我該改用AI客服嗎？ AI客服 vs 傳統的聊天機器人：差別在哪裡？

根據維基百科，聊天機器人ChatBot 這個術語最早出現在1994 年，由美國電腦科學家麥可‧洛倫‧莫丁發明。時間快轉到22 年後，期間ChatBot 新創在亞洲相繼成立，例如BotBonnie、Chatisfy、Omnichat 等都是在2016~2017 年間誕生，自此聊天機器人開始廣為企業應用，用以解決人力成本上升、客戶需求越趨多元化的痛點。

而隨著生成式AI 發展，許多企業又開始思考，是否該將「傳統」的聊天機器人升級為AI 客服？到底AI 客服與傳統聊天機器人的差異在哪裡？為什麽企業應該升級成AI 客服？今天就和大家深入探討，並分享幾個產業在導入AI 客服後的實戰心得，馬上看下去！

關鍵差異一：跳脫關鍵字！泛用性超高的互動體驗

聊天機器人大多是基於規則式對話，只能按預設好的腳本走，如果使用者輸入的關鍵字或指令不在腳本中，就無法觸發機器人回應。而AI 客服則能夠理解自然語言，並根據上下文進行回應。

傳統的聊天機器人往往會在對話中表現出生硬、呆板的情況，很難讓使用者獲得良好的服務體驗。而AI客服則透過學習和模仿人類自然的語言互動方式，讓使用者感受到更自然、更親切的語言互動體驗。 AI客服能夠辨識使用者的情緒變化，並據此調整回覆策略，進而增強使用者的滿意度和忠誠度。

中文表達方式千百種，依賴關鍵字作觸發的聊天機器人，可能無法精準解決用戶的問題。而作為大型語言模型的AI 能夠理解消費者的文字和意圖，即使沒有明確提到關鍵字信息，也能夠透過語義判讀，為用戶提供精準的解答，大幅減少轉接真人客服的機率，達到真正的智慧客服。

關鍵差異二：透過知識庫，打造理解產品的智慧客服

AI客服的另一大優點在於其知識庫的豐富度與準確性。大模型技術需要處理大量資料進行訓練，這使得AI客服能夠擁有更豐富且更精確的知識庫。一般聊天機器人缺乏產品知識庫，只能依預設腳本走，提供使用者有限的資訊。產品每年，甚至每個月都有更新變化，如果經常跟新腳本或指令會帶來很多不必要的麻煩，而且當消費者提出腳本裡沒有的進階提問，就必須轉接人工客服處理，無法真的為企業解決客服人力上的支出。

HelpLook 的AI客服則可以建立企業的專屬AI 大腦，透過上傳企業內部外部資料、網址爬蟲、串接系統等方式，建立企業專屬的知識庫讓AI 去做擷取，讓AI 客服能夠涵蓋更多消費者提問，並提出更符合企業的需求！

舉例來說，當消費者詢問產品的售後服務，AI 會直接從知識庫中調出與「售後服務」相關的知識內容，並與消費者提問作關聯性比對，再把關聯後的答桉，以自然的文字回覆消費者，大幅減少轉接真人客服的次數。透過知識庫，AI 客服將成為真的理解產品的智慧客服，為企業全面解決消費者需求，創造最佳的顧客體驗。

關鍵差異三：個人化服務的提供

AI客服能夠辨識和記憶使用者的個人化偏好和歷史訊息，為每位使用者提供個人化的建議和支援。這種個人化服務不僅提升了使用者體驗，也增強了企業的市場競爭力。傳統聊天機器人通常缺乏這種能力，無法提供個人化的服務。

HelpLook透過其強大的數據分析功能，幫助企業了解使用者偏好，進而提供更個人化的服務。例如，企業可以透過HelpLook分析使用者在使用知識庫時的行為數據，識別使用者的需求和興趣點，從而優化知識庫的內容和服務策略。這種個人化服務不僅提升了用戶的滿意度，也為企業帶來了更多的商業機會。

我們可以知道AI 客服，不再只是一問一答的製式答覆，而是可以透過更聰明的方式，替企業打造全智慧化的客服系統，為企業創造輕鬆又聰明創造高滿意度的客服解決方桉。

關鍵差異四：數據分析與決策支持

AI客服可以分析大規模資料集，識別趨勢、模式和洞察，幫助企業做出更明智的決策。這種高階數據分析能力不僅提升了企業的營運效率，也為企業帶來了更多的商業機會。傳統聊天機器人通常缺乏這種數據分析能力，難以提供深入的數據洞察。

透過其強大的數據分析功能，幫助企業了解用戶行為、識別市場趨勢，從而製定更精準的市場策略。例如，企業可以透過HelpLook分析使用者在使用知識庫時的行為數據，識別使用者的需求和興趣點，進而優化產品和服務策略。

現在就透過HelpLook升級企業的客戶體驗吧！輕鬆翻倍企業營收，就是這麼簡單！

AI 客服與傳統聊天機器人相比，具有更精準、更聰明的互動、更全面的知識庫、以及更人性化等優勢。對企業來說，導入AI 客服絕對可以進一步提升客戶服務效率、降低客服成本、並提升顧客滿意度！如果你正在考慮將自家的ChatBot 升級到AI 客服，可能會有以下問題：

- 導入AI 客服會很複雜嗎？

- 這麼厲害的AI 客服，費用應該很高？

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