10 лучших платформ для разговорного ИИ
“
Саммари: В этой статье вы узнаете о лучших платформах разговорного искусственного интеллекта для бизнеса, их ключевых возможностях и реальных примерах успешного применения.
Компаниям нужна масштабируемая настройка разговорных систем, чтобы радовать своих клиентов и при этом не тратить слишком много денег, обрабатывая большое количество запросов.
Сейчас существует более 200 платформ для разговорного искусственного интеллекта, и выбрать подходящую довольно сложно. Компании могут найти нужное решение, если обратят внимание на ключевые возможности: интеграция с уже используемыми технологиями, совместимость с платформами клиентов и возможности настройки общения с клиентами.
Мы определили 10 лучших решений на основе отзывов пользователей и включили информацию об их ключевых возможностях и ценах.
Сейчас существует более 200 платформ для разговорного искусственного интеллекта, и выбрать подходящую довольно сложно. Компании могут найти нужное решение, если обратят внимание на ключевые возможности: интеграция с уже используемыми технологиями, совместимость с платформами клиентов и возможности настройки общения с клиентами.
Мы определили 10 лучших решений на основе отзывов пользователей и включили информацию об их ключевых возможностях и ценах.
Подробная информация о 10 лучших платформах для диалогового искусственного интеллекта
1. Zoho SalesIQ
Ключевые возможности
Пример использования
LambdaTest, облачная платформа для непрерывного тестирования качества, интегрировала Zoho SalesIQ для обеспечения быстрого ответа клиентам менее чем за 60 секунд. Эффективное взаимодействие с клиентами было достигнуто благодаря интеграции SalesIQ с Zoho CRM и Desk, включая виджеты чата, заготовленные ответы и ботов. GPT-взаимодействие автоматически перенаправляло запросы в нужный отдел, что привело к повышению эффективности операторов на 40% и ускорению ответов службы поддержки.
2. Intercom
Ключевые возможности
Пример использования
Zip использовала Intercom для улучшения обслуживания клиентов. Resolution Bot и Custom Bots повысили долю самостоятельного решения вопросов до 34–38%. Теперь треть обращений решается автоматически, что позволяет масштабировать поддержку без дополнительного персонала. Автоматизация сэкономила Zip более $500 000 за семь месяцев. 95% запросов теперь проходят через приложение, что показывает предпочтение пользователей к поддержке внутри продукта.
3. Freshchat
Ключевые возможности
Пример использования
Крупная американская компания финансовых услуг расширила поддержку клиентов с помощью Freshchat, повысив показатель удовлетворенности клиентов с 4,6/5 до 4,8/5 за год. Количество решенных обращений на агента в час выросло на 65% в третьем квартале 2027 года, при этом было обработано 1,4 миллиона диалогов. Компания использовала ботов и автоматизацию на основе AI, чтобы увеличить трафик чата в 10 раз без увеличения штата. API-вызовы для базовых запросов позволили виртуальным помощникам давать мгновенные ответы, что сэкономило более 10 000 часов рабочего времени агентов.
Ключевые возможности
- Отслеживание посетителей в реальном времени: Клиенты получают доступ к подробным данным о посетителях, включая просмотренные страницы, местоположение и источники перехода. Это помогает бизнесу лучше понимать посетителей и делать покупательский опыт более персонализированным.
- Простая интеграция с более чем 30 приложениями: SalesIQ легко подключается к другим продуктам Zoho, таким как Zoho CRM и Zoho Desk, а также к сторонним инструментам. Это позволяет компаниям получать доступ к данным о клиентах и анализировать их с одной платформы.
- Поддержка множества языков: SalesIQ доступен на более чем 28 языках, включая японский, тайский, корейский, польский, датский, хинди и китайский. Это облегчает общение компаний с международной аудиторией.
Пример использования
LambdaTest, облачная платформа для непрерывного тестирования качества, интегрировала Zoho SalesIQ для обеспечения быстрого ответа клиентам менее чем за 60 секунд. Эффективное взаимодействие с клиентами было достигнуто благодаря интеграции SalesIQ с Zoho CRM и Desk, включая виджеты чата, заготовленные ответы и ботов. GPT-взаимодействие автоматически перенаправляло запросы в нужный отдел, что привело к повышению эффективности операторов на 40% и ускорению ответов службы поддержки.
