Czym jest Chatbot NLP oraz jakie ma zastosowania w firmie

Co to jest chatbot NLP?

Chatbot, który operuje na zasadach przetwarzania języka naturalnego (NLP), to zaawansowane narzędzie, które jest w stanie zrozumieć i odpowiadać na ludzką mowę. Chatboty te umożliwiają ludziom interakcję z maszynami w sposób intuicyjny, imitując ludzkie konwersacje. Chatboty znajdują zastosowanie przede wszystkim w obszarze obsługi klienta, oferując firmom szereg możliwości:

• Dostarczają wsparcie klientom przez całą dobę, szybko reagując na ich potrzeby, co umożliwia obsługę bez konieczności zwiększania personelu.
• Skracają czas potrzebny na obsługę klienta, automatycznie gromadząc potrzebne informacje przed przekazaniem sprawy dalej do pracownika.
• Pozwalają zespołowi wsparcia skupić się na bardziej złożonych zadaniach wymagających empatii i zdolności analitycznych, przejmując rutynowe pytania.
• Umożliwiają obsługę klientów w ich rodzimych językach, wspierając ekspansję firmy na nowe rynki i regiony.

Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego, znane również jako NLP (Natural Language Processing), to dziedzina informatyki, językoznawstwa oraz sztucznej inteligencji skupiająca się na interakcjach między komputerami a ludzkim językiem. NLP umożliwia maszynom rozumienie, interpretację i generowanie ludzkiej mowy w sposób naturalny i intuicyjny. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów oraz technik uczenia maszynowego, systemy NLP potrafią analizować tekst, rozpoznawać mowę, a nawet odpowiadać na zapytania w sposób zbliżony do ludzkiego.

Powiązane artykuły:

• Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Chatboty oparte na regułach: rozwiązanie starej szkoły

Chatboty, które funkcjonują na podstawie predefiniowanych reguł, znane są jako chatboty oparte na regułach. Chat boty wykorzystujące NLP i technologie AI mogą oferować bardziej złożone analizy i wchodzić w interakcję w bardziej zróżnicowany sposób. Boty oparte na regułach charakteryzują się ograniczoną elastycznością w interakcji z użytkownikami, co wynika z ich zależności od prostych słów kluczowych lub zdefiniowanych wzorców, w przeciwieństwie do wykorzystania sztucznej inteligencji do pełnego zrozumienia intencji stojącej za komunikatem klienta.

Rozważmy pytanie: „Jaka jest cena Twojego członkostwa?” Chatbot oparty na regułach może być nauczony rozpoznawania i odpowiadania na podobne zapytania, jednak wymaga to od twórcy precyzyjnego zdefiniowania każdej potencjalnej wersji pytania, co jest procesem czasochłonnym i pracowitym.

Chociaż boty te mogą spotkać się z problemem niezrozumienia złożonych zapytań klientów, co skutkuje niemożnością dostarczenia odpowiedzi, nie oznacza to, że są całkowicie bezwartościowe. Dla firm otrzymujących pytania wokół wąskiego zakresu tematów, zazwyczaj formułowanych w ograniczonej liczbie sposobów, proste chatboty regułowe mogą okazać się przydatne. Ich zdolność do analizy różnych typów zapytań i szybkiego dostarczania odpowiedzi pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze. Niemniej jednak, dla wielu przedsiębiorstw ten rodzaj technologii nie spełnia oczekiwań w zakresie obsługi szerokiego spektrum i różnorodności zapytań klientów.

Powiązane artykuły:

Generatywna sztuczna inteligencja vs bot oparty na regułach: Jakie są różnice?

