CTI論壇(ctiforum.com) （編譯/老秦）： 由于需要改善客戶體驗(yàn)和交易成功率，組織正在向全渠道服務(wù)過(guò)渡。其他業(yè)務(wù)（和 IT）驅(qū)動(dòng)因素將縮短上市時(shí)間，同時(shí)降低所有渠道的調(diào)整和維護(hù)成本。并且越來(lái)越多地意味著依賴由自然語(yǔ)言理解(NLU) 提供支持的應(yīng)用程序。

　　讓我們簡(jiǎn)要概述自然語(yǔ)言處理 (NLP)、NLU 和自然語(yǔ)言生成 (NLG)，以確保這些術(shù)語(yǔ)的共同點(diǎn)。 NLP 處理和分析大量音頻/語(yǔ)音和文本數(shù)據(jù)，以便計(jì)算機(jī)能夠響應(yīng)基于語(yǔ)言的命令。我在 2021 年冬季刊中的專欄--"語(yǔ)音技術(shù)作為Hyperpolyglot？"--深入探討了機(jī)器對(duì)語(yǔ)音的解釋。人腦處理的語(yǔ)法不規(guī)則、同音異義詞和其他復(fù)雜問(wèn)題必須由 NLU 處理，因?yàn)樗鼘⒔Y(jié)構(gòu)、規(guī)則和邏輯分配給語(yǔ)言，以便計(jì)算機(jī)能夠理解人類所說(shuō)的話。相反，NLG 基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成類似人類的文本或音頻輸出。 NLU 和 NLG 是 NLP 的子集。

　　有效的全渠道產(chǎn)品允許客戶在渠道之間無(wú)縫移動(dòng)。例如，雖然客戶可能從聊天開始，但交互可能會(huì)轉(zhuǎn)移到語(yǔ)音渠道更容易支持的更復(fù)雜的主題。良好的客戶體驗(yàn)將包括先前的聊天對(duì)話，因此處理語(yǔ)音交互的其他座席不必要求客戶重復(fù)詳細(xì)信息。一些全渠道供應(yīng)商正在努力提供情緒建議（憤怒、興奮等），并附上之前聊天的簡(jiǎn)短摘要，以便語(yǔ)音渠道座席可以更好地為通話做好準(zhǔn)備。

　　越來(lái)越多的企業(yè)正在通過(guò)單一供應(yīng)商的全渠道戰(zhàn)略將更多的雞蛋放在一個(gè)籃子里，即使是有采購(gòu)最佳品種歷史的組織也是如此。是什么推動(dòng)了 IT 戰(zhàn)略的這種變化？很簡(jiǎn)單，有效性，被企業(yè)定義為客戶體驗(yàn)和交易成功率的結(jié)合。當(dāng)客戶在您的網(wǎng)站上進(jìn)行聊天交易并由智能虛擬助手成功協(xié)助時(shí)，無(wú)需人工座席，這被視為交易成功�？蛻魧�(duì)流程的反饋推動(dòng)了客戶體驗(yàn)指標(biāo)。

　　許多大型企業(yè)依賴于由自然語(yǔ)言理解推動(dòng)的強(qiáng)大的交互式語(yǔ)音響應(yīng) (IVR) 應(yīng)用程序，其中許多企業(yè)依賴于他們的語(yǔ)音識(shí)別供應(yīng)商來(lái)調(diào)整他們的 NLU 模型。但隨著由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的人工智能的加入，在沒(méi)有直接供應(yīng)商參與的情況下對(duì)其 NLU 模型進(jìn)行持續(xù)增量改進(jìn)，導(dǎo)致企業(yè)希望在其數(shù)字渠道中重復(fù)這些成功。相反，有些人希望將他們的 NLU 學(xué)習(xí)從較新的聊天機(jī)器人擴(kuò)展到傳統(tǒng)的 IVR。在這一點(diǎn)上，應(yīng)該注意的是，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在成熟，以增強(qiáng)部署在云中的 NLU；谷歌、IBM 和微軟都在云端提供深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 NLU（微軟通過(guò)收購(gòu) Nuance Communications。）

　　擁有用于跨渠道管理 NLU 模型的通用工具集可降低培訓(xùn)成本和上市時(shí)間。將現(xiàn)有的 NLU 模型從一個(gè)渠道擴(kuò)展到另一個(gè)渠道，在同一供應(yīng)商的工具集中本地共享它，比導(dǎo)出模型（即使可能）并嘗試在不同供應(yīng)商的解決方案中使用它要有效得多。因此，大型企業(yè)從同類最佳解決方案轉(zhuǎn)向單一供應(yīng)商解決方案。

　　這些全渠道 NLU 驅(qū)動(dòng)的解決方案才剛剛開始成熟。他們可能已經(jīng)離開了訓(xùn)練輪，但肯定還沒(méi)有超過(guò)十幾歲。他們?cè)谄脚_(tái)集成合作伙伴關(guān)系上競(jìng)爭(zhēng)，而不是作為獨(dú)立產(chǎn)品進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，專注于垂直行業(yè)，以及他們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。微軟以 197 億美元收購(gòu) Nuance，并表示有意利用 Nuance 的重要醫(yī)療保健經(jīng)驗(yàn)。谷歌宣布，它正在與許多客戶合作，以創(chuàng)建醫(yī)療保健垂直焦點(diǎn)。甲骨文在 6 月以 283 億美元的價(jià)格完成了對(duì)醫(yī)療保健 IT 服務(wù)和軟件巨頭 Cerner 的收購(gòu)，同月 IBM 完成了將其 Watson Health 部門剝離給 Francisco Partners。三個(gè)大型企業(yè)向重要的醫(yī)療保健垂直方向發(fā)展，而一個(gè)剝離應(yīng)該在未來(lái)進(jìn)行一項(xiàng)有趣的研究。

　　對(duì)于客戶服務(wù)人員來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)令人興奮的時(shí)刻。我的建議是，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持的NLU與垂直行業(yè)的整合，觀察誰(shuí)跳得最快、最遠(yuǎn)。正如本專欄經(jīng)常提醒的那樣，圍繞數(shù)據(jù)隱私和安全的法規(guī)將發(fā)揮作用，并且通常遵循技術(shù)而非準(zhǔn)備。

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　　作者：Kevin Brown

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