什麼是 AI 聊天機器人？

客戶經常在非營業時間內需要協助，隨時都可能瀏覽產品或尋求支援。AI 聊天機器人可以協助處理這類需求，不僅限於網站，還能應用在客戶常與您互動的其他平台，例如：即時通訊應用程式和社群媒體。這些人工智慧 (AI) 助手可以全天候回答問題並引導使用者。當 AI 處理常見請求時，較為複雜的問題仍可轉交給您的員工以個別處理，確保客戶始終獲得所需的支援。

有 91% 中小企業 表示人工智慧能提升營收，顯示 AI 聊天機器人將持續存在並發揮其影響力。但是，如果您對 AI 還不熟悉，您可能會好奇：「什麼是 AI 聊天機器人？它有什麼好處？」讓我們來一同探討。

我們所要討論的內容：

• AI 聊天機器人定義
• 聊天機器人、AI 聊天機器人和 AI 智慧代理之間的區別
• AI 聊天機器人如何運作？
• AI 聊天機器人的類型
• AI 聊天機器人的優點
• 如何跨企業使用 AI 聊天機器人
• 為您的需求選擇最佳 AI 聊天機器人
• 為您的業務發揮 AI 的力量

AI 聊天機器人是一種 AI 數位助理，它運用 AI 即時理解並回應使用者的提問，模擬與終端使用者的對話互動。與依賴預先編寫規則與回應的傳統聊天機器人不同，AI 聊天機器人運用自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML)，即時理解並根據需求回應使用者的問題。

這些功能使聊天機器人能進行更自然和相關的對話，並隨著時間推移從使用者輸入內容中學習，進而以更精確、高效的方式處理各類問題。它們能夠回答問題、提供產品推薦，並協助完成交易流程。AI 聊天機器人也能收集資訊，並迅速提出解決方案。它們甚至被設計為能模擬人類的反應方式。例如：在服務中，AI 聊天機器人可以通過 24/7 提供回應來幫助簡化流程。這可縮短等待時間，提高整體效率，並改善客戶體驗。

但這些 AI 聊天機器人的用途不僅限於服務客戶。它們也能支援您的內部團隊。銷售 AI 聊天機器人支援內部團隊的一種方式是擔任教練，讓業務代表根據其個人資訊、潛在客戶狀況和公司銷售目標，進行提案、談判與處理異議的模擬練習。

近年來，各式各樣的機器人層出不窮，讓人難以分辨 AI 智慧代理和聊天機器人之間的差異。最基本的機器人是以規則為基礎的聊天機器人。它們依照預先設定的回應規則來處理常見的輸入內容。具備語境理解能力的 AI 聊天機器人便是 AI 智慧代理的一種，且更加先進；它們運用機器學習與自然語言處理 (NLP) 來解讀對話的上下文。AI 智慧代理屬於更廣泛的自主代理類型，這些代理透過代理式 AI 以自主採取行動，並在與人類持續互動的過程中學習、適應與協作。

以下是更詳細的差異比較：

傳統聊天機器人是透過一套預先定義的規則和腳本化回應來與使用者互動。它們僅限於處理基本互動，例如回應常見的客戶支援問題。雖然聊天機器人具備類似 AI 聊天機器人和 AI 智慧代理的對話介面，但它們並不具備像大型語言模型 (LLM) 那樣的語言理解能力。

聊天機器人能快速且一致地回應常見的客戶問題。這使它們成為處理例行客戶服務詢問、收集基本資料及推薦相關資源時，一種可靠且具成本效益的解決方案。因此，雖然這些機器人在處理簡單、重複性的任務上表現良好，但它們並不適合進行開放式對話。

如我們先前所討論，AI 聊天機器人是專為與人類直接互動而設計的。在機器學習和自然語言處理 (NLP) 的協助下，AI 聊天機器人能理解一般對話，並透過生成式 AI生成類似人類的回應。由於這些系統通常建立在經過大量資料訓練的大型語言模型 (LLM) 之上，它們能進行更細緻且具語境理解能力的互動。

AI 聊天機器人廣泛應用於各種需要智慧型對話的數位場域。它們透過網站和即時通訊應用程式，提供個人化且複雜的支援服務，從而強化整體客戶服務體驗。它們同時為裝置中的虛擬助理提供支援，並逐漸在醫療、教育和商業領域中被採用，以實現更智慧的溝通和自動化。它們具備理解與學習能力，使其能靈活應用於各種互動情境。

然而，與能夠做出決策並運用檢索增強生成 (RAG) 等工具的 AI 智慧代理相比，AI 聊天機器人仍有其限制，因為它們主要著重於對話，缺乏智慧代理的自主決策和執行能力。此外，雖然聊天機器人可以處理資訊，但它們通常無法像基於 RAG 的智慧代理那樣主動擷取並整合即時外部知識。這使得智慧代理能處理需要最新資訊的任務，並透過提供防護機制與引用來源，降低幻覺錯誤，提升準確度。

