Twilio提高了聊天机器人AI的投入从而为客户服务

从客户服务机器人到Amazon.com Inc.的Alexa，机器学习算法都花费大量时间与人们进行对话，并且开发人员需要强大的工具来构建可在这些系统上运行的应用程序。

通讯平台Twilio Inc.今天宣布了一个这样的工具： Autopilot，它称为第一个完全可编程的对话式人工智能平台，用于为聊天，电话和家庭辅助应用程序上的交互式语音系统构建自定义的bot。

当客户想要与企业互动时，他们拨打热线电话或在网站上打开聊天窗口，有时他们所需要的很简单。机器人可以快速了解并传递正确的信息。

但是，对于那些问题很复杂且无法通过业务逻辑自动解决的情况，Autopilot可以在收集描述问题所需的初始联系数据后将客户移交给服务代理，以便代理可以立即加入。

Autopilot还允许开发人员编写一次代码，然后在大多数通信渠道(包括电话，短信，聊天，Alexa，Slack和Google Assistant)中进行部署。该公司表示，有了这种功能，开发人员可以减少对系统部署位置的担心，而专注于定制其弥合客户，机器和支持之间的鸿沟的能力。

“机器学习是当今时代最具变革性的技术，” Twilio产品与工程总监Nico Acosta说。“但是，直到现在，可用于构建由机器学习支持的对话体验的工具过于复杂，并且尚未针对开发人员进行优化，这导致了糟糕的客户体验。我们构建了Autopilot，以使公司成功构建出使用户满意而不使他们沮丧的机器人。”

根据Gartner Inc.的《会话平台市场指南》，该市场有望增长，因为只有4%的企业已部署了对话界面，而38%的企业计划或正在积极尝试。

其主要原因是Gartner预测，到2021年，所有客户服务交互中的15%将由AI系统处理。自2017年以来，这将标志着400%的增长。家庭助理(例如Google Assistant和Alexa)的激增使人们期望客户服务的某些部分“永远在线”，而人工智能可以为企业实现这一目标。

“一直存在公司如何对待想要联系他们的客户的问题，” Acosta在接受采访时告诉SiliconANGLE。AI的实施还可以大大减少呼叫中心的工作量，同时也将客户支持放在首位。“他们愿意让客户在等待队列中等待多长时间与可以雇用多少客户代表之间存在一个权衡。”

借助Autopilot，开发人员可以使用一系列工具，这些工具可以使他们快速构建智能聊天应用程序，这些应用程序可以连接到功能强大的自然语言理解和机器学习系统-借助该系统的强大功能，开发人员可以专注于建立业务逻辑并改善客户体验。

借助AI，开发人员还可以使用类似的机器学习算法，使用现有公司数据来训练机器人，以基于自然对话触发操作或回复。

为了提供更好的客户体验，AI子系统允许开发人员将业务逻辑与表示分离。使用Acosta所谓的“会话样式表”，开发人员可以根据客户的语气，语言本地化，错误和成功消息来适应机器人的受众。通过这种方式，企业可以得到一种可以被其他人理解的机器人。

通过今天的公告，Autopilot现在已向开发人员和企业全面开放，更多详细信息可在Twilio的网站上获得。

“没有哪种曲奇切割器解决方案可以解决每个人的问题，” Acosta说。“ Twilio相信未来掌握在开发人员手中，他们需要工具来构建未来，而未来是可以对话的。”