Chatboty NLP: Pierwsza generacja wirtualnych agentów

Agenci wirtualni wykorzystujący technologię przetwarzania języka naturalnego (NLP) to chatboty zaprojektowane do efektywnego rozwiązywania problemów klientów. Opierają się na zaawansowanych systemach rozpoznawania intencji oraz przygotowanych schematach dialogowych, które mogą się różnicować w zależności od szczegółów podanych przez użytkownika. Dzięki możliwości śledzenia informacji w trakcie rozmowy i ciągłego uczenia się, chatboty NLP stają się z czasem coraz dokładniejsze w interpretacji zapytań.

Kluczowe elementy botów opartych na NLP

• Zarządzanie dialogiem: To element umożliwiający śledzenie przebiegu rozmowy. Kluczowe aspekty zarządzania dialogiem w chatbotach AI to kontekst, czyli zapisywanie i udostępnianie informacji wymienionych podczas rozmowy, oraz sesja, która obejmuje całą konwersację od początku do końca.
• Przekazanie do człowieka: Odnosi się do płynnej zmiany interakcji z chatbota AI na rozmowę z pracownikiem obsługi klienta gwarantując bezproblemowe doświadczenie użytkownika.
• Szybka modyfikacja: Ważne jest, aby chatbot był nie tylko łatwy w obsłudze dla klientów, ale również prosty w modyfikacji i ulepszaniu przez programistów, co umożliwia szybkie dostosowywanie się do nowych wymagań.
• Szkolenia i modyfikacje: Regularne szkolenie chatbota i aktualizowanie go o informacje zwrotne są kluczowe, aby zapewnić jego skuteczność i zdolność do zrozumienia intencji klientów, korzystając z danych rozmów w realnych scenariuszach.
• Prostota w implementacji i obsłudze technologii NLP jest kluczowa dla skutecznej interakcji pomiędzy człowiekiem a maszyną.: Optymalna konfiguracja agenta wirtualnego opartego na NLP powinna charakteryzować się prostotą, z zachowaniem niezbędnych funkcji, oferując jednocześnie możliwość łatwej aktualizacji lub rozbudowy w przyszłości, aby nadążyć za zmieniającym się poziomem wymagań.

Podstawę działania Twojego chatbota NLP stanowią: wypowiedzi (to, jak użytkownik wyraża określone intencje), zamiary (cel słów wprowadzonych przez użytkownika), encje (istotne dla intencji detale, takie jak numery zamówień czy lokalizacje), kontekst (umożliwiający zapis i udostępnianie danych w trakcie sesji) oraz sesja (cała konwersacja od początku do końca).

Opieka nad chatbotem NLP

Charakterystyczną cechą botów NLP, które działają na zasadzie rozpoznawania intencji, jest ich zdolność do uczenia się i doskonalenia z każdą przeprowadzoną interakcją. Początkowy okres działania chatbotów NLP może wymagać intensywnego monitorowania, ponieważ systemy te nadal uczą się najlepszych sposobów interakcji z użytkownikami. Zapewnienie, by bot właściwie rozumiał zapytania klientów i oferował adekwatne odpowiedzi, może wymagać czasu. Kluczowe dla osiągnięcia optymalnych rezultatów z użyciem chatbotów AI jest upewnienie się, że ich baza wiedzy — lub dowolne inne źródło danych, do którego są podłączone — jest kompleksowa, zawiera odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania i jest pozbawiona informacji sprzecznych.

Generacyjne boty AI: nowa era NLP

Wprowadzenie ChatGPT znacząco zmieniło oblicze NLP (technologii przetwarzania języka naturalnego), inaugurując nową erę w przetwarzaniu języka naturalnego z użyciem generatywnych chatbotów AI, które mogą analizować różne znaczenia językowe i wchodzić w interakcję w bardziej złożony sposób. Generatywna sztuczna inteligencja, odmiana uczenia maszynowego łącząca NLP, wyróżnia się tym, że zamiast korzystać z predefiniowanych odpowiedzi na określone intencje, jest w stanie tworzyć oryginalne treści, takie jak teksty, obrazy, filmy czy dźwięk. Tekstowa sztuczna inteligencja jest rozwijana na bazie dużych modeli językowych (LLM), które są trenowane na masowej skali danych tekstowych, co pozwala im na naśladowanie ludzkiego sposobu komunikacji. To z kolei podniosło oczekiwania klientów odnośnie do jakości i naturalności konwersacji z botami obsługi.