AI 聊天機器人是 AI 智慧代理的一種，專為與人類互動而設計，通常扮演客戶服務的角色。但 AI 智慧代理的能力遠不止於此。它們可以擔任 AI 助理，具備在各種任務中擴展人類能力的潛力。這些虛擬代理能理解並生成自然語言，並具備處理與分析大量資訊的能力。它們可以運用這些能力執行企業幕後的各項活動，例如：編寫程式碼、分析大量資料，以及執行品質管理檢測。

AI 聊天機器人結合先進的機器學習和深度學習技術，生成近似於人類的回應。

以下是讓聊天機器人能正常運作的關鍵特徵：

透過機器學習，演算法可從資料中學習，進而做出預測或決策。AI 聊天機器人會分析大量人類對話資料，並迅速學習其中的語言模式。深度學習是機器學習中更為複雜的形式。它運用具有多層結構的神經網路（也就是所謂的「深層」網路），來理解人類提問與回答的方式，最終生成更自然且連貫的回應。

AI 聊天機器人借鑒人類大腦的運作方式，透過關注先前對話中哪些部分較為重要，來生成具語境且恰當的回應。這是透過神經網路 實現的，神經網路是一種由多層節點（或稱神經元）組成的運算模型，用來處理與轉換資訊。

AI 聊天機器人同時也會運用轉換器模型，這是一種專為更有效處理文字序列而設計的特定類型神經網路。轉換器模型運用一種稱為「注意力機制 (attention)」的方法，來評估句子中每個詞的重要性。這類自然語言處理 (NLP) 技術能幫助 AI 聊天機器人理解語境以及詞語之間的關聯。

零樣本學習是指 AI 模型在從未接觸過某個任務或資料的情況下，透過類似知識的泛化能力來進行預測。例如，AI 模型可能可以在未經過特定訓練的情況下，回應關於新服務的客戶詢問。

少樣本學習的運作方式則有所不同。AI 模型透過少量範例進行訓練，從中學會如何做出準確的預測。舉例來說，一間線上鞋店的客戶服務聊天機器人可以透過少量範例學會處理常見問題，例如：客戶收到錯誤尺寸的靴子時該如何應對。但是，即使 AI 聊天機器人從未遇過完全相同的情況，它仍可套用從類似情境中學到的知識，例如：協助收到損壞靴子的客戶。根據這些經驗，聊天機器人便能有效應對，提供例如：更換或退款等解決方案。

微調是指在既存的預先訓練 AI 模型基礎上，利用較小且針對特定任務的資料集進行訓練。這使模型能夠在專業領域中提高效能，同時保留原始訓練中獲得的一般知識。

網域專屬模型則是針對特定產業的資料進行預先訓練，或經過大量微調，以在某個特定領域中表現出色。

並非每個 AI 聊天機器人都相同。有些只能處理簡單的請求，並且由決策樹指導其操作。有些則可以管理多項任務，並隨著時間推移進步。

常見的 AI 聊天機器人類型包括：

• 交易型 AI 聊天機器人：這類專注於特定任務的機器人可協助處理簡單的工作，例如：查詢訂單狀態或更新運送資訊。它們可簡化日常交易流程，讓客服人員能專注處理較為複雜的案件。
• 對話式 AI 聊天機器人：這類機器人運用對話式 AI，以自然、類似人類的方式與人互動，因此經常被應用在客戶服務領域。
• 決策支援型 AI 聊天機器人：這類虛擬顧問透過呈現相關數據與可能結果，協助使用者在複雜情境中做出明智決策。
• 工作流程自動化 AI 聊天機器人：這類機器人能自動處理業務流程中的重複性任務。它透過對話與使用者互動，以收集資訊、做出決策，並在其他系統中觸發相應的操作。
• 資訊型 AI 聊天機器人：顧名思義，這類機器人提供知識型支援，能回答常見問題並提供相關資源，協助使用者迅速找到解答。他們還協助團隊提高自助服務支援。它們也有助於團隊擴展自助服務支援的能力。
• 問題解決型 AI 聊天機器人：這類機器人專門用於診斷和解決客戶問題。它們能引導使用者進行故障排除流程，並在必要時將問題向上回報給客服人員。透過即時處理緊急問題，這類機器人能縮短解決時間，有助於提升客戶滿意度評分 (CSAT)。
• 回饋和調查型 AI 聊天機器人：這類機器人用於發送客戶滿意度調查並回收意見回饋，藉此收集寶貴洞察，以改進產品、服務與整體客戶體驗。這些資料有助於團隊分析和理解客戶回饋，對於持續改進策略和溝通方式至關重要。
• 自我學習型 AI 聊天機器人：這類機器人能不斷改進，根據接收到的回饋調整回應和策略，並隨著時間推移不斷提升其性能。
• 混合型 AI 聊天機器人：這類機器人結合多種聊天機器人的功能，具備高度靈活性，但開發成本也相對較高。它們可以根據使用者需求，在交易模式、資訊模式或解決問題模式之間切換，能夠處理較高的互動量和更廣泛的問題。

