CTI论坛(ctiforum.com)(编译/老秦):会话人工智能(conversational AI)是人工智能最能影响通信行业的方式。会话AI指的是使用消息传递应用程序,语音助理,智能虚拟座席和聊天机器人来自动化通信交互并提供大规模的个人客户体验。
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尽管人工智能主要以会议增强(面部识别,关系智能和虚拟助手)的形式融入统一通信应用程序,但在与像客户体验这些领域由于人工智能发生的革命相比,却显得相形见绌。会话AI提供了一系列功能,组织将支付大笔费用,因为它会显着影响组织的业务,而UC解决方案中的大多数AI都是作为产品增强免费提供的。
充分理解会话AI的影响需要改变我们对“客户体验”的看法。通常,客户体验被视为组织为使用,购买,贡献或依赖特定产品或服务的外部客户提供的客户支持。但是,更广泛的客户体验视图包括服务内部客户,他们可能需要人力资源信息,医疗计划覆盖数据,内部服务台支持以及许多其他类型的帮助。只要有客户,会话式人工智能就可以发挥作用。
为什么关注Dialogflow
在本系列中,我们选择使用Google Dialogflow专注于如何开发会话AI解决方案。我们做出了这个选择,因为许多联络中心提供商已经宣布与Google联络中心AI(CCAI)建立合作关系,以便他们的客户可以无缝地使用Google的AI和自然语言处理功能来为他们添加会话AI(也就是智能机器人或智能虚拟助理)多渠道联络中心接口。Dialogflow是CCAI的核心。CCAI还提供座席助理和对话建模功能。座席助理实时向一线座席显示相关的上下文信息,而会话主题建模者分析音频和聊天日志,以发现有关客户交互中的主题和趋势的见解。
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谷歌CCAI合作伙伴(根据原始发布更新,RingCentral已被删除,因为据Google称它不再是合作伙伴)
介绍多篇文章系列
Enterprise Connect 2019在AI和会话AI中的兴趣令人惊讶--与这两个主题相关的每个会话都得到了很多参与。考虑到会话AI与Google与联络中心提供商之间的合作关系,KelCor构思了一系列关于使用Dialogflow构建机器人的文章,然后获得了Google的协议,以提供有关内容的技术信息和准确性评论。
该系列将包含12篇文章,重点介绍如何创建会话AI应用程序,重点是在Dialogflow中实现它们。在适当的时候,会出现与联络中心合作伙伴相关的内容,特别是在讨论这些合作伙伴添加的内容,他们如何区分自己以及与Dialogflow接口的机制时。一些文章将与使用任何平台创建机器人完全密切相关,着眼于教育NoJitter读者在他们开始智能机器人创建之旅时会发生什么。
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No Jitter的Dialogflow系列编辑日历
该系列的编辑日历如上所示;请注意,随着系列全年的进展,我们可能会对确切的日期和主题进行微调。
Dialogflow如何工作
Dialogflow,在2016年9月被Google收购之前称为API.ai,是Google基于云的自然语言理解(NLU)解决方案。它使用机器学习技术使计算机“理解”人类语言的结构和含义。
Dialogflow可作为独立解决方案在www.dialogflow.com上提供,也可作为CCAI的一部分以VirtualAgent的名义提供。虚拟座席本质上是Dialogflow,其中包含一些为基于联络中心的呼叫流和交互而开发的特殊API。
CCAI和/或Dialogflow包括以下功能:
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组成Google Dialogflow和Google Contact Center AI的组件
Dialogflow作为独立产品通常可用,并在两个产品版本中提供支持:标准版和企业版。企业版具有更高的SLA,并且具有比标准版本更强大的技术支持。正如上个月GoogleCloudNext宣布的那样,CCAI正处于测试阶段。尽管一般发布日期尚未公布,但行业观察人士预计CCAI将在2019年下半年普遍上市。如上表所示,CCAI的几个部分,包括AgentAssist和ConversationalTopicModeler,目前处于alpha版本。CCAI合作伙伴的Beta客户目前可以访问特定联络中心特定的API,这些API在CCAI普遍可用之前仍需要修改和调整。
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Dialogflow如何通过自然语言理解和实现从文本或语音输入中发挥作用
上图说明了Dialogflow的工作原理。
1.Dialogflow的输入可以是基于文本或人声的20种不同语言,包括一些本地方言,如英语(美国和英国)或中文(简体和繁体)。文本输入来自消息传递通道,包括SMS,Webchat和电子邮件。谷歌与Slack,Facebook Messenger,Google智能助理,Twitter,微软Skype和Skype for Business,思科Webex Teams,Twilio,Viber,Line,Telegram和Kik建立了Dialogflow集成。来自Amazon和Microsoft的SMS,电子邮件和语音助理需要额外的编码或消息处理才能输入Dialogflow。
