当AI聊天机器人牵手RPA机器人

Chatbot(聊天机器人)是NLP(自然语言处理)在业界落地最热门的风向之一。越来越多的企业开始使用聊天机器人作为客户服务的“第一梯队”去处理比较简单的、重复的问题。

可是当问题或需求涉及后台系统操作时，单靠聊天机器人无法处理，顾客往往会从聊天机器人转向其他人工服务渠道(例如客服电话、电子邮件或在线聊天服务)。这会在一定程度上造成客服体验的断层。

对于一些涉及后端操作且出现频率高的问题（例如查询订单进度、购买附加服务等等），我们要如何改进客户体验并提高效率？答案就是：链接聊天机器人和企业后台系统，为客户提供一站式的服务。

那么问题来了，如何链接聊天机器人和企业后台系统呢？

目前较常用的链接方式是通过API，直接整合聊天机器人和后台系统 (方案1)。

随着RPA技术的普及，越来越多的RPA机器人被运用在企业后台系统的流程中。这就为解决此类问题的第二种方案打下了基础。如下图，如果企业的RPA部署已趋于成熟，则可以考虑整合聊天机器人和RPA机器人平台，使用聊天机器人去识别客户需求，RPA机器人则在企业后台系统中进行相关操作(方案2)。

这两种整合方案各有什么优缺点？

这两种方案中要如何作出选择？

这要根据具体应用场景、企业的IT系统现状和IT基础设施等因素来进行决策。原则上，如果是长远的战略性的企业用例，选择方案1；如果企业已有相关流程的RPA机器人、或项目上有时间和预算限制，或是后台系统没有API接口，那么可以考虑选择方案2。

方案2如何实现？

有多种技术架构可以实现方案2，比较常见的是使用中间件(middleware)作为桥梁连接聊天机器人和RPA机器人。下图就是一种整合了Google dialogflow和Uipath RPA机器人的架构：

根据应用场景，聊天机器人通过对话搜集用户需求的相关数据。这些结构化的数据通过Webhook传输到中间件，中间件处理数据后再向RPA调度平台发出API请求。这些数据进入调度平台的队列后，由RPA机器人进入后台系统中完成相关操作。要了解更多关于Uipath Orchestrator API的信息，请在微信后台回复关键字“API”即可获得文章链接。

聊天机器人识别需求，RPA机器人做工-----这种RPA和AI技术的互补整合可以使用在大量的客户自助理服务的场景中。将RPA机器人从后台批量处理转移到面向客户的支持中，使得聊天机器人能够处理更多的客户意图，为客户提供一站式服务体验。最终让客服人员腾出精力专注于自己最擅长的领域，为客户提供个性化的关注和体验。

作者：潘翀(Olivia Pan)，在新加坡电信集团(Singtel)从事流程改进以及智能自动化项目管理和内部推广活动。希望和大家分享和交流一些自动化项目开展和实施经验。