AI ChatBot 好用嗎？我的企業應該導入 AI 客服系統嗎？升級後優缺點一次分析
根據維基百科，聊天機器人 ChatBot 這個術語最早出現於 1994 年，由美國電腦科學家邁克爾·洛倫·莫丁發明。時間快轉到 22 年後，多間 ChatBot 新創在亞洲相繼成立，比如 BotBonnie、Chatisfy、Omnichat 等都是在 2016~17 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，是否應該將「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？為什麼企業應該升級成 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！
AI vs ChatBot 關鍵差異一：跳脫關鍵字！泛用性超高的智能互動
聊天機器人大多基於規則式對話，只能按預設好的腳本走，如果消費者輸入的關鍵字或指令不在腳本中，就無法觸發機器人作出回應。而 AI 客服則能夠理解自然語言，並根據上下文進行回應。
舉例來說，玉山銀行曾分享一個情境：當我們預想消費者想檢查信用卡帳單時，他可能會輸入「我想檢查信用卡帳單」，但實際提問可能會是「我的刷卡紀錄中有一筆怪怪的」，完全沒有提到「帳單」或「信用卡」關鍵字，因此就無法觸發回應，解決消費者的提問，進而就無法滿足消者者的需求，還是需要考真人客服。
中文表達方式千百種，依賴關鍵字作觸發的聊天機器人，在這時候就派不上用場了。而作為大型語言模型的 AI 能夠理解消費者的文字和意圖，即使消費者沒有明確提到「信用卡帳單」關鍵字，也能夠透過語意判讀，正確地關聯到查詢帳單的知識庫，為消費者提供精準的解答，大幅減少轉接真人客服的機率，達到真正的智慧客服。
AI vs ChatBot 關鍵差異二：透過知識庫，打造理解產品的智慧客服
一般聊天機器人缺乏產品知識庫，只能依預設腳本走，為消費者提供有限的資訊。偏偏企業的發展一日千里，產品可能每年都有進化，價格甚至每日都在變動，試問每周要改幾次腳本呢？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。
Bizbase.ai 的 AI 客服則可以建立企業的專屬 AI 大腦，透過上傳企業內外部資料、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，並提出更加符合企業的答覆！
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，再把關聯後的答案，以自然的文字回覆給消費者，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，創造最佳的客戶體驗。
AI vs ChatBot 關鍵差異三：感同身受的超強人性化處理
局限較多的聊天機器人也無法理解消費者的情緒，所以如果消費者遇到問題感到沮喪或憤怒，聊天機器人只能提供制式的回應，無法有效安撫消費者。
而 AI 客服則可以透過語意分析和情感分析，理解消費者的情緒。在消費者感到沮喪或憤怒時，AI 客服可以用不同的語氣來安撫消費者，再進行後續的處理。
以中華電信為例，他們客服中心每天接到上千通客戶來電，其中不乏感到沮喪或憤怒的客戶，而客服主管也要花上大量時間聆聽和分析通話錄音，才能找出客訴的來龍去脈。為了提升效率，他們透過 AI 的語音轉文字、意圖擷取和情緒分析功能，快速找出情緒較為低落的客戶，優先處理問題，避免客戶流失。
想再進一步掌控大局？Bizbase.ai AI 智能客服還有自動化警示功能！例如當消費者提到「系統故障」、「消保會」或「食物中毒」等由企業自訂的關鍵字時，系統將自動觸發即時寄信通知主管，讓企業能夠更快速應對突發狀況，減少公關危機！
我們可以知道 AI 客服，不再只是一問一答的制式答覆，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案。
現在就透過 Bizbase.ai 升級企業的客戶體驗！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、更智能的互動、更全面的知識庫、以及更人性化等優勢。對於企業來說，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、並提升客戶滿意度！如果你正在考慮將自家的 ChatBot 升級到 AI 客服，可能會有以下靈魂拷問：
花費多年設定好的 ChatBot 就要放棄了嗎？
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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