2019年12月24日 | 聊天机器人运动势头强劲 未来将在零售、金融和医药等领域卷土重来

2016年，聊天机器人风靡一时。

那一年，Facebook降Messenger bot平台作为其F8大会的中心议题。微软的萨蒂亚·纳德拉将聊天称为“第三次运行时”，这是运行平台必不可少的部分，仅次于操作系统和Web浏览器。

在财报电话会议和新闻发布会上，聊天机器人被提及的次数直线上升，对于许多人来说，似乎聊天机器人可能是下一个重大颠覆性技术。成千上万的公司都在期待着自己的聊天机器人。

然而，终预期的范式转变并没有发生。

导致聊天机器人在2016年没有开始的原因很多。其中一个原因是，消费者发现，款聊天机器人执行的许多任务——比如转发新闻或寻找菜谱——在有机器人参与时要花费更多时间。

另一个问题是，机器人通常需要人工帮助来理解命令。就连Facebook大肆宣传的个人助理M也在发现机器人70%的反应要人工负责后不久也关闭了。

虽然许多聊天机器人没有达到用户的高期望，但它们也并非一文不值。

如今，这些机器人程序仍在金融科技、医疗、销售和客户关系管理、零售、甚至法律等行业中广泛使用，它们正产生着重要但却悄无声息的影响。利用自然语言处理和人工智能方面的进步，它们让医疗保健更容易导航，让购物更个性化，让律师更有效率。

2019年重要的聊天机器人并不是无所不知的虚拟管家;它们是会话技术的高度针对性应用。尽管它们看起来没有那么炫酷，但这些机器人正在改进其技术，并对其行业产生明显的影响。

本文对真正的“聊天机器人革命”正在发生的行业进行了综述，并重点介绍了希望利用这项技术的公司所得到的重要的教训。

聊天机器人的兴起和衰落

什么是聊天机器人？

当一家公司创建一个聊天机器人时，它到底想做什么？

简而言之，聊天机器人是基于文本或语音的界面，使用户可以执行某些操作并使用语言检索信息。

在基本的范围内，有一些银行用来通过电话树提示呼叫者，告诉他们说“是”，“否”，“检查我的余额”等。像这样的机器人只是在一个简单的服务上放置一个聊天界面;不涉及人工智能。

另一个极端是像Facebook的M这样的聊天机器人，它被标榜为一个完全有能力的人工智能虚拟助手。实际上，该机器人通过人工智能和人工结合工作。

但是，一旦聊天机器人掌握在用户手中，就可以清楚地看出服务承诺与实际提供服务之间存在的差距。 M可以处理一些简单的问题，例如“下周我在芝加哥哪里可以买到好吃的汉堡？”并可以执行诸如订餐的任务，但它更复杂的请求。

Facebook的目标是使M的几乎所有任务完全自动化;然而，据《连线》杂志对该产品的事后分析，该平台的自动化程度从未超过30%。与此同时，这种资源密集型、人力支持的模式正在消耗大量资金，即便财大气粗如Facebook也不能坐视不管，终该项目关闭。

在对一系列预先编程的问题回答“是”和“不是”的死记硬背模型与准备响应任何请求的全面“虚拟助手”之间，存在一个中间立场：和响应所有广义问题的聊天机器人，但使用某种程度的人工智能或来执行任务。

在佳应用场景中，这些任务是（1）没有机器人的情况下比较耗时，以及（2）简单而特定。

例如，CRM平台对讲机的“ Answer Bot”可以解释问题并从站点的FAQ和帮助文档中检索适当的答案，而用户进行自我搜索的话需要往往要花很长时间。

用户还可以将响应为有用或无效，从而使该机器人能够学习（以一种非常基本的机器学习形式）将来应该给出什么样的答案。 “Answer Bot”本身能够处理大约29%的客户查询，而无需人工参与。

专门的聊天机器人在医疗健康领域也越来越受欢迎。例如，自主治疗机器人Woebot可以获取有关用户特定需求的数据，并随着时间的推移使用这些信息来提供更个性化的服务。

在律师事务所和银行中，聊天机器人正在成为一种强大的研究媒介，它可以消耗宝贵的可计费时间或需要雇用大批助手。 2017年，摩根大通宣布，其“ COiN”机器人每年审查大约12，000个金融合同，从而节省了律师和贷款人员约360，000小时的劳动时间。

