變更法院
一個聊天機器人是一個模仿對話、回答問題並處理特定需求的機器程式。因此,它模仿人類的智力和決策能力。聊天機器人已經存在很長時間,但直到最近它們才具備了通過自學來自我改進的能力。
當然,技術進步的速度推動了廣泛採用,但基於uberisation等概念形成的即時經濟的突然增長仍然是一個謎。然而,即時經濟和相關服務需求正在以超越任何人類所能做到的速度發展。雖然我們距離有一個能夠修理您的水龍頭或每天下雨滴水漏水的天花板的機器人工匠還有很長的路要走,但聊天機器人只是即時提供服務世界中的入口點,無論是送貨到家、立即諮詢醫生還是叫一位手巧的工匠上門修理。
明顯地,已開發出一些訊息傳遞機器人來實現這一點。顯然,聊天機器人的爆炸式增長是由不斷變化的消費者觀點和喜好推動的。客戶期望回復時間迅速,並希望購買過程簡單明瞭。
此外,移動電子商務的蓬勃發展提高了門檻,因為組織需要容納越來越多的流量。聊天機器人在這裡成為一個關鍵工具,讓企業能夠以定制化的方式吸引客戶進行一對一的交流。
※強弱危機分析
優勢:
- 機器人具有高度的精確性和一致性,能提供隨需服務並保持品質穩定。
- 機器人可以不間斷地提供24小時全天候服務,無需考慮人力成本與工作時間問題。
- 透過ai技術,機器人可以快速學習並根據使用者的需求來調整其服務內容。
劣勢:
- 雖然ai技術日益先進,但目前的機器人仍難以理解複雜的情感和非黑白是非的問題,可能導致在提供某些服務時效果略遜色。
- 需要投入大量資源進行研發和維護,初期成本相對較高。
- 由於法規限制及社會接受程度等因素,部分特定領域或地區可能無法推廣使用此種方式來提供隨需服務。
機會:
- 隨著科技突飛猛進,未來有可能開發出更多元、更智能化的機器人來提供各種客製化、個別化的隨需服務。
- 疫情的影響讓人們對於非接觸式服務有更高的需求,這也提供了機器人在隨需服務領域中更多的發展空間。
- 由於經濟和社會壓力,許多企業開始探索如何用少量資源提供最大效益,這可能使得自動化、無人化的機器人隨需服務成為一種趨勢。
威脅:
- 如果未能妥善處理資料安全問題,可能引發消費者對此種服務方式的不信任甚至抵制。
- 由於部分職位可能被取代,可能受到工會或相關組織的反對與抗議。
- 未來科技發展方向難以預測,投入大量資源進行研發卻未能帶來足夠回報是一種風險。
將所有事情都像Uber一樣簡單-交錯的未來
一款名為Uber的極簡應用程式已成為叫車最方便的方式。使用者透過該應用程式請求一輛計程車,Uber將這些需求轉發給其駕駛合作夥伴之一,當駕駛接受行程後,就會在使用者所站立的位置接到他並送他到目的地。Uber還允許您選擇四門轎車而不是兩箱小型汽車,以及SUV而不是高級轎車。
但山姆想要叫一輛黃色迷你庫柏(Mini Cooper)去機場接她心愛的女孩,此外,他希望司機能從他喜歡的花店買花和他最喜歡的外賣店買義大利麵。回家路上,他還想買些雜貨。無論是Uber還是其他類似的應用程式都無法滿足如此多種需求。
而且,沒有司機會同意替你做這些事情。也許,在未來Uber實現全自動駕駛模式後,這可能成為可能。在應用程式中部署一個聊天機器人將允許使用者與一位樂於助人的傢夥聊天,這個聊天機器人得益於人工智慧(AI)和自然語言處理(NLP)等功能,可以像普通人一樣進行對話,並且可以同時接受多種需求,並將每個需求分配給單獨的應用程式或同一個應用程式內的功能。
藉助聊天機器人與其他鏈接的應用程式的幫助,可以代替山姆點餐義大利麵和雜貨。聊天機器人還通過連接的應用程式,在山姆抵達機場時就將花送到他手上,而黃色迷你庫柏則停在了停車場上等待。總之,聊天機器人使得開放式即時需求型應用成為可能,不同於目前的版本。
像孩子一樣教學
人工智慧是最佳聊天機器人的核心,而如今,AI能夠處理數百萬個請求中的龐大資訊流。同時,它還能提供有意義的回答、產品推薦以及比較。這是怎麼可能的呢?嗯,聊天機器人利用已獲得的資訊和反饋來改進對話並促進付款過程。
