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What is a chatbot? Learn how AI enhances CX

Chatbots are AI solutions that simulate human-like conversations to deliver 24/7 support and give service teams time back for higher-value tasks.


Candace Marshall

Candace Marshall

Vice President, Product Marketing, AI and Automation

最後更新 2026年2月6日

What is a chatbot? Learn how AI enhances CX

什麼是聊天機器人?

聊天機器人是一種 對話式人工智慧 以友好、熟悉的方式自動化客戶支持,提供 24/7 服務。然而,隨著生成式人工智慧的興起,傳統的聊天機器人正在迅速發展。人工智慧代理是下一代人工智慧驅動的機器人,可以自主解決複雜的客戶請求,提供個人化支援並從每次互動中學習。

根據我們的 2024 年人工智慧驅動的 CX 趨勢報告,客戶互動預計在三年內增加五倍。同時,三分之二的 客戶體驗 (CX) 領導者期望管理更精簡的團隊。這些團隊計劃投資聊天機器人來交付 客戶服務 一天中的任何時間——無論是一周中的哪一天——並且 提高團隊生產力.

聊天機器人是現代世界的數位管家。雖然他們可能不會在銀托盤上提供雞尾酒,但他們為所有類型的企業提供寶貴的服務,尤其是那些優先考慮客戶體驗和員工服務的企業。另外, 聊天機器人和對話式人工智慧 可以幫助公司提供準確、始終在線的支持,而無需花費大量資金。

了解聊天機器人是什麼、它們如何運作和發展、它們的價值、用例、優勢和最佳實踐,以及下一代機器人(稱為 )的影響人工智慧代理——在我們的指南中。

本指南中的更多內容:

聊天機器人的類型

Icons represent the three types of chatbots, including rule-based bots, AI-powered bots, and AI agents.

不同類型的聊天機器人的複雜性和複雜性各不相同。聊天機器人的三種主要類型,全部分類為 自然語言處理 (NLP) 機器人 但因其目的、編程和培訓而有所不同,分別是:

  • 基於規則的聊天機器人: 基於規則的聊天機器人遵循預先確定的規則。這些聊天機器人使用自動化來匹配輸入和輸出,並且比其他類型的聊天機器人複雜程度較低。
  • 生成式人工智慧 聊天機器人: 生成式人工智慧聊天機器人能夠理解情境並創建模擬自然人類語言的新的動態回應。不幸的是,這些人工智慧驅動的聊天機器人可能會產生幻覺或將不真實的想法當作事實,因此有必要採用混合方法併升級到人工智慧代理(同時使用生成式人工智慧和對話設計),以便您更好地控制客戶交互,並允許您的機器人完全解決更複雜的查詢。
  • 人工智慧代理: 人工智慧代理經過數十億次真實互動的訓練,以了解客戶體驗的細微差別,是下一代人工智慧驅動的機器人。 AI 代理專為 CX 打造,可無縫整合到後端系統中,無需人工幹預即可 24/7 解決最複雜的問題。

客戶期望,尤其是有關 CX 和服務的領域,正在不斷發展。為了滿足這些不斷變化的需求,企業必須投資於自主機器人支援和人工智慧代理,否則就有落後的風險。

聊天機器人如何運作?

聊天機器人使用預先定義的對話流、自然語言處理 (NLP) 和/或 機器學習 (ML) 即時回答使用者的問題並引導客戶完成不同的場景。例如,企業可以使用生成式人工智慧聊天機器人來回答常見問題解答, 企業聊天機器人 收集客戶數據, 服務台聊天機器人 維護知識管理,人工智慧代理回答有關退款、換貨和其他微妙情況的複雜問題。

在 CX 方面,聊天機器人以獨特的方式運作。他們可以連接到公司的 知識庫,讓他們能夠快速準確地回答 常見問題解答 或為客戶提供有關特定查詢的詳細文章。

人工智慧代理將典型聊天機器人的工作方式更進一步。由於這些聊天機器人經過了數十億次 CX 互動的預先訓練,因此它們可以自主解決複雜的詢問並邊學習邊提供更好的支援。 AI 代理還可以預測 客戶需求,使他們能夠提供個人化建議或主動向使用者發送有關問題的訊息。另外,它們整合到後端系統中以無縫交互 客户数据库软件 和 API 来提供超个性化的支持。

聊天機器人的價值

67 percent of CX leaders agree chatbots will improve customer relations by surfacing information and tailoring responses.