与其好高骛远，不如转向聊天机器人可以解决的特定功能，并且它们在使用中变得越来越有用。但总体而言，聊天机器人在近几年经历了相当多的动荡。

聊天机器人运动势头强劲

2016年，几乎所有世界上大的科技公司都宣布了竞争性的聊天机器人项目。

例如，微软拥有Tay，这是Twitr的机器人。执行官萨蒂亚·纳德拉于2016年3月宣布“机器人是新应用”。生产了文字转语音服务Polly，和用Alexa触发动作行为的引擎Lex，可供聊天机器人开发人员公开使用。

消息服务Kik、Line和Teleg都启动了自己的机器人平台。 Facebook在2016年4月召开的F8会议上透露，它将开放Messenger作为聊天机器人开发平台，并将与1-800-Flowe和CNN News等公司合作进行早期试验。

Facebook向开发人员承诺，开发人员可以利用Messenger平台的所有方面，包括“ Bot Engine”，它是开发人员可以用来训练其机器人的新自然语言。到2016年中期，已经推出了11，000多个Facebook Messenger机器人，包括来自Burberry、Brish Airways和星巴克的试用。在Messenger平台一年的时间里，超过100，000聊天机器人在陆续构建中。

与此同时，对聊天机器人初创公司的风投加速增长，从2015年到2016年年中，各公司共投资了约8500万美元，进行了30笔交易。 Slack推出了自己的8000万美元聊天机器人基金，与的风投公司合作，包括星火资本（Spark Catal）、Index Ventures、Accel、K、Social Capital和安德森•霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）。

这一连串的活动引起了人们对该技术潜力的极大兴趣。 Gartner预测，到2020年，将有80%的新企业应用程序使用聊天机器人，而到2021年，聊天机器人将成为企业的“重要的平台范例”。

Twitter话题标签的、谷歌和Uber的产品设计师克里斯·梅西纳（Chris Messina）写道，“你和我将在年底之前通过Facebook Messenger、WhatsApp、Telegram、Slack以及其他平台上与品牌和公司进行对话，并且会发现这很正常。”

实际上，2016年末是聊天机器人炒作的顶峰。

尽管进行了一系列的投资、产品发布和媒体讨论，但聊天机器人总体上还是让用户和押注它们成功的技术公司感到失望。

炒作消失了

构建一个真正的“虚拟助手”，能够理解上下文并响应不明确的查询，这比构建一个简单的聊天机器人更具挑战性。

许多聊天机器人无法理解足够多的人类语言，也足够多的数据来完成公司承诺它们可以处理的复杂请求。

在透露M70%的用户请求之后，Facebook缩减了其标志性“M”虚拟助手的工作。谷歌同样承认，它在呼叫中心使用人工来做助手。

到2018年，有关聊天机器人的新闻报道直线减少。上市公司财报电话会议中提到聊天机器人技术的次数在2018年初达到峰值，但在年底时降至近一半。

聊天机器人行业仍然处于萌芽状态，大部分交易发生在早期阶段（种子/天使和A轮）。考虑到2014年至2017年之间进行的天使轮和种子轮的数量，后期融资的缺乏表明，早期的聊天机器人投资很少成功。

在2018年1月，Facebook关闭了M。同月，《Inc Magazine》采访了聊天机器人公司Digit的创始人伊桑·布洛赫（Ethan Bloch），他为此哀叹：“我甚至不确定我们是否可以说‘聊天机器人死了’，因为我甚至不知道它们是否曾经活过。”

随后又发生了几起备受瞩目的聊天机器人倒闭事件。到今年8月，许多媒体公司——包括《华盛顿邮报》、《商业内幕》和《赫芬顿邮报》——的聊天机器人实验已被证明这一趋势是真实存在的——都已缩减或停止了它们的聊天机器人工作。