2.基于文本的消息可以通过可选的拼写检查程序。当人们输入或使用短信时,拼写错误很常见。纠正拼写错误将提高自然语言理解引擎的准确性。
3.Dialogflow的语音呼叫通过Google的语音到文本处理器,将用户的语音输入转换为文本流。
4.将语音转换为文本或输入文本已更正后,生成的文本流将传递到Dialogflow中的自然语言理解引擎。这实际上是支持智能机器人创建的核心元素。
Dialogflow首先检查文本流并尝试找出用户的意图。意图是用户想要的--为什么他或她首先与机器人交互。获得正确的意图至关重要。(我们将在后续文章中讨论如何创建Dialogflow意图。)
意图的例子可以是“我想知道天气预报”,“我的银行余额是什么”,以及“我想要预订”。
意图通常具有与之关联的实体,例如名称,日期和位置。如果你想知道天气,你需要告诉机器人的位置。如果您想知道您的银行余额,那么机器人将需要获取该帐户的名称。一些比如日期,时间,地点和货币都是开箱即用的,并且是作为Google技术堆栈的一部分启用的。
Dialogflow支持上下文的概念来管理会话状态,流和分支。上下文用于跟踪对话的状态,并且它们会在根据用户之前的回复指导对话时影响匹配的意图。上下文有助于使交互感觉自然而真实。
Slots是与实体关联的参数。在银行余额意图示例中,实体是该人的姓名。Slot可能是正在寻找余额的人名下的特定帐号。如果您要预订机票,您的座位偏好(窗口或过道)是slot值。
使用Dialogflow创建智能机器人需要开发人员考虑机器人应该处理的所有意图以及用户阐明此意图的所有不同方式。然后,对于每个意图,开发人员必须识别与该意图相关联的实体,以及与每个实体相关的任何slots。如果查询中缺少实体(entity)和/或slot,则机器人需要弄清楚如何向用户询问它。
5.一旦Dialogflow识别出intent,entities和slot值,它就会将此信息移交给满足意图的软件代码。实现意图可能包括进行数据库检索以查找用户正在查找的信息,或者为后端或基于云的系统调用某种API。例如,如果用户要求提供银行信息,则此代码将与银行应用程序连接。如果意图是用于HR策略信息,则代码触发数据库搜索以检索所请求的信息。
6.一旦检索到必要的信息将通过Dialogflow传回并返回给用户。如果交互是基于文本的,则在调用以发送消息的同一渠道中将文本响应发送回用户。如果是语音请求,则将文本转换为语音响应用户。
当Dialogflow通过其中一个联络中心合作伙伴作为CCAI的一部分进行集成时,流程变得有点复杂,但功能更强大。
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使用Dialogflow作为CCAI的一部分的参考图
CCAI增加了几项值得注意的增强功能:
- 将查询升级到联络中心座席
- 可以在座席的桌面上显示的文本流的实时情绪分析(正面,负面,中立)
- 座席助理,向一线座席显示常见问题解答,PDF,网页和其他文档
会话主题建模,以便可以增强交互的质量(意味着更多的查询由智能机器人处理),并且此建模可以检测意图是否随时间变化,以便可以在保持机器人当前方面进行额外的工作。
证明点
在推出这一系列文章时,nojitter邀请了Google的CCAI合作伙伴提供输入和证明点。虽然Avaya是最近宣布与谷歌合作的联络中心提供商之一,但它第一个回复并提供了有关Google和CCAI所做工作的详细信息。
谷歌已经是Avaya的A.I.Connect计划的一部分,自从CCAI的测试版发布以来,Avaya已经报告了希望通过其联络中心平台使用CCAI的全球客户的许多咨询。其中许多问题都集中在使用Dialogflow创建智能机器人上。Avaya正在开发几个大型CCAI概念验证(PoC)项目。其中有一家大型企业客户,专注于提供更好的客户服务;它目前正致力于使用Avaya Experience Portal和CCAI创建的智能机器人解决方案的内部测试。该公司使用其现有的呼叫记录和座席记录确定了必要的Dialogflow意图,实体和插槽。它现在正在试验CCAI提供的一些独特API,它们可以控制转换点的排队和暂停,转换点是需要做出关键决策的对话中的一个地方。其中一些流量变量会影响机器人如何响应并被最终用户感知。
当CCAI普遍可用时,Avaya的CCAI联络中心界面将很快跟进。利用这家大型企业客户的知识,以及其他正在推进Avaya+CCIA的公司--包括媒体集团,全国零售连锁店和移动运营商--Avaya可能会成为首批联络中心合作伙伴之一。能够出售Dialogflow/CCAI与现有联络中心部署的集成。
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作者:布伦特.凯利(Brent Kelly)
原文网址:https://www.nojitter.com/contact-center-customer-experience/decoding-dialogflow-introduction-building-intelligent-bots%20