聊天機器人是邁向革命性未來的起點。他們開始了自動化的過程 客戶支援,為人工智慧代理提升和簡化服務打開了大門。如今,人工智能代理通过优先考虑 彻底改变了公司与客户和员工互动的方式。个性化客户服务 并改进业务流程。

值得注意的是,并非所有聊天机器人都是一样的,或者提供相同的价值。笨重或未定制的机器人带来的糟糕的聊天机器人体验不会改善服务或自动化支持,尤其是在客户期望越来越高的情况下。然而,人工智能代理始终能够随时以任何语言提供无缝、自动化的支持。

投资人工智能代理可以让您的企业实现自动化 个性化,准确一致地回应客户的询问,并提供 24/7 支持。通过确保客户和员工获得他们需要的帮助(当他们需要时),这些机器人为 设定了新的基准。客户服务 和卓越的服务。此外,这些机器人减少了人类代理所需的日常工作,使他们能够专注于关系驱动的交互和其他更有价值的任务。

最常见的聊天机器人用例

许多企业使用聊天机器人来改善客户服务并促进 客户忠诚度。以下是公司利用聊天机器人技术的其他一些最常见方式:

  • 数据收集: 机器人使团队能够收集和分析大量数据,跟踪 人工智能分析,并利用可行的见解来优化聊天机器人的性能、更新产品、改进服务,并将复杂的问题直接交给人工代理。
  • 促销: 欢迎新访客,收集潜在客户信息,并通过 将详细信息传递给销售团队销售聊天机器人.
  • 常见问题解答: 基本的聊天机器人可以回答常见问题,从企业的知识库中获取答案。
  • 密码重置: 需要重置密码的客户和员工可以向聊天机器人寻求指示或帮助,并在一天中的任何时间获得即时服务。

由于人工智能代理比其他类型的聊天机器人更加复杂,因此我们在下面列出了一些更常见的人工智能代理用例:

  • 自主客户服务: 智能 用于客户服务的聊天机器人- 就像人工智能代理一样 - 甚至可以理解并完全解决最复杂的客户问题。
  • 自动化员工服务: 聊天机器人可以提供帮助 人工智能驱动的员工服务 解决方案简化人力资源管理、回答员工询问并提供即时 内部客户服务.
  • 个性化推荐: 聊天机器人可以通过个性化服务取悦客户,根据过去的行为、期望和需求提出建议。
  • 预约安排: 人工智能驱动的机器人可以安排客户预约并回答有关安排更新的问题。
  • 全渠道客户服务: 聊天机器人可以全天候提供多语言、全渠道支持。
  • 订单和库存跟踪: 机器人与 无缝集成销售跟踪软件 告诉客户哪些产品有库存、提供运费预估、购买后更新订单位置以及退款或换货。

今天的聊天机器人不仅仅只是回答问题:它们预测需求、推动参与并创造激发忠诚度和提高保留率的客户体验。

聊天机器人有什么好处?

随着人工智能代理的兴起, 聊天机器人的好处 现在比过去大得多。以下是易於存取的人工智慧代理的一些主要優勢:

  • 始終在線的支援: 今天的客戶期望立即獲得幫助。跨首选渠道部署聊天机器人可确保客户获得 24/7 全天候支持。
  • 增强的增长机会: 使用聊天机器人同时为更多客户提供服务,并帮助客服人员事半功倍。因此,团队可以快速扩展并持续帮助更多客户。
  • 增加转化: 客户服务机器人可以提升
    潜在客户转化,通过向消费者展示图像轮播、表单、选项列表和其他消息传递元素来促使消费者采取行动。
  • 改進的個人化: 聊天機器人與業務系統連接,幫助代理商捕獲客戶詳細信息,例如姓名、問題類型和聯絡資訊。這可以在互動過程中的任何時刻實現個人化。
  • 提升的角色: 隨著聊天機器人自動執行簡單的任務並處理複雜的任務,代理和經理的角色轉向人工智慧監督員。此外,聊天機器人使客服人員能夠將時間和精力集中在細緻的互動上。
  • 精細的回應一致性:聊天機器人對相關詢問提供相同或相似的回應,確保所有客戶得到相同等級的服務。機器人還遵循品牌要求並以一致的語氣和聲音提供答案。

  • 提高客戶參與度: 透過提供快速、個人化和全天候的支持,聊天機器人鼓勵 客戶參與、更深層的聯繫以及更高的保留率。
  • 降低成本: 自動執行日常客戶查詢並確定可以在哪些方面進行營運改進,使聊天機器人能夠解決常見問題解答並提高客戶服務效率。
  • 增強 客戶滿意度: 聊天機器人提供即時、方便的支持,減少等待時間和挫折感。此外,他們個性化回應和理解客戶詢問的能力改善了客戶體驗互動。

無論您是希望消除客服人員重複的客戶查詢還是延長支援時間,實施聊天機器人都可以幫助您將 CX 和員工服務提升到一個新的水平。

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人工智慧與聊天機器人

88 percent of CX leaders believe AI will significantly improve the quality of customer service interactions.