2. Intercom
Ключевые возможности
- Fin AI Agent: Чат-бот службы поддержки на основе искусственного интеллекта, который использует различные модели, например GPT-4 от OpenAI, для решения сложных вопросов, давая более безопасные и точные ответы, чем другие AI-боты.
- Автоматизация рабочих процессов: Конструктор с перетаскиванием элементов, позволяющий создавать уникальные сценарии для чат-ботов без знания программирования.
- Краткие описания диалогов и инструменты поддержки агентов на основе AI.
- Интеграция с более чем 100 внешними приложениями.
- Персонализация в реальном времени на основе информации о потребителях и их поведении.
Пример использования
Zip использовала Intercom для улучшения обслуживания клиентов. Resolution Bot и Custom Bots повысили долю самостоятельного решения вопросов до 34–38%. Теперь треть обращений решается автоматически, что позволяет масштабировать поддержку без дополнительного персонала. Автоматизация сэкономила Zip более $500 000 за семь месяцев. 95% запросов теперь проходят через приложение, что показывает предпочтение пользователей к поддержке внутри продукта.
3. Freshchat
Ключевые возможности
- Чат-боты на основе Freddy AI используют обработку естественного языка, машинное обучение и возможности обычного разговора для естественного общения.
- Система позволяет развернуть умное самообслуживание, где чат-боты на основе AI направляют клиентов от информационных запросов к транзакционным.
Пример использования
Крупная американская компания финансовых услуг расширила поддержку клиентов с помощью Freshchat, повысив показатель удовлетворенности клиентов с 4,6/5 до 4,8/5 за год. Количество решенных обращений на агента в час выросло на 65% в третьем квартале 2027 года, при этом было обработано 1,4 миллиона диалогов. Компания использовала ботов и автоматизацию на основе AI, чтобы увеличить трафик чата в 10 раз без увеличения штата. API-вызовы для базовых запросов позволили виртуальным помощникам давать мгновенные ответы, что сэкономило более 10 000 часов рабочего времени агентов.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
4. IBM watsonx Assistant
Ключевые возможности
Пример использования
Humana использовала IBM Watsonx Assistant для обработки запросов медицинских учреждений о страховом покрытии пациентов. Голосовой агент обрабатывает более 7 000 звонков ежедневно. Humana использовала ключевые возможности, такие как:
5. LivePerson Conversational Cloud
Ключевые возможности
Пример использования
Bankwest, австралийский банк, использовал Conversational Cloud от LivePerson для улучшения цифрового обслуживания клиентов. Компания заменила обычный чат на Authenticated Web Messaging и обмен сообщениями внутри приложения, позволяя клиентам начинать чаты через браузер и продолжать их в приложении. Результаты включали увеличение одновременных обращений более чем на 100%, 20% трафика обращений через сообщения и рост удовлетворенности клиентов на 8% до 93%.
6. Amazon Lex
Ключевые возможности
Пример использования
WaFd Bank использует Amazon Lex для создания разговорного интерфейса для поддержки клиентов через виртуального помощника. Lex управляет как голосовыми, так и текстовыми взаимодействиями, позволяя клиентам задавать вопросы и получать ответы о таких услугах, как проверка баланса или местоположение филиалов. Это решение помогает банку автоматизировать распространенные запросы клиентов и повысить эффективность обслуживания по разным каналам.
Ключевые возможности
- Понятная документация: Руководства IBM предоставляют лучшие практики для максимальной отдачи от ваших вложений, а также всю необходимую информацию для развертывания продуктов разговорного искусственного интеллекта.
- Интеграция с IBM Watson Discovery улучшает поиск информации.
- Аналитика и отчеты помогают отслеживать и улучшать работу чат-бота.
Пример использования
Humana использовала IBM Watsonx Assistant для обработки запросов медицинских учреждений о страховом покрытии пациентов. Голосовой агент обрабатывает более 7 000 звонков ежедневно. Humana использовала ключевые возможности, такие как:
- Обработка естественного языка для понимания и ответа на сложные медицинские запросы.