2016年3月，微软的Tay关闭了，因为它在发布24小时内就开始表达令人头疼的政治观点，而谷歌的Allo拖到2018年12月也死了。

但是，聊天机器人热潮的故事并非全部以失败告终。

芬达使用Messenger机器人来提高对新产品的认识，其广告优惠券的兑换率比预期高46%。起亚通过其机器人获得了33，000个潜在客户，并将其报价请求和试驾请求的转换率提高了一倍。

乐高的“Ralph”购物助手机器人也表现出色，其广告支出回报率达到了3.4倍。

这些成功的故事表明，尽管几经沉浮，聊天机器人技术仍存在合法的应用，尤其是针对那些关注更具体问题的机器人。

金融科技：合同审查和票据谈判

从搜寻财务文件到简化用户的资金管理方式，聊天机器人都在后端和前端都在创造更的金融技术。

管理资金是一项复杂的工作。对于银行而言，这种复杂性表现为诸如冗长、密集的贷款协议和衍生工具之类的形式。对于消费者来说，是预算、银行账户、信用卡账单和订阅。聊天机器人可以帮助用户跟踪他们的债务。

在个人理财方面，聊天机器人成功的实现方式集中在相当日常的信息检索和管理任务上，这些任务看起来很日常（例如检查余额或取消订阅），可以通过聊天提率。

在企业方面，聊天机器人正在帮助耗时且昂贵的流程自动化，从而节省了数十万小时和相关成本。

个人理财：聊天机器人可帮助管理支出

为个人理财应用打造一个简单的用户体验是一项艰巨的任务。有多种输入需要处理——银行账户、信用卡、账单——以及复杂的数据，需要以用户友好的方式进行沟通。

初创企业和金融机构已经寻求聊天机器人来帮助解决问题，并押注它们可以为用户创造更直观的体验。

手动银行帐户和信用卡对帐单以识别不必要的支出可能很耗时，而且小笔经常性支出很容易被忽视——尤其是通过iTunes或Paypal等服务进行的交易可能会隐藏资金的使用情况。

然而，聊天机器人可以持续监控用户的银行对账单，以确定每月的经常性支出，并简化管理流程，使用简单的“是”或“否”问题来确定用户是否愿意每月支付某项费用。

2015年，金融科技初创公司Trim推出了基于短信的聊天机器人产品。该机器人会分析用户的银行对账单，然后用简单明了的语言询问他们是否想取消任何经常性订阅，比如Netflix和Dropbox。然后Trim可以代表用户取消会员。

美国银行的聊天机器人Erica可以帮助用户完成偿还债务和查看帐户状态等任务。 Swedbank、Capital One、SEB和Wells Fargo都推出于类似目的的机器人。富国银行的迭代程序可以理解并回答“近的银行ATM在哪里？”和“我的帐户中有多少钱？”之类的问题。

但是，并非所有公司都为个人理财而使用聊天机器人。

自动储蓄应用程序Digit是早将聊天机器人引入个人理财的公司之一。然而，在2018年，该公司宣布将重新设计其聊天机器人模型的界面，执行官伊桑·布洛赫（Ethan Bloch）指出该程序在帮助用户查找重要财务信息时效率低下。

在《美国银行家》的一篇文章中，布洛赫讨论了将用户的银行账户余额从数字应用程序的顶部移除，以鼓励用户与聊天机器人进行互动，以检索这些信息。这种变化只会给用户增加摩擦。客户迅速指出，这种改变是没有意义的，布洛赫表示，他“应该为这个错误负全责”。

在个人理财领域，希望在产品中利用聊天机器人的公司，应该密切关注相关任务的类型。对于日常任务，聊天机器人可以增加简单性和清晰度;然而，如果比这更复杂，它们的价值就会迅速消失。

商业银行业务：摩根大通聊天机器人为公司节省了360，000小时

在金融领域，有前景的聊天机器人应用程序不于面向消费者，金融机构还在探索如何利用该技术来提高运营效率，尤其是使重复性、日常性和时间密集型任务自动化。

解释商业贷款协议是一项任务，需要花费银行数十万小时的律师和贷款人员时间。这种工作很昂贵，并且尽管有高水平的专业知识，但也不是完全不出错的。

聊天机器人可以使银行处理贷款协议的时间仅为人工完成的一小部分，而不会出错。

2017年，摩根大通推出了COiN（Contract ligence的简称），这是一款利用自然语言处理人类请求、处理商业贷款协议的机器人，只需几秒钟就能审阅过去需要一组员工几个小时才能解读的文件。

