定义&价值

（来源：AI中台——智能聊天机器人平台的架构与应用）

智能聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类进行对话的程序。
它可以替代企业中相对固化、重复的人力密集型任务或流程，比如：
● 问题咨询：基于业务知识库进行业务问题解答
● 数据检索：纵跨各业务系统或数据库，检索数据或文档
● 业务处理：对接相关业务系统转达指令，完成相应业务操作
它可以对外提供客户服务、对内进行业务辅助，实现全方位的效能提升，降本增效

其他价值：简化流程、降低成本、提升效率、保障体验、提供更可靠的服务、提升满意度......
举例：从局部看，为服务链条上的各个环节都带来了改变；从全局看，带给企业的将是一场新的效率和效果革命，这个价值具有里程碑式的意义。

交互方式

大部分商用机器人，都是点选式+会话式的混合式机器人为主
本质原因有三：
一、大部分用户操作可以被点选式满足，甚至因为有交互组件的加持，比纯文本的交付效果更好
二、机器会话天然在组件交互的环境中，这是人机原生的交互方式，本质上，人机交互是一个协同的过程
三、机器智能程度依然无法和人类相提并论，更关键的是它的目标不是和人类一模一样，而是以完全不同的方式来提供服务，无论是优于还是弱于人类

行业看法

（来源：初创公司Intercom：聊天机器人是新的拟物化设计）

Intercom 是一家设计聊天机器人的公司，拥有 1.3 万个客户。最近，它发布了一个名为 Educate 的新服务。从新服务的设计上，我们可以发现 Intercom 在人机交互设计上的一些想法。
对于 Adam 来说，聊天机器人的“拟物化设计”与道德问题无关。相反，这是一个可用性问题。通过可用性研究，Intercom 发现，当人们与聊天机器人交互时，那些模仿人类的机器人才是让人发狂的。这是因为，当人们把机器人当做人类对待，就会问它一些特别的问题，有时候机器人的回复并不理想。结果，这种聊天机器人让人感到沮丧。
因此，Intercom 的聊天机器人会明确表明自己的能力有限。同时，新服务 Educate 为系统增加了一层过滤：人工智能会判断客户的问题是简单还是复杂，普通还是不常见，然后，它会把用户转接到聊天机器人或者人类。
Educate 并不是用人工智能替代人类，相反，它利用人工智能判断客户需求，帮助人类摆脱大量的重复性工作。“我们用机器学习技术创造更好的答案，而聊天机器人不应该成为一种障碍，” Adams 说。
如今，许多公司都把聊天机器人融入客户服务之中。在 Adams 看来，互联网正在重新构建，而且这次构建是以人为中心的。“聊天软件是个长久存在的模式，” 他说，“它将是人们交互的主要渠道。”

评估指标

在线首响：xx秒
满意度：xx %
匹配率：xx %
解决率：xx %

另外，对于“有效回复率”，随着机器人的上线、应用和普及，这类指标真的会大幅提升吗？对这类指标的关注是否真的有意义？
其实不然，这类指标甚至可能会产生相当糟糕的数据结果。为什么？
因为有了机器人，提问的人也会猛增。分母的提高速率远远大于分子的，所以可能导致指标整体反而下降，所呈现的结果为“经过机器人的运营，有效解决率变得更差了”
正如，安全带的发明，会带来飙车人数的激增，因为这些人会觉得有了安全带以后，驾驶就变得很安全了。
那我们为什么还要做这件事？
因为它切实能解决一定的问题。但是对于硬性的数据指标是否值得投入过度的关注，还有待商榷。

分类方式

● 可以怎么分类？
（来源：【人工智能】科普系列11 | 人机对话机器人 ； 对话机器人：ChatBot概况详解）

按照技术实现方式可以分为：
● 检索式：指的是机器人回复的内容是预先定义好的，机器人只需要在知识库中找到最合适的答案即可。
● 生成式：指的是机器人在收到用户的输入内容后，会基于算法模型自动生成一句回复。【生成分为：内容生产（给文档自动切片）+作业（问答生成）】

按照对话领域可以分为：
● 限定域：限定域指的是机器人仅能在某个限定的领域内提供对话服务，用户如果与机器人聊限定域之外的内容，机器人则回答不上来。
● 开放域：用户可以与机器人聊各种各样的话题，机器人也能够给予丰富多样的回复，比如微软小冰。

按照功能角度可以分为：
● 问答型：常见的有FAQ、基于知识图谱的问答（KBQA）、表格问答（TableQA）和文档问答（PassageQA）等。
● 任务型：主要指的是用户通常带着某种意图进行对话，需要机器人完成某项任务。
● 闲聊型：主要指的是用户为了获得某种情感需求而进行的对话，对话领域大多是开放域。