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Boost.ai 对话式 AI 平台的总体经济影响™ Boost.ai 对话式 AI 平台带来的成本节约和业务利益
为了简化与客户的互动，许多组织都求助于虚拟代理来处理常规的来电咨询。Boost.ai 提供可扩展的对话式 AI，帮助组织将客户服务专家引导至更具附加值的任务。这项研究了解到，Boost.ai 对话式 AI 平台帮助代表组织降低客户服务运营成本并增加收入，同时提高客户和员工的满意度。Boost.ai 提供了一个对话式 AI 平台，
对话式人工智能有助于心理健康评估，并可提高康复率
由于患者对心理治疗的需求增加以及合格心理健康从业人员的短缺，全球的心理健康服务负担过重。这种情况在短期至中期内不太可能改变。迫切需要数字支持来促进获得心理健康保健的机会，同时提高服务交付效率。在本文中，我们评估了使用对话式人工智能 (AI) 解决方案 (Limbic Access) 协助患者和心理健康从业人员转诊、分诊和临床评估轻度至中度成人精神疾病的效果。在英国 NHS 改善心理治疗机会 (IAPT) 服务的背景下评估该解决方案，我们证明部署这种 AI 解决方案与提高康复率有关。我们发现，那些引入对话式 AI 解决方案的 IAPT 服务提高了康复率，而全国范围内同类 IAPT 服务报告的康复率在同一时期内不断下降。此外，我们提供了经济分析，表明与其他提高康复率的方法相比，使用这种 AI 工具的成本效益很高。总的来说，这些结果凸显了在劳动力供应恶化和系统负担过重的背景下，人工智能解决方案在支持心理健康服务提供优质护理方面的潜力。
利用对话式人工智能解决客户联络中心挑战
爱尔兰中央银行于 2022 年 2 月发布的一份报告就是一个很好的例子。报告显示，“爱尔兰银行的客户不得不等待长达两小时的电话支持，其中一家银行多达 50% 的客户在与人工客服通话之前就放弃并挂断电话”。中央银行评估了零售银行的呼叫等待时间、呼叫放弃率和资源水平，并描绘了一幅惨淡的客户服务水平图景。虽然监管机构的审查并没有确定客户服务方面最严重的违规者，但它表示将在 2022 年对所有银行施加压力。西班牙政府还提出了法规，要求将客户等待时间保持在三分钟以下，否则公司将面临严厉的经济处罚。
设计对话式 AI 代理：框架...
摘要 对话式 AI 代理正在从根本上改变公司向客户提供服务的方式。技术和现成工具的快速发展意味着部署对话式 AI 代理变得比想象中简单得多。然而，客户对他们的体验仍然不满意，公司无法证明对话式 AI 代理的价值。借鉴客户体验 (CX) 管理、个性化和服务中的 AI 的理论概念，我们开发了一个设计对话式 AI 代理的框架。我们提出了一个对话式 AI 代理的六阶段迭代设计，从感知客户意图开始，适应旅程环境，为对话分配基调，委托给人类，协调流程以服务请求和培训 AI 代理以自适应地改进和回环到之前的设计阶段。此外，我们认识到公司需要根据公司的目的和 CX 策略全面限定和分配服务请求给此类对话式 AI 代理。
SAP 对话式 AI 的概念
• 技能 技能是一段具有明确目的的对话，您的机器人可以执行该对话来实现目标。您需要配置这些技能来构建机器人的范围。 • 训练数据集 训练数据集由许多句子组成，这些句子被组织成意图 [第 27 页]，代表用户对您的聊天机器人说的话。训练数据集用于训练机器人了解用户的需求并触发正确的对话、正确回复并进行顺畅的对话。
使用聊天机器人和对话式人工智能来扩大医疗参与度
– DIGITAL FAWG PODCAST：医疗事务的自动化机遇第 1 集、第 2 集、第 3 集 – 用于医疗洞察的自然语言处理 – 医疗信息：以患者为中心的方法 – 推动医疗事务数字化计划的典型挑战 – 适应虚拟会议体验 P2
文章使用聊天机器人作为语言学习中的人工智能对话伙伴
