数据分析如何帮助我们了解聊天机器人

机器人可以增强人机交互，创造更高的业务效率，并消除客户交互中的摩擦。

它也是一个吸引了令人印象深刻的投资资金的市场，迄今已有180家机器人公司筹集了240亿美元的资金。从IBM到Facebook的行业领导者正在努力利用这一趋势，花费大量资源鼓励开发人员创建新的机器人，以实现更个性化的客户互动。2016年3月， 思科宣布了Spark创新基金，这是一项价值1.5亿美元的机器人和开发商投资，他们希望为全球办事处的思科终端制造新产品。

机器人的一些最明显的用途是围绕通信，客户服务和电子商务。聊天机器人是当今人们沟通方式的中心，全球有超过25亿人使用 WhatsApp，Facebook Messenger或Telegram等消息平台。Twitter最近在其DM服务中推出了类似机器人的功能，以使品牌能够更频繁地与客户进行互动，最终目标是改善客户体验。Facebook正在测试一项服务，使用户能够通过使用在其平台上构建的僵尸程序来促进Facebook Messenger的付款。游戏公司正在使用机器人帮助抵御可能会干扰游戏自然发展的巨魔。

所有这一切都发生在我们创建几乎无法估量的数据量 - 预计到2020年将达到35 zettabytes的数据。那么，电子商务以外的公司如何利用机器人来自动化这些新数据集并在此过程中提供更智能，更快速的分析访问?让我们来看看：

通过自然语言处理实现人机交互的概念可以推动即时分析响应，而不是等待人工分析报告。这就是像Sisense这样的BI公司所关注的：用户通过bot界面即时与数据交互的能力。人们可以立即看到更大数据集的实际价值，这需要更长的时间来处理 - 机器人架构的效率与大数据分析的潜在力量相结合，可以在短时间内带来显着的价值。

机器人可以通过自动数据收集增强大数据相关性的另一个业务领域。通过在与您的应用程序或网站交互过程中逐步询问更多信息，B​​ots可以自动添加有关客户的知识。某些银行已经在后台使用机器人来自动化数据查询。这个概念还可以扩展到应用程序测试的信息收集，特别是因为机器人测试人员可以执行更加自动化的测试。

任何机器人驱动的方法都可以收集和处理更大量的数据。首先，机器人并非绝对可靠，因为它们在开发过程中仍然存在人为偏差，因此数据收集/分析工作可能会受到影响。这就是为什么即使使用机器人收集和分析数据，人工评论对业务流程仍然至关重要。

第二个问题与隐私有关。机器人交互的另一端的人是否明确地知道管理他们与机器人交互的特定隐私标准?应该在公司和消费者/客户之间制定明确的合同，以确保后者充分了解他们的交互如何受到管理和保护。

那么随着机器人成为B2B领域的一个重要组成部分，接下来会发生什么呢?公司有一个真正的机会，可以更广泛，更深入地进行数据分析，并获得可以优化业务几乎所有方面的各种见解。

在机器人方面，我们只是触及了表面。但是在人工智能(AI)和机器学习的帮助下，景观正在发生巨大变化 - 而且很快。大多数公司开始考虑机器人策略并考虑机器人可以增加数据技术堆栈的方式是明智的。随着我们继续了解业务关键数据的方式，机器人将在深入挖掘新的和不断增长的数据集方面发挥重要作用。在未来的几个月和几年中，我认为我们可以预期机器人将在改善业务流程和帮助我们更好地了解客户及其驱动因素方面发挥重要作用。