根据摩根大通2016年的年度报告，该机器人经过训练，能够从其分析的商业信贷协议中“提取150个相关属性”，帮助缓解80%的贷款服务错误是由“合同解释错误”造成的。

这家银行业巨头报告说，该每年检查大约12，000张合同，节省了大约360，000小时的劳动时间。

“们总是把这种情况称为‘抢饭碗’。我认为它解放了人们，可以让人们从事更高价值的工作，这就是为什么对公司来说是一个了不起的机会。”摩根大通信息官达纳•迪希表示。

摩根大通现在表示，它计划将来使用类似的软件来处理更复杂的财务报表，包括信用违约掉期和托管协议，以及执行更多基于自然语言的任务，例如解释法规等。

医疗保健：患者参与和远程医疗

当今的医疗保健提供者负担沉重、资源匮乏，尤其是农村地区在努力提供持续的医疗服务方面尤为困难。在相同的管理费用下，费用占美国所有医院支出的25%，以及所有医疗保健错误的86%。

聊天机器人可以通过简化患者的参与并增加服务不足地区的医疗机会来帮助缓解其中的一些问题。

例如，聊天机器人可以使用自然语言处理来处理患者报告的症状并返回诊断，而无需患者踏入医生办公室。当患者进入医生办公室时，聊天机器人可以在登记时收集其基本信息，从而避免昂贵的人为错误。

他们还可以在出院后跟进患者，回答问题，提供后期护理，甚至检查患者是否遵循医生制定的计划。

事实证明，利用认知行为疗法的聊天机器人可以为没有时间或金钱来亲自看医生的人们提供一线治疗。

在整个医疗过程中，聊天机器人都在帮助收集信息，教育患者，甚至模仿定期就诊的核心诊断和对话功能，已经为全球数百万患者带来了更好的护理和可及性。

诊断：聊天机器人协助分类并减轻GP的负担

医疗时间是医疗行业大的瓶颈之一。医生的数量是有限的，而这些医生一天只能看那么多的病人。

但是，并非所有情况都需要医生身体力行的评估才能成功治疗。一些医疗服务提供者将聊天机器人用作道防线，以从不太紧急的病例中筛选出紧急情况。

诊断聊天机器人实质上是一种“smart WebMD”。聊天机器人会提示患者报告其症状，然后该机器人返回潜在的诊断并建议下一步操作。

微软已经推出了一个医疗保健机器人项目，目标是“将对话式人工智能带入医疗保健”。该系统使用语言识别和信息检索，而不是随着时间的推移动态地了解患者。

Premera Blue Cross和Aurora Health Care正在使用微软的平台来减少对医疗中心的呼叫，并在患者必须进入医生办公室之前对患者的症状进行分类。

总部位于伦敦和柏林的健康创业公司a Health在2017年为其支持自然语言处理的诊断聊天机器人项目Ada筹集了4，700万美元。

Ada用户输入其基本信息和症状，然后回答一些后续问题。然后，该机器人会提供一些可能的诊断，并在必要时给出去看医生的指令。。

Ada返回诊断所遵循的核心过程与访问Web MD之类的网站或在谷歌上搜索症状没有什么不同。但是Ada通过自动按年龄、性别、病史、既存条件等过滤结果，为用户提供更有效的信息。此外，该机器人还可以使用以前与患者交谈中的信息来告知其诊断。

用户还可以选择以25美元的固定费用从与Ada的对话平稳过渡到与医生的对话。任何处方药都可以送到用户家中。

Ada现在活跃在130多个国家/地区，比尔和梅琳达·盖茨基金会与它合作，研究如何使用聊天机器人在世界上更偏远的地区提供医疗服务。

英国健康科技公司Babylon Health开发了应该国家健康系统（NHS）移动应用程序，该公司于2018年发布了其诊断聊天机器人，引起了媒体的极大关注。当时，该公司报告说，其聊天机器人AI在临床检查中的得分高于英国普通医生平均水平：Babylon聊天机器人正确诊断了81%的患者，而人类医生的平均得分为72%。