Jak działają chatboty AI i sztuczna inteligencja?

Aby zrozumieć, jak działają chatboty AI, konieczne jest przyjrzenie się modelom opartym na intencjach, które przechodzą przez trzy kluczowe etapy: normalizację, tokenizację i klasyfikację intencji. Po tych etapach może nastąpić opcjonalny proces rozpoznawania bytów, a w przypadku botów korzystających z dużych modeli językowych (LLM), etap końcowy stanowi generowanie odpowiedzi. Oto szczegółowy opis, jak chatbot interpretuje i odpowiada na zapytania użytkowników:

1. Normalizowanie: Proces ten polega na uproszczeniu otrzymanego tekstu do jego podstawowej formy. Chatbot usuwa nieistotne szczegóły i konwertuje wszystkie słowa na małe litery, eliminując tym samym problem różnic wynikających z formatowania tekstu.
2. Tokenizowanie: Na tym etapie chatbot dzieli otrzymaną wiadomość na mniejsze fragmenty, nazywane tokenami. Usuwa również wszelkie znaki interpunkcyjne, co pozwala mu lepiej zrozumieć strukturę i znaczenie przekazu.
3. Klasyfikacja intencji: Wykorzystując sztuczną inteligencję, chatbot analizuje znormalizowane słowa i podzieloną na tokeny wiadomość, aby zidentyfikować, jaki problem lub zapytanie przedstawił użytkownik, czyli jego intencję.
4. Rozpoznawanie bytów: Jest to etap, na którym chatbot identyfikuje kluczowe elementy w wiadomości, takie jak numery zamówień czy adresy e-mail. Dzięki temu może on dostarczyć bardziej spersonalizowane i dokładne odpowiedzi, bazujące na konkretnych danych użytkownika.
5. Generacja: Ostatni etap dotyczy wyłącznie chatbotów korzystających z LLM (dużych modeli językowych), które są w stanie prowadzić zaawansowaną analizę tekstu i wchodzić w głębsze interakcje z użytkownikami. Na tej podstawie, wykorzystując zebrane i przeanalizowane informacje z poprzednich etapów, model sztucznej inteligencji generuje szereg potencjalnych odpowiedzi. Następnie wybiera tę, która najbardziej adekwatnie odpowiada na zapytanie użytkownika, i przekazuje ją jako odpowiedź.

Ten proces pozwala na tworzenie coraz bardziej zaawansowanych i inteligentnych chatbotów, które z każdą interakcją stają się lepiej przystosowane do zrozumienia i zaspokajania potrzeb użytkowników, dostarczając im spersonalizowanych i efektywnych rozwiązań.

Powiązane artykuły:

• Jak działa sztuczna inteligencja?

W jakich obszarach firmy wykorzystać chatbota nlp?

Chatboty można wykorzystać w kilku obszarach firmy. 