- Настройка речи с несколькими языковыми и акустическими моделями.
- Интеграция с IBM Cloud и Watson Discovery для точного и быстрого получения данных.
5. LivePerson Conversational Cloud
Ключевые возможности
- Обмен сообщениями на основе AI: Автоматизирует диалоги с использованием искусственного интеллекта для обслуживания клиентов, продаж и маркетинга.
- Передача живому агенту: Переводит сложные случаи от ботов к живым операторам при необходимости.
- Распознавание намерений: Понимает запросы клиентов для предоставления релевантных ответов.
- Интеграция с CRM-системами: Подключается к существующим корпоративным системам для персонализированной поддержки.
Пример использования
Bankwest, австралийский банк, использовал Conversational Cloud от LivePerson для улучшения цифрового обслуживания клиентов. Компания заменила обычный чат на Authenticated Web Messaging и обмен сообщениями внутри приложения, позволяя клиентам начинать чаты через браузер и продолжать их в приложении. Результаты включали увеличение одновременных обращений более чем на 100%, 20% трафика обращений через сообщения и рост удовлетворенности клиентов на 8% до 93%.
6. Amazon Lex
Ключевые возможности
- Понимание естественного языка (NLU) для создания разговорных интерфейсов.
- Поддержка множества каналов. Интеграция с голосовыми платформами и платформами чата.
- Возможности распознавания речи для голосового взаимодействия.
- Автоматическое распознавание намерений для понимания вводимых пользователем данных.
- Интеграция с сервисами AWS, такими как Amazon Connect для колл-центров и Amazon Kendra для поиска.
Пример использования
WaFd Bank использует Amazon Lex для создания разговорного интерфейса для поддержки клиентов через виртуального помощника. Lex управляет как голосовыми, так и текстовыми взаимодействиями, позволяя клиентам задавать вопросы и получать ответы о таких услугах, как проверка баланса или местоположение филиалов. Это решение помогает банку автоматизировать распространенные запросы клиентов и повысить эффективность обслуживания по разным каналам.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
7. Google Dialogflow
Ключевые возможности
Пример использования
KLM Royal Dutch Airlines использовала Google Dialogflow для улучшения обслуживания клиентов с помощью чат-бота, который обрабатывает запросы на различных платформах, включая социальные сети и их веб-сайт. Чат-бот отвечал на распространенные вопросы, такие как детали рейсов, помощь с бронированием и обновления по путешествиям. Обработка естественного языка в Dialogflow позволила KLM обрабатывать взаимодействие с клиентами на нескольких языках.
8. Microsoft Azure Bot Service
Ключевые возможности
Пример использования
Город Корона сотрудничал с Attunix для разработки чат-бота с использованием Microsoft Bot Framework, чтобы помочь жителям находить ответы на распространенные вопросы и сократить количество звонков. Чат-бот использовал технологии, такие как QnA Maker, Azure Cognitive Services и Bing Search для сбора и отображения релевантной информации. Они использовали Azure для:
9. Kore.ai Experience Optimization (EO) Platform
Ключевые возможности
Пример использования
Крупный американский телеком-оператор с более чем 32 миллионами клиентов в 41 штате использовал AI-платформу Kore.ai для улучшения поддержки. Компания объединила речевые решения для предоставления круглосуточного сервиса, похожего на человеческий, добавила омниканальную и многоязычную помощь путем консолидации сервисов и сэкономила $3,5 миллиона в первый год благодаря автоматизации и быстрому развертыванию, что увеличило окупаемость инвестиций.
10. Oracle Digital Assistant
Ключевые возможности
Пример использования
ECHO Incorporated использовала Oracle Digital Assistant для обработки увеличенного потока запросов в службу поддержки во время пандемии. Компания достигла 83% сокращения звонков и увеличила количество чатов с 500 до более 3 000 в месяц без дополнительной нагрузки на персонал колл-центра. Через два месяца после запуска ECHO достигла 70% сокращения звонков, используя бота для ответов на вопросы клиентов. Цифровой помощник улучшил клиентский опыт, предоставляя возможности самообслуживания для ремонта инструментов, запчастей и гарантийной информации.