除了与NHS的合作关系之外，Babylon自2016年以来一直与卢旺达的医疗保健系统合作，在该国拥有超过200万注册用户。

据TechCrunch称，截至2019年8月，Babylon代表表示，该服务“现已覆盖全球430万人，迄今已完成超过120万次数字咨询，并有超过160，000次五评级。”

但是Babylon聊天机器人的商业化并不完全顺利。该应用程序的答案可能不正确，因此遭到批评。此外，尽管Babylon的聊天机器人宣称要帮助人们避免进入急诊室，但仍将30%用户送往急诊室，比英国国家健康建议热线高出约10%。

希望优化分诊护理并减轻医生工作量的公司应警惕，不要过于依赖聊天机器人来处理可能敏感的诊断情况。聊天机器人更适合处理清晰明了的后续步骤的例行情况。对于严重或更主观的诊断情况，转诊给人类医生应该是下一步。

病人参与：在不牺牲患者满意度的情况下减少人为干预

数据表明，患者依从性（患者是否成功遵循其医生制定的治疗计划）是医疗保健领域的一个持续存在的问题。多达60%的慢性病患者未正确遵循他们的治疗计划，这导致可避免的重复住院，额外的治疗费用，甚至是可预防的死亡。研究已将患者的不依从成本提高到3000亿美元。

传统上，监视患者依从性是一项劳动密集型过程。其结果是，医疗服务提供商正在寻找聊天机器人，以减少人类的劳动量。

医疗聊天机器人Florence以护士弗罗伦斯·南丁格尔的名字命名，在Facebook Messenger、Skype和Kik上运行。该机器人可以提醒患者服药，并跟踪基本的健康信息，如体重、情绪或月经周期，以监控患者实现目标的进展情况。Florence还可以引导用户到近的医院或药房。

非营利医疗保健提供商Northwell Health也已开始部署聊天机器人，以提高患者的参与度和依从性。

Northwell的机器人有英文和西班牙文两种版本，可以提示用户进行有关一般问题和特定条件的对话。例如，有心脏问题而出院的人可能会收到机器人关于他们体重的后续问题。

尽管持怀疑态度的人表示担心，人与人之间的互动减少可能会对护理质量产生负面影响，但迄今为止，患者的接受程度是积极的：在离开Northwell Health治疗机构后使用出院后护理管理聊天机器人的所有患者中，有96%认为对话很有用。

对于忙于后勤和管理任务的医疗服务提供者而言，聊天机器人可以是释放专业人员宝贵时间的有用工具，即使在没有专家的情况下，也可以确保患者能够满足他们的需求。

心理健康：CBT聊天机器人如何帮助患者重塑负面想法

根据美国国家心理健康研究所的数据，大约五分之一的美国人（近4，700万人）患有某种形式的精神疾病。

对于聊天机器人的创建者而言，在扩大访问范围，降低人工成本和改善结果方面，心理健康领域已被证明与物理医疗一样。

使心理保健适用于聊天机器人实验的部分原因是，治疗是一种固有的言语过程，尤其是认知行为疗法（CBT），这是流行且研究广泛的疗法。

CBT的目标是教患者认识负面的思维模式（又称“认知”），然后以危害较小，效率更高的方式来重新构建他们的思维。聊天机器人在这里非常有用，因为它们可以使用自然语言处理来识别某些类型的失真，并促使用户重新思考。

其中一个例子是2015年推出的Woebot。Woebot向用户询问他们的感受，然后分析他们的反应以识别认知失真的例子。然后，机器人会根据预先确定的决策树指导用户如何改变他们的观点，该决策树确定对用户输入正确响应。

Woebot由斯坦福大学的研究人员团队创立。在启动该服务之前，创始人艾莉森·达西（Alison Darcy）在《心理健康医学互联网研究》杂志上发布了该工具的早期迭代研究结果。这项研究对70位报告有抑郁症状的大学生持续追踪了2周，研究发现，与阅读CBT的参与者相比，与使用Woebot聊天的参与者的抑郁症状明显减轻。