人工智慧 是聊天機器人快速發展的驅動力。一旦僅限於簡單的腳本交互,人工智慧驅動的聊天機器人就會使用 NLP 和機器學習的進步來進行不需要腳本的對話。隨著生成式人工智慧的出現,聊天機器人變得越來越複雜(也越來越強大),有效地改變了聊天機器人的遊戲規則。

AI 以多種方式為聊天機器人提供支持,但 Zendesk AI 等解決方案正在迅速提升客戶體驗機器人處理交互、響應複雜查詢、隨著時間的推移調整行為以及提供更準確和相關信息的方式。借助專為 CX 打造的 AI 而不是通用人工智慧,Zendesk AI Agent 可以解決互動中的細微差別,這對於提供卓越的客戶服務至關重要。

此外,在投資 時,您不再需要在成本和品質之間做出選擇。最好的人工智慧聊天機器人。實施 Zendesk AI 和我們的 AI 代理不需要技術專業知識,這使得我們的解決方案經濟高效且易於使用。根據我們的人工智慧驅動的客戶體驗趨勢報告,當我們努力實現大多數客戶互動將實現自動化(並且 100% 的互動將以某種形式利用人工智慧)時,機器人的能力必須提高。此外,隨著客戶互動的增加,投資於能夠滿足期望並提高團隊效率的人工智慧和聊天機器人對於未來的成功至關重要。

聊天機器人的挑戰

每項新技術都需要考慮挑戰。下面,我們列出了與聊天機器人相關的一些最常見的挑戰,以及使用 Zendesk AI 來緩解這些挑戰的方法。

  • 幻覺: 當人工智慧識別出某種模式但並未真正理解該訊息,導致其生成並呈現實際上不正確或完全捏造的回應時,就會出現幻覺。投資一家可以設定參數並擁有旨在檢測 的人工智慧代理的人工智慧提供者客戶情緒 並為複雜的互動提供準確的答案。
  • 安全與隱私: 不受監管和管理不善的聊天機器人可能會帶來安全風險。透過 Zendesk, 高級客戶資料隱私和保護 觸手可及,因此您可以實現服務自動化,同時優先考慮隱私和安全。
  • 實作時間表: 部署機器人可能需要時間和資源。借助 Zendesk,您可以將 AI 代理程式的部署時間從幾週縮短到幾天,無需任何技術技能。
  • 培訓: 有偏見、過時且耗時的培訓可能會為聊天機器人的使用帶來問題和困難。然而,Zendesk AI 代理經過數十億客戶互動和真實對話資料的預先訓練,可以自動檢測 客戶意圖 並像人類特工一樣做出反應。
  • 多語言對話流程: You need to reach customers where they are in the language that’s most comfortable for them. With a solution that interacts in more than 100 languages out of the box, you can easily serve customers in multiple languages.
  • Contextualized responses: As basic and rule-based bots are unable to respond outside of scripted conversations, their responses can miss the point of a customer’s inquiry. With Zendesk AI Agents, you can automatically deliver contextualized responses based on interaction history and customer feedback.

Despite their limits, chatbots are here to stay, so choose the next generation of AI-powered chatbots to provide high-quality service every time.

How have chatbots evolved?

In the 1960s, a computer scientist at MIT was credited for creating Eliza, the first chatbot. Since the creation of this simple bot, chatbots have significantly evolved—and continue to create seamless conversational experiences.

Discover the evolution of chatbots below:

  • 1966 to 2009: The first generation of chatbots—including Eliza and A.L.I.C.E.—were created and later improved. These basic chatbots used recognition capabilities to produce scripted responses for specific keywords. These bots built the foundation for modern chatbots.
  • 2010 to 2020: The second generation of conversational chatbots was born. These bots use advanced NLP and ML processing to understand human language and process voice commands.
  • 2021 to 2023: Generative AI bots like ChatGPT and Gemini are trained on massive data sets. By using transformers and large language models, these bots generate brand-new, contextually relevant outputs to all types of inputs.
  • Present: Chatbots across the board have become far more sophisticated and specialized in their functionality. Today’s bots leverage advanced AI capabilities to deliver more nuanced, personalized interactions. This shift has allowed them to become more targeted in their use cases, designed to handle specific tasks with greater precision and efficiency. For example, in customer experience, the next generation of chatbots—AI agents—can autonomously solve issues of any complexity. AI agents are trained on billions of interactions, enabling them to provide personalized, accurate responses. These bots are purpose-built for CX and can summarize calls, draft emails, converse with customers, and more.

