ChatBot 的误区

ChatBots在人工智能领域是一个非常热门的话题。在这一点上,我们都听说过机器人,甚至是原型,并向我们的客户和公司推出了一些机器人。

有人认为聊天机器人是新的网站,他们将杀死99%的应用程序 - 预测会话界面将很快取代我们在工作中使用了数十年的以像素为中心的设计模式。

然后,我们可能想象中的Chatbot是这样的:

或者是这样的:

但你有没有想过它可能是这样的:

为什么chatbots这个概念出现了这么久,但是没有成功呢?

使用技术自动化和扩展一对一对话的想法吸引了很多品牌和服务。在这个过程中,设计师在定义每个对话的脚本以及用户在与机器人进行交互时可以预期的行为方面起着重要的作用。

但是,尽管我们的意图是最好的,有时聊天机器人却无法提供像我们预想的那样无缝,愉快和高效的用户体验。

下面笔者根据项目经验,总结一些ChatBot遇到的常见问题:

1.人工智能(AI)目前并没有那么智能

绝大多数的聊天机器人实际上并不聪明。它们是基于决策树逻辑构建的,机器人给出的响应取决于用户输入中标识的特定关键字。

如果用户的输入包含“商店”或“购买”;

那么发送消息与产品列表,这意味着决策树类型的机器人与创建它的设计者/程序员的能力(以及彻底性和耐心)一样聪明,以预测所有潜在的用户使用情况和输入。

目前为止具有自然语言学习能力的机器人仍然非常少见。

2.用例并不那么强大

这是世界上每一项新技术都会发生的事情:设计师和开发人员对此非常兴奋。

我们现在看到的是一个试图成为第一个成功部署机器人的公司的淘金热。在这个过程中,我们会看到大量的机器人正在解决不相关的用例,或者提供非常糟糕的经验。

这是周期的一个自然部分:我们的行业需要从失败中学习,才能部署真正相关和聪明的机器人。

3.一些机器人缺乏透明度

最成功的机器人从一开始就让一件事情变得清晰:用户正在与机器人聊天,而不是与另一个人聊天。预先设定正确的期望将会使用户对机器人可能犯的某些错误更加宽容。

你当然希望你的机器人尽可能的感觉人性化,但是撒谎给你的用户,假装不是可以导致不可挽回的信任丧失。

4.他们无法准确处理上下文

人类善于交谈。我们明白讽刺,我们可以在两行之间进行阅读,而当我们给予某人回应时,我们会不断利用情境信息。

当我和某人通过电话安排晚餐计划时,我问是否应该带上雨伞,这个人知道我们要去哪里,我们正在开会的时间是什么时间,以及这是一个室内还是室外的场地。他们甚至知道我是一个多么谨慎的人,并且在给我一个答案时考虑到这一切。

机器人不是。除了机器人采用自然语言处理技术的情况之外,他们不能持有上下文信息的时间超过几个聊天泡泡,并且最终会在提出问题之前丢失跟踪用户所说的内容。

5.他们不与现有的业务系统进行通信

构建聊天机器人的另一个常见诱惑是试图从头开始重新创建功能。

假设您正在创建一个bot来预订spa中的约会。 如果您的聊天机器人不与Spa现有的预约管理系统进行通信,那意味着企业主需要额外的工作来处理通过这个新频道发出的请求 - 并且最终导致用户缺乏一致性。

机器人是更大的生态系统的一部分,由客户和品牌之间的多个接触点组成。在一个筒仓中创建一个聊天机器人对于企业和客户都是非常有害的。

6.他们想处理的东西太多了

设计人员和开发人员往往会对机器人所能完成的所有任务感到兴奋,但却忘记缩小焦点范围。 不要试图解决超出你的范围的问题。能做好一件事的bot,远远强过能做很多事,但哪件都做不好的bot。你实际上可以用“apps”,“sites”,甚至“people”来代替上面句子中的“bot”。

7.他们没有在适当的时机引入人工参与

当技术失败时,用户仍然希望能够依靠人来帮助他们解决问题。尽管如此,只有极少数的聊天机器人拥有升级工作流程,以便在机器人无法帮助时让人们接管对话。结果是与其用户摸不到头脑的机器人 - 还不如开始就和人直接对话。

所以,我们这样的ChatBot开发团队来说,意味着什么?对话界面的设计的兴起,代表了我们已经习惯的思考和交互的方式的重大转变。与网站和应用程序相比,聊天机器人具有更少的指示性和可选性,这意味着我们必须更加多加思考,如何用语言,为用户提供清晰,内聚和实用效果。 这是一个范式的变化,需要设计师重新思考他们的设计思路,交付成果和设计过程,以创造成功的机器人体验。

本文来自企鹅号 - 全球大搜罗媒体

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏DevOps时代的专栏

如何通过数据运营驱动技术升级

? 讲师 | 王培安 编辑 | 白凡 ? 王培安,上海找钢网高级经理。目前在找钢网负责两部分,一部分是测试,对质量负责,一部分是对工程教育,属于保障中心。负责...

37970
来自专栏全栈数据化营销

数据分析:旅行青蛙为什么会火?营销推广和内容诉求是什么?

你知道旅行青蛙为什么会火起来吗?它的营销推广方式和内容诉求是什么呢? 为了研究这个问题,首先是抓取了百度上1月15日-2月14日关键词为“旅行青蛙”新闻文章,总...

28390
来自专栏Java架构

阿里巴巴十年Java架构师分享,会了这个知识点的人都去BAT了1.源码分析专题2.分布式架构3.微服务架构专题5.性能优化6.工程化专题7.双11项目架构实战

20940
来自专栏PPV课数据科学社区

《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析的流程(下)

点击上方 “蓝色字” 可关注我们! 作者:TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点的重点阐述。 来源:Talk...

347100
来自专栏安智客

云计算、雾计算、边缘计算、霾计算、海计算......

我们都很熟悉云计算,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。比如大家熟知云计算系统由云平台、云存储、云终端、...

47020
来自专栏木东居士的专栏

漫谈大数据和数据仓库

39540
来自专栏AI科技大本营的专栏

视频 | 表情包已经out,iPhone X的“动话表情”才是 future

9 月 12 日,苹果在刚刚发布的 iPhone X 上推出了一个非常好玩的应用“动话表情”。 怎么玩呢?打开 iMessgae,选择“动话表情”,摄像头就能将...

36160
来自专栏Java架构

阿里巴巴十年Java架构师分享,会了这个知识点的人都去BAT了

17830
来自专栏大数据挖掘DT机器学习

【思考】实施数据挖掘项目考虑的问题

谈到数据挖掘应从以下三方面加以考虑:一是用数据挖掘解决什么样的商业问题,二是为进行数据挖掘所做的数据准备,三是数据挖掘的各种分析算法。 ...

36150
来自专栏PPV课数据科学社区

说说数据分析的数据敏感性?

一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去,马云又创造了新的成绩,...

39050

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券