛得多。自動化安全測試提供了護欄，暴露了潛在的弱點，因此可以在它們導致安全漏洞之前加以解決。

　　對于性能測試，使用越來越先進的聊天機器人解決方案的聯絡中心必須承諾定期和自動化測試，以便在問題出現時及時查明問題，以免對客戶體驗及其聲譽產生負面影響。

　　Cyara Botium等工具旨在幫助聯絡中心保持聊天機器人高效、正確地運行。作為一個全面的聊天機器人測試解決方案，Botium可以對NLP分數、會話流、安全問題和整體性能執行自動化測試。在負責任的聊天機器人使用的全面計劃中，這并不是唯一的組成部分，但它是一個不應該被忽視的關鍵部分。

　　結論

　　人工智能可以幫助公司更有效地運營，并在更少的人力參與下解決更多的客戶問題，從而帶來可觀的投資回報。人工智能和聊天機器人還沒有取代人類代理——短期內也不太可能;但他們通過打造更完整和個性化的客戶體驗來支持這些座席，并允許座席優先考慮更復雜的對話和任務。

　　至關重要的是，為了實現順暢的體驗，聯絡中心必須確保他們的聊天機器人能夠正常工作。這就是為什么一個全面的測試解決方案是必不可少的。聯絡中心需要完全相信他們部署的聊天機器人正在正確運行，并最終避免因不準確或糟糕的客戶交互而造成問題。