智能對話式訊息中心，採用 Flow Engine 和 NLP 技術，快速學習知識，畫布可視化介面、多關卡設定多樣化對話模式。
設計聊天機器人的重點，往往不在於操作技術上的硬實力，而是在溝通互動上的軟實力。而這樣的軟實力奠基在設計者本身與客戶的互動經驗。
經驗愈多，愈能設計出一個像真人般的聊天機器人：不僅看得懂問者意圖，還能準確給予回應，字裡行間讓人不覺得是冷冰冰的機器人。
搜尋到本篇文章的你，或許是資工（管）背景，也或許是企業裡面的行銷人員，對於如何設計聊天機器人有著高度興趣。
你可能純粹好玩想自己實作一個聊天機器人，也可能是被公司交辦要設計自家的聊天機器人，因此期望能有手把手的教學文。
那麼，這篇文章可能滿足不了你。
為什麼？
因為市面上已經很多教學文了。
而且設計聊天機器人的重點，往往不在於操作技術上的硬實力，而是在溝通互動上的軟實力。而這樣的軟實力奠基在設計者本身與客戶的互動經驗。
經驗愈多，愈能設計出一個像真人般的聊天機器人：不僅看得懂問者意圖，還能準確給予回應，字裡行間讓人不覺得是冷冰冰的機器人。
這才是聊天機器人存在的意義。否則，一直雞同鴨講、鬼打牆的聊天機器人，終將惹怒客戶，輕則棄之不用，重則降低對公司的信任。耗費相當時間精力設計的聊天機器人，卻沒能發揮應該有的功效，實屬可惜。
因此，當自己本身或是公司裡面沒有這樣的人力時，還是交給專業的來吧！
這些專業的人我們稱之為「智能訓練師」。
網訊的核心團隊在服務過許多客戶後，也觀察到了僅僅是提供聊天機器人的技術平臺，並不能最好地解決顧客的問題，而聊天機器人一開始也不會這麼智能，因此在技術導入的過程中，需要有能讓「人機整合」的快速孵化器，也就是「智能訓練師」。
「智能訓練師」需要具備垂直產業知識、文本語意敏感度、資料分析、邏輯組織與服務流程設計經驗，才可能提供一個真正全面的聊天機器人解決方案。
為了能幫助品牌導入符合實際需求且貼近顧客的聊天機器人，我們總結了豐富的實務知識與經驗，將聊天機器人的設計與導入分成三個階段：
在這個期間，我們會針對品牌現況進行診斷，內容包含服務流程診斷、營運資料分析、知識診斷與知識架構建置。這個階段的目標是進行建置期的校準，梳理出智能互動服務流程可改善的空間與預測各種營運資料的轉化率，同時進行知識的診斷、識別高度熱門問題，並對問題的覆蓋率與正確率做評估，提出知識架構的建議方案。
我們常說學海無涯，對於聊天機器人也是。顧客對於同一個產品的疑問，經常有千百種的表達方式，而同一個關鍵字，對於不同的行業，或是在不同的情境下，也往往具有不一樣的文本含義。
在建置期這個階段，智能訓練師會根據行業特性與場景，建立與標記專屬及通用的詞彙，定義主問題與編寫擴充問句，以優化知識庫覆蓋率，並匯入關聯性題組。在答案設計方面，智能訓練師也會評估表達的有效性，依據情境規劃圖文或清單輪播的呈現方式。
此外，在診斷期完成智能營運的評估與校準後，智能訓練師會依據市場調研資料提供聊天機器人風格的設計方案，目的在賦予機器人人格，與品牌的調性做 融合，使機器人的服務更接近人工、更有溫度、也更能與品牌的行銷方案做結合。
傑出的服務是一個動態調整的過程，知識也會需要根據實用性與時效性進行反覆運算，同時同步品牌的行銷策略，此外，新的事件都有可能創造新的知識，無論是從品牌的新產品、新活動、新服務政策，到非預測性的熱點發生，與公關事件的應急和處理，智能訓練師都能迅速根據SOP對機器人進行再育成。
維運期最重要的工作之一，必然是成效追蹤與考核。
通過一系列質檢工作與滿意度歸因，智能訓練師在這個階段會通過各項指標和資料，例如使用者滿意度分數、留言∕對話明細分析等，對負面評價做分析，並在維運範疇內提出建議方案，完成QA與滿意度的正向循環。
在維持高滿意度的條件下，導入智能訓練師的聊天機器人在6個月內可以攔截掉30%以上的服務量，使得品牌在業務量上升的同時可以更好的維持投入的服務成本。
該家電品牌一開始並沒有導入智能訓練師，但在客戶驗收前的POC階段已協助客戶將知識題組提升到469題，擴充問題更增加了三倍從2781來到8661，正確率來到87.2%，超過標準的80%，在導入智能訓練師後，正確率與識別率更雙雙達到了90%。
「智能訓練師」就像是讓機器成為機器「人」的孵化器，協助客戶解決推行智能運營的阻力與困境，讓新技術的採用更為無痛、更為人性與更具效率。
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