聊天机器人分类

从聊天机器人是否智能来分的话，可以分为脚本型聊天机器人和智能聊天机器人。

脚本型聊天机器人

它们其实也被称为快速回复机器人。对于一些命令行输入或包含特殊词语的问题，他们被设计好如何回复。所有的交互是基于脚本，脚本决定了哪些能做，哪些不能做。脚本既可以是一系列用户及其可能会提问的问题，也可以是一个基于规则的模型，这个模型会跟进用户行为触发聊天机器人产生一些相应的反应。通常，用户甚至不用输入任何东西，只用从提供的一系列问题或命令中选择一下就好了。

脚本型聊天机器人的应用领域是相当有限的。比如，对于客服聊天机器人，它可能有些限制性，但是通过明确告知聊天机器人的应用领域以及其可接受语法的局限性，你可以直接与其交互，并且可以享受高质量的用户体验。当用户提及到脚本外的话题，聊天机器人可以转接至人工客服来提供交流服务。

脚本型聊天机器人是最简单，最便宜，也是企业最有可能的首选。消息应用程序上的品牌聊天机器人功能有限，但仍具有个性和风格。一个聊天机器人可以无缝融合品牌营销话语与有趣的内容和有益的服务。它可以成功地让人们参与到品牌中，创造互动交流的元素，甚至向客户进行追加销售和交叉销售。

不过，有些场景需要更高级的机器人。它们可以被编程为每次以相同的方式响应，对包含特定关键字的消息做出不同的响应，甚至可以根据情况调整它们的响应。一些脚本机器人在交互的前端使用自然语言处理——一种人工智能技术。NLP允许将用户的文本或语音映射到意图，方法是解析出可能与脚本中的答案匹配的单词。

智能聊天机器人

A robust server-side processing component allows these bots to access to massive computing power in understanding and responding to queries. It’s often combined with the open-sourcing of ML libraries likeTensorFlow.

Chatbots using ML can understand questions and commands the way people phrase them and can learn and develop over time. Elements of ML and AI are required if they have to process complex requests and manage dynamic outputs. This is beneficial if you’re looking to offer a human-like experience. However, smart bots need not necessarily be that ‘smart.’ Sometimes, an ML-powered application’s only task is to recognize the breeds of dogs in photos.

Many chatbots leverage AI for the first response mechanism. If the interaction takes a turn that the AI can’t handle, the system falls back on a human agent to sort things out. The “AI + Human Agent” model is also suitable for customer service applications.

https://onix-systems.com/blog/types-of-chatbots-overview-for-business-people