AI 有其優點與缺點，但以下是使用 AI 聊天機器人的幾個明確的好處：

AI 聊天機器人有助於節省客戶和代理的時間。它們可以快速協助處理基本的客戶查詢、解決簡單的問題，以及收集和共享資訊。當問題超出其處理範圍時，AI 聊天機器人可以協助將客戶轉接至客服人員，並在對話開始前先行整理背景資訊，使客服人員迅速掌握狀況、加快解決速度。

聊天機器人可以全天候協助解決簡單問題。在客服人力較為吃緊的高峰時段，聊天機器人可協助處理例行性請求，紓解服務壓力。它們可在非營業時間回應客戶並蒐集相關資訊，再轉交給客服人員處理，確保每筆詢問皆不會被忽略，並在客服人員上線後能迅速跟進。這有助於您的團隊提供一致性的支援服務，並進一步提升客戶滿意度。

AI 聊天機器人能預測客戶需求、提供有用訊息並建議後續步驟，有助於提升整體客戶體驗。它們能夠提供個人化建議，例如：新產品或服務，進一步提升您對客戶的價值，並持續維繫客戶對品牌的關注與互動。

我們的研究發現，61% 的客戶 更傾向使用自助式服務選項來解決簡單問題。AI 聊天機器人可以引導客戶前往常見問題 (FAQ)、知識庫文章和支援中心等資源。這對企業來說是一個雙贏局面，既能迎合客戶偏好，又能節省資源。

AI 聊天機器人能為各團隊帶來迫切需要的助力，讓他們能提供更優質的客戶服務，同時專注處理更優先的任務。以下是公司內不同部門如何從 AI 聊天機器人中受益的說明：

• 銷售部門：AI 聊天機器人可自主回應客戶的產品問題，協助銷售團隊提升投資報酬率 (ROI)。如此一來，您的業務人員便能將更多心力投入在處理較為複雜的案件上。
• 客服部門：AI 聊天機器人可提供全天候個人化支援，收集並分析客戶意見回饋，同時提供自助服務選項。它們也能自動化重複的任務，讓客服人員能專注處理更具挑戰性的問題。
• 行銷部門：透過 AI 聊天機器人，您的行銷團隊能提高工作效率。AI 聊天機器人能快速有效地收集問卷調查資訊，減少客戶方的摩擦，並透過精準廣告吸引潛在客戶。它們還能管理行銷活動，並生成宣傳內容，既能展現品牌調性，又能貼合各個通路的特性。
• 商務部門：AI 聊天機器人可根據過往購買紀錄提供個人化商品推薦、追蹤訂單狀態，並提醒客戶回頭查看遺留在購物車中的商品。它們也能協助偵測詐騙和管理庫存。
• 醫療保健部門：AI 聊天機器人可回答病患問題、協助預約掛號，並在符合規範的前提下提供全天候支援服務。更先進的 AI 智慧代理還能協助進行醫療診斷和判讀影像，甚至提供個人化的治療方案。
• 汽車部門：這項技術可協助客戶處理產品諮詢、車輛故障排除及預約保養服務等需求。
• 金融服務部門：AI 聊天機器人能即時為客戶服務、協助帳戶管理，並提供個人化的理財建議。它們也能協助偵測詐騙、管理風險和驗證身分。
• 交通部門：您的團隊可以運用 AI 聊天機器人來管理預訂、即時更新路線與時刻表，並協助處理客戶詢問。對於市政單位而言，AI 智慧代理可分析即時交通數據，改善紅綠燈時序，減少壅塞情況。
• 餐旅部門：AI 聊天機器人可提供順暢的預訂體驗、全面的旅客服務支援，以及個人化推薦內容。它們也能協助辦理無接觸入住、預測客房清潔時機，並根據旅客偏好推薦菜色。

以下是選擇 AI 聊天機器人時需要考慮的一些重要功能：

• CRM 整合：尋找可與客戶關係管理 (CRM) 軟體無縫整合的聊天機器人。這將使您能加快問題解決速度、自動化例行任務，並根據既有的客戶資料提供個人化、智慧化且多語言的服務。CRM 整合也能提升這些聊天機器人的部署效率，因為相關資料早已儲存在系統中。
• 全通路能力：在客戶使用的平台中即時提供服務，是優質客戶服務的關鍵。全通路聯絡中心的聊天機器人可透過網站即時聊天、行動應用程式、簡訊等多種管道支援您的客戶服務工作。
• 分析功能：優質的 AI 聊天機器人軟體會提供報表、關鍵績效指標 (KPI) 和分析資料，讓您能有效衡量成效。透過機器人效能指標、聊天資料和成本資訊，您可以追蹤並提升機器人的價值，確保其符合您的客戶度量指標。您也可以利用這些資料來優化策略，並提升機器人對客戶的理解能力。
• 範本和自訂功能：具備範本的聊天機器人解決方案，可協助您更快速地部署機器人。範本提供可快速建立的客製化解決方案，涵蓋常見情境與特定需求，讓您能依據業務目標快速上線使用。

AI 聊天機器人已從最初的簡單應用，演進為推動業務成長的強大力量。隨著這項技術不斷進步與複雜化，您將能更有效地運用客戶資料，拓展更多應用可能。您的團隊可以專注在更高層次的工作，將瑣碎且耗時的任務交由 AI 處理。

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