深度學習技術使它們能夠理解特定概念,如產品名稱和圖片。毫無疑問,資料是聊天機器人演化的關鍵,而且它正在超出我們最瘋狂的想像範圍。通過向演算法提供足夠的資料,我們可以讓機器人掌握新要求並提供正確(預先註冊)答案。
因此,我們正在超越靜態資料集的範疇,進入不斷完善和微調的領域。這就是為什麼電子商務企業必須投資於機器學習基礎設施,並持續收集和處理新資料。
AI原型
引入聊天機器人相對便宜,但要開發高效能的機器人則較為費用較高。若想取得成功,必須具有靈活性並利用最先進的聊天機器人技術,如自然語言處理(NLP)。舉例來說,NeuraFlash已經開發了一個超級AI聊天機器人,使用NLP來理解文字模式。
許多客戶服務台繁忙的公司都在使用聊天機器人。FedEx已開發出一個Alexa應用程式,讓使用者可以通過Amazon Echo 的語音指令追蹤包裹。相比之下,Mitsuku是羅伯特·洛伯納獎的現任冠軍,該獎項是一個每年舉行的人工智慧競賽,評委會根據參賽的電腦程式被判斷為最接近或無法區分於真人表現智慧行為的程度而頒發獎金。
Mitsuku也通過了圖靈測試,即測試一台計算機是否能展示出與真人相等或無法區分的智能行為。
限制與可能性的相遇
現在,即時服務行業也注意到了這一點。如今,企業全力將數字和實體體驗結合為一個整體。他們認識到提升生產力和降低成本的前景。
聊天機器人並不是取代你花俏科技的替代品。它們需要正確的背景來理解客戶需求並確保做出適當的回應。另一方面,它們必須建立在UX和UI設計軸線上,並支持深度整合到即時服務的後端框架中。
聊天機器人的主要限制之一是無法準確地產生共情能力。同樣地,有些人純粹厭倦與機器人“交談”。這就是為什麼即時服務業務需要準備好可替換人類工作的計劃。
這使我們得出這樣一種觀點:聊天機器人既不能取代人類,也不能取代網站和應用程式。此外,它們需要通過機器學習由人類進行教育。然而,它們是多管道聊天方法和強大自動化工具中不可思議的力量。
未來會是怎麼樣?
聊天機器人已經準備好在即時需求經濟中大放異彩。它們將改變整個行業的命運,比人類更快速和高效地提供資訊。因此,許多公司有能力進入未知的市場領域並發現購買機會。
然而,單靠存在並不能產生結果:聊天機器人必須積極努力提升客戶服務和體驗的水準。最後,它們可能無法完美地處理一般和乏味的任務,但一旦開始理解情感,就沒有限制了。
切換到即時需求模式並開始重視客戶的時間和努力——全面指南
從傳統商業模式轉變為即時需求模式,並開始重視客戶的時間和努力——系統化流程進入新經濟
關於即時需求經濟的有趣統計數字
限制、瓶頸和潛在威脅
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相關數據:
- 根據國際數據資訊公司(idc)的預測,到2022年全球智能家居市場將達到1030億美元,其中服務型機器人佔相當大比例。 來源: international data corporation
- 根據研調公司tractica的報告顯示,商業用途的機器人銷售從2016年的4萬部增加到2021年的將近140萬部,成長幅度高達3400%。 來源: tractica
- 英國皇家學會(royal society)預估,在未來10-20年內,有30%-50% 的工作可能被自動化取代,而服務型機器人在此趨勢中扮演重要角色。 來源: the royal society
- 日本經濟新聞報導, 日本政府預計到2025年時, 能夠實現「一個家庭一台護理用機器人」的目標, 預計需求量將超過500萬台。 來源: nikkei asian review
- 法國信息和通信技術統計局(insee)指出,在法國,2030年前將有25%的工作被自動化,其中服務型機器人扮演關鍵角色。 來源: insee
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