“ ［参与者］说Woebot感觉更像是朋友，而不是应用程序或技术。”

另一个心理健康聊天机器人Wysa也结合了CBT的原理，但增加了专注力和冥想。该应用程序提供了一个“工具包”，里面有各种各样的练习，目的包括在压力大的时候集中注意力、处理冲突和放松。

Wysa从与用户的互动中“学习”以推荐某些工具;但是，Wysa的网站强调说，该机器人“在响应方式上受到限制”，并且其“预期用途是作为早期干预工具”，而不是代替治疗。

其他临床研究表明，聊天机器人技术可能在应对美国日益严重的心理健康危机中发挥重要作用。

聊天机器人可以按自己的时间表（而不是提供商的时间表）为用户提供支持。这是一大重要增值，在这个领域里，很多都发生在患者的日常生活中，而不是在治疗师的办公室里。

但是，心理健康聊天机器人作为一种问责工具有效，它提醒用户应用他们所学的心理健康策略。初的分析，诊断和教育仍好由训练有素的精神卫生专业人员进行。

销售与客户关系管理：确定潜在客户并回答问题

在SaaS的世界中，聊天已迅速成为与公司网站交互的主要方式之一。在2019年中，Drt and Audience受众调查中，三分之一受访者报告说使用网站的在线聊天功能，以便在过去12个月中与公司进行沟通。

随着客户对聊天机器人越来越满意，企业正在将聊天作为一种销售和客户管理工具进行投资，以帮助解决客户问题，将用户从销售渠道中移进移出，并为选择客户提供更加个性化的体验。

除了基本的聊天机器人功能，处于销售和CRM前沿的机器人开始执行复杂的任务，在此过程中带来收入，提高生产率。

销售：自动鉴定潜在客户，使销售代表效率更高

依靠入站营销来吸引新客户的企业很可能会采取某种形式的潜在客户鉴定工作，对于销售代表而言，花时间与不太适合他们所销售产品的人员进行沟通可能会付出高昂的代价。

使这项工作变得复杂的是，一些SaaS公司发现人们终进入了销售渠道，他们实际上是当前客户，只是在寻找问题的答案。

如今，销售行业中的聊天机器人旨在通过将潜在客户与寻求帮助的客户区分开来，帮助他们解决这些挑战，并帮助销售代表更有效地与潜在客户打交道。

例如，Intercom的Operator聊天机器人会询问网站访问者是否是现有客户，以帮助他们接触公司不同团队。

“这似乎只是一个简单的小步骤，但它极大地改变了我们的销售团队的收件箱，超过三分之二的匿名潜在客户回答了［初始］问题，大约一半是现有客户。不用说，他们不想与销售团队交谈，这意味着我们不得不进行的对话数量急剧下降。” Intercom销售开发代表SebasTIan McKenna Long

简而言之，聊天机器人已用于自动化相对简单但耗时的任务，例如捕获潜在客户的详细信息并提出有效问题。这可以帮助员工腾出时间来完成更复杂的任务，例如了解客户的痛点和建立关系。

客户服务：使复杂的网站更易于浏览

当被问到在线体验中令人沮丧的部分时，受欢迎的回答之一是“无法获得简单问题的答案”（34%受访者如此表示）。其次是“网站难以浏览”（30%）和“关于企业的基本细节很难找到”（25%）。

所有这三大挫败感都反映出当今的网站比以往任何时候都更大，组织更复杂。

根据HTTP Archive的数据，桌面网站单个页面的平均大小约为1，500 KB，比2011年增加了三倍。

理想情况下，网站应帮助客户自己回答问题。据TechCrunch称，实际上，任何一家公司的呼叫中心接到的电话中，有90%都是在访问过该公司的网站后拨打的。

聊天机器人是一种提供快速客户服务的合适媒介，因此可以帮助解决此问题。

客户服务在人们希望使用聊天机器人实现的功能列表中排名靠前。根据一项调查，大约三分之一的受访者表示，他们会使用聊天机器人“在紧急情况下快速回答”、“解决投诉或问题”、“获取详细答案或解释”。