Ключевые возможности
- Интеграция с множеством каналов для голосового и текстового взаимодействия через такие платформы, как Google Assistant, мобильные приложения и социальные сети.
- Интеграция с другими сервисами Google, такими как Cloud Functions для сложных рабочих процессов и BigQuery для аналитики.
- Обучение и управление множеством намерений и сущностей для более точного взаимодействия с пользователями.
Пример использования
KLM Royal Dutch Airlines использовала Google Dialogflow для улучшения обслуживания клиентов с помощью чат-бота, который обрабатывает запросы на различных платформах, включая социальные сети и их веб-сайт. Чат-бот отвечал на распространенные вопросы, такие как детали рейсов, помощь с бронированием и обновления по путешествиям. Обработка естественного языка в Dialogflow позволила KLM обрабатывать взаимодействие с клиентами на нескольких языках.
8. Microsoft Azure Bot Service
Ключевые возможности
- Интеграция с множеством каналов для развертывания ботов в интернете, мобильных приложениях, Microsoft Teams и социальных сетях.
- Bot Framework SDK для создания и настройки логики бота.
- Интеграция с Azure AI.
- Масштабируемая облачная инфраструктура для поддержки взаимодействий с большим объемом запросов.
Пример использования
Город Корона сотрудничал с Attunix для разработки чат-бота с использованием Microsoft Bot Framework, чтобы помочь жителям находить ответы на распространенные вопросы и сократить количество звонков. Чат-бот использовал технологии, такие как QnA Maker, Azure Cognitive Services и Bing Search для сбора и отображения релевантной информации. Они использовали Azure для:
- Обработки естественного языка для понимания запросов.
- Готовых намерений и сущностей для обработки запросов.
- Аналитики для отслеживания производительности.
- Интеграции с источниками данных для улучшения ответов.
9. Kore.ai Experience Optimization (EO) Platform
Ключевые возможности
- Отслеживание пути пользователя: Отслеживает путь пользователей для оптимизации взаимодействия.
- Настройка ботов: Позволяет компаниям адаптировать ботов под конкретные потребности.
- Рекомендации на основе AI: Предлагает действия на основе данных о пользователях.
Пример использования
Крупный американский телеком-оператор с более чем 32 миллионами клиентов в 41 штате использовал AI-платформу Kore.ai для улучшения поддержки. Компания объединила речевые решения для предоставления круглосуточного сервиса, похожего на человеческий, добавила омниканальную и многоязычную помощь путем консолидации сервисов и сэкономила $3,5 миллиона в первый год благодаря автоматизации и быстрому развертыванию, что увеличило окупаемость инвестиций.
10. Oracle Digital Assistant
Ключевые возможности
- Обработка естественного языка (NLP) для понимания намерений и контекста пользователя. Распознает модели поведения.
- Интеграция с Oracle Cloud и сторонними приложениями.
- Готовые навыки для распространенных бизнес-функций, таких как HR, продажи и обслуживание клиентов.
Пример использования
ECHO Incorporated использовала Oracle Digital Assistant для обработки увеличенного потока запросов в службу поддержки во время пандемии. Компания достигла 83% сокращения звонков и увеличила количество чатов с 500 до более 3 000 в месяц без дополнительной нагрузки на персонал колл-центра. Через два месяца после запуска ECHO достигла 70% сокращения звонков, используя бота для ответов на вопросы клиентов. Цифровой помощник улучшил клиентский опыт, предоставляя возможности самообслуживания для ремонта инструментов, запчастей и гарантийной информации.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Ландшафт платформ разговорного искусственного интеллекта
Платформы разговорного искусственного интеллекта предлагают комплексные решения для создания, развертывания и управления приложениями разговорного AI. Эти платформы часто включают комбинацию возможностей понимания естественного языка (NLU), преобразования текста в речь (TTS), распознавания речи (ASR) и голосовых ботов, а также дополнительные функции для разработки чат-ботов и интеграции с различными каналами. Рынок разговорного AI сложен из-за:
Платформы разговорного AI можно разделить на:
Платформы для конкретных областей
Платформы для конкретных областей — это разговорное программное обеспечение, настроенное для понимания и взаимодействия в определенной сфере или отрасли. В отличие от общих платформ разговорного AI, которые охватывают широкий спектр тем и вопросов, платформы для конкретных областей специально настроены для предоставления более релевантных услуг и ответов компаниям в конкретных секторах, таких как: электронная коммерция, страхование, гостиничный бизнес, банковское дело и здравоохранение.
