會話商務-機器與人的對話爲發展客戶服務和體驗創造更多可能

您知道嗎？您手機裏已裝有一個可識別語音的軟件，並容許操做系統和人進行對話。一些消費者已經採用了會話商務，這是一種趨勢。在企業對企業和企業對客戶的環境中，會話商務爲開發客戶服務和客戶體驗提供了全新的機會。

目前，人機交流的發展在很大程度上由消費者驅動

會話商務基本上是人和機器間的語言交流。目前，消費者已經在使用這樣的產品，例如亞馬遜的 Alexa Voice Service，它能夠經過 Echo 揚聲器回答向其提出的問題。您可讓 Alexa 播放音樂，詢問它關於新聞、體育比賽結果或天氣預報的信息。

2018 年 1 月於拉斯維加斯舉行的消費電子展 CES 上，您能夠看到數百款家用智能聯網揚聲器。2017 年第三季度，亞馬遜智能揚聲器的出貨量同比增加了 498%。2017 年共售出 500 萬臺。目前該領域的發展在很大程度上由消費者驅動，同時會話商務和手勢識別也開始應用在汽車行業中。

系統級會話商務達到什麼水平？

從廣義上講，會話商務就是咱們如何使系統適應人的行爲和作事方式。一般，它基於機器學習，機器學習從識別聲音、運動和形狀開始。經過機器學習，用戶界面向支持天然的人類行爲的方向發展；在將來，咱們不會像如今這樣頻繁地使用手機和平板電腦。此外，由設備構成的實體和它們的管理系統日益智能，同時它們的使用也日益簡單和直觀。

值得注意的一點是，該系統必須可以區分聲音和語音。經過語音識別，機器能知道正在發生什麼，例如在家中，它可否根據聲音判斷冰箱門被打開、水管損壞或出現了竊賊。原則是：「讓耳朵聽到眼睛看不見的東西。」上述應用程序不需對話，可是機器必須可以創建合理的因果關係。

理解互動和建立理性對話是挑戰

會話的建模也是一個重要因素。當人與會話應用程序交談時，其實是與它背後的系統交談，他對會話的推動有必定的先入爲主觀念。這要求 UI 設計者構建一個對話框，讓人能感受到這個對話框有意義而且符合他的指望。在某些交流狀況下，言語交流的可能很是有限：若是咱們要求打開外門，咱們不指望系統用許多詞語回答咱們。

理解並告訴用戶系統在對話中的角色，這一點相當重要。一樣重要的是讓系統明白，用戶須要從系統中獲得什麼。若是沒有這種相互理解和背景知識，對話就沒法成功。

背景噪音也在傳遞信息

一般，不只僅是用戶和系統之間的信息交換。系統還能夠根據對話背景中的噪音來理解是否應該讓對話繼續進行下去，或者經過聊天機器人進行。對話地點沒必要苛求，能夠是滿載乘客的公共汽車或火車；影響同行者的遊客對話情境，或危及公司信息安全的對話情境。

目前，咱們正處於規劃人機對話的早期階段，成功的解決方案須要合理的對話規劃。一樣重要的是，要明白這是補充的渠道，而不是用來替代的渠道。但在不久的未來，人與系統的對話將在消費環境和商業世界中開闢出引人關注的新天地。

會話商務須要設計和人工智能

如前所述，成功的會話商務須要以用戶爲中心的同理心情境設計，以便檢測會話背後的行爲、意圖、語調和目的。人類以爲瓜熟蒂落的東西對計算機系統來講並不那麼容易。成功的會話商務解決方案還須要豐富的全棧技術，以實現語音到文本的轉換、會話設計、音調和音頻分析，以及複雜的企業信息彙總編排。這就是 Symbio 使用 IBM 會話服務並與 IBM 合做的緣由。IBM 會話服務可讓 Symbio 專一於最終用戶和會話。