Modern chatbots are designed to connect with customers without the need for human interference. With the increase in mobile device use and unique messaging channels, utilizing customer service chatbot software has become more popular.

Using advanced AI technology, chatbots have evolved from answering a limited number of common questions to understanding customer sentiment and answering complex queries in a brand’s tone of voice.

Chatbot best practices

If you’re ready to improve your digital customer service experience by investing in a chatbot, consider these best practices:

  • Disclose when you’re using AI: Inform customers when they’re conversing with a chatbot and when you use AI to draw from your knowledge base to improve AI transparency, set expectations, and promote acceptance and customer trust.
  • Choose the right software for you. Invest in a custom-made solution that allows you to make your AI agent an extension of your brand with a specific chatbot persona rather than a clunky tool.
  • Start quickly by connecting to your knowledge base. Provide instant and accurate responses to customers.
  • Integrate with your backend systems to drive automation. Seamlessly connect with any business system to collect, organize, and analyze customer data to deliver accurate and contextual responses.
  • Use a hybrid approach to prioritize personalization. Identify topics that require more guidance and build customizable and controllable conversation flows that deliver step-by-step resolutions.
  • Follow quality assurance principles to catch blind spots. Fine-tune and optimize support processes by automating QA to track areas for improvement and regulate compliance.
  • Collect and use customer insights. Expand new use cases, languages, channels, and markets based on feedback gathered from customer surveys and Voice of the Customer findings.
  • Keep your tone of voice on brand. 為您的聊天機器人提供指導原則和期望,包括要避免的單字和短語。另外,不要忘記選擇適應性強的 聊天機器人角色 和一個合適的 創意聊天機器人名稱.

使用聊天機器人沒有一刀切的方法,但這些最佳實踐可以作為從哪裡開始的一般指南。創建或選擇適合您的聊天機器人,幫助您實現業務目標,並在努力實現 80% 的自動化率和卓越服務時盡最大努力。

如何創建聊天機器人

企業最常使用聊天機器人軟體創建聊天機器人。然而,並非所有聊天機器人軟體都是一樣的。雖然某些企業可能需要複雜的軟體和開發團隊,但 Zendesk AI Agent 可以開箱即用,因此您的團隊可以從第一天開始提供有意義、一致的支持,而無需僱用開發人員團隊。

透過投資 Zendesk 這樣的人工智慧解決方案,公司可以投資以客戶體驗為中心的聊天機器人,並透過部署人工智慧代理在一夜之間提高其支援能力。另外,有必要考慮這些主要的人工智慧聊天機器人功能:

  • 快速、開箱即用的實施

  • 人工智慧透明度

  • 後端整合

  • 全通路和 多語言支援
  • 易於使用

預計人工智慧很快將成為提供所有類型客戶體驗的關鍵,因此選擇 CX-forward 聊天機器人軟體至關重要。

常見問題

借助 AI 代理在 CX 領域保持領先

根據《2024 年 Zendesk 客戶體驗趨勢報告》,72% 的 CX 領導者認為聊天機器人應該是品牌身份的智慧延伸,而不是完成任務的簡單機器。隨著科技的快速發展,聊天機器人也正在轉變為具有做更多事情的能力(和功能)的數位代理。

投資人工智慧代理商和尖端技術(例如 Zendesk AI),以優先考慮客戶體驗並保持領先趨勢。 Zendesk 正在推動客戶服務聊天機器人的未來,讓企業能夠個人化對話、自主解決複雜的詢問,並幫助人工客服專注於更細緻的客戶需求。

透過投資 隨時隨地提供 24/7 個人化支援Zendesk AI 代理商 今天。

Candace Marshall

Candace Marshall

Vice President, Product Marketing, AI and Automation

Candace Marshall is a seasoned product marketing leader with a passion for solving complex problems and driving innovation in fast-paced environments. Her career began in operations and research, but her love for understanding customers and translating insights into impactful strategies led her to product marketing. Currently, Candace leads product marketing for Zendesk AI including AI agents and Copilot, driving growth across AI-powered solutions and the core service offerings. Her team delivers end-to-end product marketing strategies, from market validation and messaging to go-to-market execution and customer adoption. Before joining Zendesk, Candace spent nearly a decade at LinkedIn, where she built and led the product marketing team for the rapidly scaling Marketing Solutions division, overseeing key advertising products in the multi-billion-dollar business.