• Obsługa klienta – Coraz więcej firm wdraża chatboty uznając je za świetne narzędzie do automatyzacji obsługi klienta. Dzięki sztucznej inteligencji, firmy mogą obsługiwać pytania swoich klientów całą dobę, 7 dni w tygodniu bez konieczności angażowania dodatkowych pracowników. To nie tylko przyspiesza rozwiązywanie problemów, ale także zwiększa zadowolenie klientów, którzy nie muszą czekać na odpowiedź. Wykorzystanie technologii NLP w tym procesie może dodatkowo zwiększyć poziom zadowolenia, ponieważ chatbot wchodzi w interakcję z klientami w sposób bardziej naturalny i intuicyjny.
• Sprzedaż i marketing – Chatboty mogą pomagać w sprzedaży, odpowiadając automatycznie na pytania klientów na stronie internetowej firmy. Są w stanie prowadzić rozmowy sprzedażowe, rekomendować produkty i usługi na podstawie preferencji klientów czy nawet zrealizować transakcję. W marketingu mogą zbierać dane, pomagając lepiej zrozumieć potrzeby klientów i dostosowywać oferty oraz prowadzić kampanie bezpośrednie przez kanały komunikacyjne Twojej firmy.
• HR i rekrutacja – Chatboty mogą pomagać w procesie rekrutacji, automatyzując pierwsze etapy, co pozwala na szybsze odpowiadanie kandydatom. Mogą prowadzić wstępne rozmowy z kandydatami, zadawać pytania dotyczące doświadczenia czy umiejętności, a nawet umawiać na spotkania. To oszczędza czas zespołów HR i pozwala im skupić się na bardziej złożonych zadaniach. Świetnie sprawdzają się również wewnątrz firmy, gdzie są wykorzystywane do czynności takich jak wprowadzanie nowych pracowników i pomaganie w rutynowych czynnościach, takich jak planowanie urlopów czy szkolenia. 

Powiązane artykuły:

• Wszystko co musisz wiedzieć na temat chatbota w obsłudze klienta
• Wszystko co musisz wiedzieć na temat chatbota w sprzedaży i marketingu
• Wszystko co musisz wiedzieć na temat chatbota w HR i rekrutacji

Stworzenie chatbota jest dostępne dla wszystkich firm 

Obecnie każda organizacja, niezależnie od swojej wielkości czy dostępnych środków, może stworzyć własnego chatbota wykorzystującego technologie NLP, dostosowanego do swoich indywidualnych potrzeb i zdolnego do analizy różnorodnych danych. Ułatwiają to platformy no-code i low-code, które oferują pełną elastyczność oraz znacząco redukują koszty i czas potrzebny na stworzenie oraz wdrożenie takich narzędzi.

Powiązane artykuły:

• Jak stworzyć chatbota dla firmy – poradnik krok po kroku

Ile kosztuje utrzymanie chatbota?

Istnieje kilka czynników wpływających na koszt utrzymania chatbota. Pierwszym z nich jest zastosowanie technologii: różnicujemy chatboty wykorzystujące sztuczną inteligencję od prostych botów opartych na regułach. Drugim istotnym czynnikiem jest ilość przetwarzanych wiadomości w skali miesiąca. Na koszty może również mieć wpływ objętość danych przechowywanych przez chatbota. Chociaż wydatki na technologie oparte na sztucznej inteligencji mogą rosnąć z czasem, początkowe koszty mogą być niewielkie, szczególnie jeśli zaczynasz od ograniczonej liczby rozmów. Budżet miesięczny można zaplanować już na etapie projektowania chatbota, tak aby mieścił się w założonym limicie. Następnie, w miarę rozwoju projektu, istnieje możliwość dokonywania korekt i kontrolowania budżetu. Opisuje temat kosztów bardzo obszernie w tym artykule.

Powiązane artykuły:

• Ile kosztuje wdrożenie i utrzymanie chatbota?

Rozważasz wdrożenie chatbota w swojej firmie?

Jeśli rozważasz wprowadzenie chatbota do swojej firmy, serdecznie zapraszamy na bezpłatną konsultację. W trakcie spotkania wysłuchamy Twoich oczekiwań, zdefiniujemy cel, jaki ma spełniać chatbot, i odpowiemy na wszelkie pytania. Następnie opracujemy dla Ciebie projekt wraz z wyceną, uwzględniając przy tym przewidywane koszty miesięczne. Dokładamy wszelkich starań, aby proces tworzenia chatbota był dla Ciebie możliwie najmniej obciążający czasowo i abyś mógł szybko zaimplementować nowe narzędzie w swojej firmie.