Инструменты для голосовых ботов
Инструменты для голосовых ботов помогают разрабатывать чат-ботов и виртуальных помощников с голосовой активацией. Эти инструменты позволяют компаниям и разработчикам создавать системы разговорного AI, которые понимают и отвечают на устную речь. Существует два типа инструментов для голосовых ботов:
Инструменты распознавания речи (ASR)
ASR отвечает за преобразование устной речи в письменный текст. Технология ASR необходима для обеспечения голосовых взаимодействий и команд в различных приложениях. ASR можно разделить на:
Инструменты понимания естественного языка (NLU)
Инструменты NLU созданы, чтобы помочь машинам понимать и интерпретировать человеческий язык. Они необходимы для чат-ботов, виртуальных помощников и других систем разговорного AI для точного понимания ввода пользователей. Инструменты NLU анализируют текстовые или речевые вводы, извлекают смысл и распознают сущности, намерения и контекст.
Инструменты преобразования текста в речь (TTS)
Инструменты преобразования текста в речь превращают письменный текст в естественно звучащую речь. Эти инструменты используются для того, чтобы дать системам разговорного AI голос и помочь им общаться с пользователями через устную речь. Технология TTS значительно продвинулась в создании более человекоподобных голосов.
Большие языковые модели меняют рынок разговорного AI
По мере роста использования больших языковых моделей (LLM), особенно моделей GPT, таких как ChatGPT, они улучшают понимание естественного языка (NLU), позволяя вести более тонкие, контекстно-зависимые диалоги, что приводит к взаимодействию, похожему на человеческое.
Большие языковые модели (LLM) снижают потребность в специализации для конкретных областей, расширяя их применимость. Они упрощают обучение благодаря предварительному обучению на больших наборах данных, экономя время и ресурсы. Улучшенная генерация языка дает более увлекательный и персонализированный пользовательский опыт, тем самым повышая удовлетворенность и удержание клиентов.
Этические соображения относительно предвзятости имеют решающее значение по мере развития LLM. Многие поставщики разговорного AI теперь внедряют инструменты генеративного AI, такие как LLM, LLMOps, MLOps и инструменты управления AI, для улучшения своих сервисов.
Мы рекомендуем изучить эти инструменты и понять различия между генеративным AI и разговорным AI перед развертыванием чат-ботов.
Платформы разговорного искусственного интеллекта предлагают комплексные решения для создания, развертывания и управления приложениями разговорного AI. Эти платформы часто включают комбинацию возможностей понимания естественного языка (NLU), преобразования текста в речь (TTS), распознавания речи (ASR) и голосовых ботов, а также дополнительные функции для разработки чат-ботов и интеграции с различными каналами. Рынок разговорного AI сложен из-за:
- Большого количества платформ и инструментов
- Разнообразия инструментов на основе различных возможностей
- Целевых конечных пользователей (например, разработчиков)
Платформы разговорного AI можно разделить на:
- Платформы крупных технологических компаний: Крупные технологические компании, такие как Amazon и IBM, предлагают комплексные платформы разговорного AI, которые включают NLU, TTS, ASR и функции голосовых ботов. Эти платформы известны своей масштабируемостью, надежностью и совместимостью с другими сервисами, что делает их идеальными для крупномасштабных приложений.
- Другие инструменты: Более мелкие поставщики предоставляют платформы разговорного AI, которые могут быть более специализированными или ориентированными на конкретные ниши. Эти платформы могут нацеливаться на определенные отрасли, случаи использования или региональные потребности. Они часто предлагают конкурентные функции и цены, привлекая компании с уникальными требованиями.