摘要：人工智能 (AI) 和机器学习的最新进展为聊天机器人在语言学习中的广泛应用铺平了道路。迄今为止发表的研究主要集中在学生或在职教师的角度研究聊天机器人的准确性和聊天机器人与人类的交流。本研究旨在考察未来教育工作者对将对话式人工智能融入语言学习的知识、满意度和看法。在这项基于便利抽样的混合方法研究中，来自两个教育环境（西班牙 (n = 115) 和波兰 (n = 61)）的 176 名本科生在四周内与三个对话代理（Replika、Kuki、Wysa）进行了自主互动。本研究专门设计了一个关于人工智能和语言学习的学习模块，包括一个名为聊天机器人-人类交互满意度模型 (CHISM) 的临时模型，教师候选人使用该模型来评估三个对话代理的不同语言和技术特征。通过基于 CHISM 和 TAM2（技术接受度）模型的前后调查以及模板分析 (TA) 收集定量和定性数据，并通过 IBM SPSS 22 和 QDA Miner 软件进行分析。分析得出了关于对话代理在语言学习中的整合的看法的积极结果，特别是在感知易用性 (PeU) 和态度 (AT) 方面，但行为意图 (BI) 的得分较为温和。研究结果还揭示了参与者对聊天机器人设计和互动主题的满意度存在一些与性别相关的差异。
通过价值敏感设计引领更安全的E2E对话式AI的发布
自然语言处理及其应用的社会影响在 NLP 社区中受到越来越多的关注（例如 Hovy 和 Spruit，2016 年），其中大型语言模型 (LLM) 成为近期的主要目标之一（例如 Bender 等人，2021 年；Bommasani 等人，2021 年；Weidinger 等人，2021 年）。本文探讨了在设计和发布对话式 AI (ConvAI) 模型时需要考虑的事项。我们专注于神经对话响应生成模型，这些模型在开放域对话数据上训练，缺乏特定领域的任务公式，而是旨在自由而引人入胜地谈论各种主题。这些模型通常在流行的编码器-解码器范式中训练，该范式由 Vinyals 和 Le（2015 年）；Shang 等人（2015 年）；Serban 等人首次为此任务引入。 （2016 年）。我们将在此范式中训练的对话模型称为端到端 (E2E) 系统，因为它们学习输入和输出之间的隐藏映射，而无需临时语义表示。在此范式中训练的 E2E ConvAI 模型的一个重要优点是它们可以
对话式推荐：一项重大的 AI 挑战
我们越来越习惯用自然语言与机器交互。我们让 Siri 帮我们找一家附近的意大利餐厅，我们让 Alexa 播放一些音乐，我们甚至与我们的汽车对话，指示它们将我们引导到目的地。我们中的许多人还与聊天机器人进行过互动，公司将聊天机器人用作客户服务的第一个接触点。能够与能够像人类一样交谈的机器互动长期以来一直是科幻电影中对未来的标志性愿景。随着自然语言处理 (NLP) 的最新进展、GPT-3 等大型预训练语言模型的出现以及机器学习的普遍进步，人们可能会认为我们已经接近实现这一愿景。仔细观察上述互动，我们发现与我们对话的设备通常善于对单个命令做出反应。然而，这些系统有时会在以下情况下达到极限：
迈向多智能体对话式 AI
市场上商业化的对话代理 (CA) 数量不断增加，导致用户不得不学习和采用多个代理来完成任务。尽管之前的研究已经探索了在单个代理的设计中支持多个领域，但由于所需功能的操作空间太大，交互体验会受到影响。为了解决这些问题，我们引入了一项新任务 BBAI：黑盒代理集成，重点是大规模组合多个黑盒 CA 的功能。我们探索了两种技术：问题代理配对和问题响应配对，旨在解决此任务。利用这些技术，我们设计了 One For All (OFA)，这是一个可扩展的系统，它提供了一个统一的界面来与多个 CA 交互。此外，我们引入了 MARS：多代理响应选择，这是一种用于问题响应配对的新型编码器模型，可联合编码用户问题和代理响应对。我们证明 OFA 能够自动准确地集成一组跨越不同领域的商用 CA。具体来说，使用 MARS 编码器，我们在 BBAI 任务上实现了最高准确度，超越了强大的基线。