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  近年来，聊天机器人在银行业、医疗保健业、零售业和电信业等各行各业的使用都出现了显著增长。这将彻底改变我们所知道的客户服务的运作方式。一般来说，客户很乐意通过与聊天机器人的互动直接解决他们的问题。Forrester的研究强调，50%的消费的人在有一个简单的问题时会使用聊天机器人，44%的消费的人在标准营业时间之外有问题时会找聊天机器人。

  根据呼叫中心助手的说法，提升客户满意度是推动组织将AI(AI)集成到客户服务模型中的重要的因素。这一些品牌还受益于精简运营，提供更快、更好的客户体验(CX)。高德纳预测，到2026年，人工智能代理/聊天机器人能为联络中心节省高达800亿美元的劳动力成本。

  聊天机器人还提供其他一些好处，包括全天候可用性、即时响应以及同时处理多个查询的能力。它们还能够给大家提供更个性化的建议，自动执行日常任务，并大幅度减少消费者的等待时间。

  至关重要的是，聊天机器人将继续有一些局限性，以防止对客户体验和品牌声誉产生负面影响;这些必须清楚地理解，并尽可能减少。例如，虽然聊天机器人擅长处理简单和重复的问题，但更微妙的问题在大多数情况下要某些特定的程度的人为干预。这是因为如果无人值守，聊天机器人可能会误解某些查询或没办法理解相关上下文，因此导致用户的交互令人沮丧，甚至导致不准确的回复。

  随着商业领袖对AI的理解和熟悉，他们现在正在利用这项技术在整个组织中实现一系列好处，从产品创新到增强数据驱动的业务决策。普华永道2022年的一份报告数据显示，超过70%的公司已在使用或计划在其业务运营中部署人工智能。

  基于规则的聊天机器人，预先编程了普遍的问题和其他普遍的问题的脚本答案，正慢慢的变多地被人工智能聊天机器人所取代，人工智能聊天机器人利用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术来模拟类似人类的对话和互动。支撑这些机器人的架构通常由两个主要组件组成:自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。

  为了提高它们的性能，基于AI的聊天机器人通常在非常大的真实对话数据集上进行训练，并使用强化学习等技术不断进行校准。他们从每一个与他们互动的用户中学习，实时数据慢慢地加强他们的理解，提高他们的正确响应能力。

  一些聊天机器人还采用了额外的基于AI的技术，比如情绪分析来确定用户的情绪，或者语音识别来处理语音输入。随着ML, NLP, NLU和NLG的慢慢的提升，聊天机器人正在迅速提高其能力，并成为现代商业环境中更加不可或缺的一部分。

  使用基于AI的聊天机器人最突出的问题之一是无法控制它提供给用户的信息。人工智能驱动的工具可以为你可能遇到的几乎任意的毛病提供答案。但主体问题就在这里——聊天机器人的设计目的是产生内容并复制对话，就好像用户在与人交谈一样。然而，这并不代表它一定是在说真话。这就为错误信息提供了令人担忧的新可能性。此外，还有关于数据安全、网络钓鱼、数据盗窃和数据操纵的重大担忧。

  这些威胁可能是多种多样的，但识别和纠正它们的解决方案更为直接。许多人已经熟悉联络中心的领导和管理，包括多因素认证、端到端聊天机器人加密等基本协议，以及聊天机器人和其他人工智能接口的登录协议。但在AI时代，真正的联络中心安全必须走得更远。

  聊天机器人所需的性能和安全测试范围远比任何组织通过偶尔的手动测试所能达到的范围要广泛得多。自动化安全测试提供了护栏，暴露了潜在的弱点，因此能在它们导致安全漏洞之前加以解决。

  对于性能测试，使用越来越先进的聊天机器人解决方案的联络中心必须承诺定期和自动化测试，以便在问题出现时及时查明问题，以免对客户体验及其声誉产生负面影响。

  Cyara Botium等工具旨在帮助联络中心保持聊天机器人高效、正确地运行。作为一个全面的聊天机器人测试解决方案，Botium可以对NLP分数、会话流、安全问题和整体性能执行自动化测试。在负责任的聊天机器人使用的全面计划中，这并不是唯一的组成部分，但它是一个不应该被忽视的关键部分。

  人工智能能够在一定程度上帮助公司更有效地运营，并在更少的人力参与下解决更多的客户问题，从而带来可观的投资回报。AI和聊天机器人还没有取代人类代理——短期内也不太可能;但他们通过打造更完整和个性化的客户体验来支持这些座席，并允许座席第一先考虑更复杂的对话和任务。

  至关重要的是，为实现顺畅的体验，联络中心必须确保他们的聊天机器人能战场工作。这就是怎么回事一个全面的测试解决方案是必不可少的。联络中心需要完全相信他们部署的聊天机器人正在正确运行，并最终避免因不准确或糟糕的客户交互而造成问题。

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