- Библиотеки с открытым исходным кодом: Библиотеки с открытым исходным кодом позволяют разработчикам создавать индивидуальные решения разговорного AI с нуля. Библиотеки, такие как Rasa, предлагают основные инструменты и компоненты, необходимые для разработки чат-ботов и виртуальных помощников. Этот вариант идеален для тех, кто хочет полного контроля и настройки и уверенно владеет программированием и разработкой программного обеспечения.
Платформы для конкретных областей
Платформы для конкретных областей — это разговорное программное обеспечение, настроенное для понимания и взаимодействия в определенной сфере или отрасли. В отличие от общих платформ разговорного AI, которые охватывают широкий спектр тем и вопросов, платформы для конкретных областей специально настроены для предоставления более релевантных услуг и ответов компаниям в конкретных секторах, таких как: электронная коммерция, страхование, гостиничный бизнес, банковское дело и здравоохранение.
Инструменты для голосовых ботов
Инструменты для голосовых ботов помогают разрабатывать чат-ботов и виртуальных помощников с голосовой активацией. Эти инструменты позволяют компаниям и разработчикам создавать системы разговорного AI, которые понимают и отвечают на устную речь. Существует два типа инструментов для голосовых ботов:
- Инструменты без программирования: Разработаны для непрограммистов, эти инструменты позволяют пользователям создавать чат-ботов и виртуальных помощников с голосовой активацией без программирования. Обычно они предоставляют простой в использовании интерфейс для проектирования диалогов, настройки голосовых взаимодействий и подключения к различным платформам и сервисам.
- Инструменты для разработчиков: Ориентированы на инженеров-программистов и разработчиков, эти инструменты предлагают более продвинутые возможности настройки. Они включают API, библиотеки и SDK, которые можно интегрировать в существующие приложения и системы.
Инструменты распознавания речи (ASR)
ASR отвечает за преобразование устной речи в письменный текст. Технология ASR необходима для обеспечения голосовых взаимодействий и команд в различных приложениях. ASR можно разделить на:
- Инструменты ASR без программирования: Эти удобные платформы позволяют нетехническим пользователям внедрять автоматическое распознавание речи в свои приложения или сервисы с минимальным программированием. Обычно они предлагают готовые модели ASR и простые интерфейсы для обучения и настройки.
- Инструменты ASR для разработчиков: Разработаны для разработчиков и инженеров, эти инструменты обеспечивают детальный контроль над процессом ASR. Они позволяют настраивать модели ASR для специализированных приложений, областей и языков.
Инструменты понимания естественного языка (NLU)
Инструменты NLU созданы, чтобы помочь машинам понимать и интерпретировать человеческий язык. Они необходимы для чат-ботов, виртуальных помощников и других систем разговорного AI для точного понимания ввода пользователей. Инструменты NLU анализируют текстовые или речевые вводы, извлекают смысл и распознают сущности, намерения и контекст.
Инструменты преобразования текста в речь (TTS)
Инструменты преобразования текста в речь превращают письменный текст в естественно звучащую речь. Эти инструменты используются для того, чтобы дать системам разговорного AI голос и помочь им общаться с пользователями через устную речь. Технология TTS значительно продвинулась в создании более человекоподобных голосов.
Большие языковые модели меняют рынок разговорного AI
По мере роста использования больших языковых моделей (LLM), особенно моделей GPT, таких как ChatGPT, они улучшают понимание естественного языка (NLU), позволяя вести более тонкие, контекстно-зависимые диалоги, что приводит к взаимодействию, похожему на человеческое.
Большие языковые модели (LLM) снижают потребность в специализации для конкретных областей, расширяя их применимость. Они упрощают обучение благодаря предварительному обучению на больших наборах данных, экономя время и ресурсы. Улучшенная генерация языка дает более увлекательный и персонализированный пользовательский опыт, тем самым повышая удовлетворенность и удержание клиентов.
Этические соображения относительно предвзятости имеют решающее значение по мере развития LLM. Многие поставщики разговорного AI теперь внедряют инструменты генеративного AI, такие как LLM, LLMOps, MLOps и инструменты управления AI, для улучшения своих сервисов.
Мы рекомендуем изучить эти инструменты и понять различия между генеративным AI и разговорным AI перед развертыванием чат-ботов.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи