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。
2016 年 Alpha GO 擊敗韓國棋王的新聞讓大家對於 AI 重燃熱點，但仔細一想卻不難發現，智能手機、智能溫控、智能家電、智能推薦……等等名詞早已氾濫於我們生活之中，顯示著「人工智能」終於突破科學象牙塔，正式進入到大眾、商用領域之中！
#弱人工智能
也許你會詫異目前接觸到的「人工智能」產品和你想像中的AI相差甚遠，甚至只能取代、增進部分任務而已，但其實從 1980 年代開始，科學家們便有意識地區分出「強人工智能」與「弱人工智能」概念，前者可能是你在電影會看到具有類人思維的科技產物，後者則是人們意識到「強人工智能」在現階段的開發瓶頸後，轉而聚焦於有限但完整的功能應用，「弱人工智能」目標在於讓機器模擬一小部分人類邏輯/能力，並為特定領域提供有效解決方案。
#輔助大於取代
近年來興起的「智能客服」便是將 AI 限縮於垂直細分領域後，不斷發展催化的成熟應用之一，考量到企業與消費者的接觸點越來越多元複雜，手機 / 網絡發達使得 C 端交互量爆炸，品牌企業必須認知到消費者越來越習慣即時被服務到的需求，且人力成本提高，新世代不願意做重複性高又細瑣的工作，在客服產業數據可萃性高且服務場景具體的前題下，給予了 AI 很好的發揮空間。
換言之，「大數據+基礎業務」結合鋪墊了 AI 商務現階段基本樣貌，讓人工智能於特定、封閉的業務場域中，透過「即時應答」、「7*24小時服務」、「無限量接待」、「自動化業務流程」、「基礎業務應答」……等面相，起到輔助人力效果。
#行業知識
企業若要投入 Chatbot 應用，首先需要了解並掌握跟顧客互動的每一個關鍵時刻，從同理心的角度出發去了解顧客的需求，找到他們原來的需求與痛點不足，因此，雖然現階段各種模型、演算法很多，但可拆解、可细分的技術向來是商業化的前題要件，要讓 AI 真正達到輔助企業的關鍵在於數據清洗、應用與重構，以網訊自身在數據清整上的經驗為例，做為 CRMBPO 領導客服外包廠商，公司內部大量系統化的 CRM 知識庫與諮詢資料，就成為Chatbot模型建立時的最佳指南。
#服務流程設計
由於 Chatbot 目前在開放領域的應用多有限制，因此，完整的服務流程設計能夠幫助品牌客戶搭建流暢、完整的顧客服務路徑，換言之，Chatbot 要走的方向應當是要融入品牌對顧客的業務與 CRM 服務流程，全盤了解顧客在整個顧客旅程（Customer journey）當中的痛點與需求，讓 Chatbot 在與人互動同時可以展現出貼心、主動、即時、有效的設計，型塑從線下到線上的品牌流程互動體驗，雖然目前市面上提供自主搭建 Chatbot 的平台很多，但如果品牌企業本身並不具備這樣的能力，建議需要尋求專業團隊的協助，以期讓 Chatbot 發揮商業價值。
#Chatbot塑造
完成貼心、順暢人機交互的最後一哩路，在於 Chatbot 內核打造，許多品牌客戶在初次接觸到智能客服產品時，遇到的第一個卡點就是發現 Chatbot 似乎「不夠智能」，但其實，透過有經驗智能專家的設計、引導，能夠很大程度解決這個問題，以網訊協助品牌客戶建置Chatbot的經驗為例，智能訓練師能夠賦予機器人固定人格和屬性，讓Chatbot 可以更自然地與用戶交流，同時智能訓練師還能為品牌客戶訂製專屬服務場景，目的在於讓機器人清楚知道對話目的與交流對象，從而達到清晰簡潔交互目標。
在未來，Chatbot 將會不斷的進化，提供越來越多樣化的輔助功能，和消費者交互也會更加緊密，譬如網訊的智能訓練師以及研發人員目前也在積極合作，希望透過技術與服務技巧結合，讓 Chatbot 可以進一步納入對話中的環境信息，如消費者語調、表情、情緒、意圖、地理位置…等等，從而與消費者達到更好的交互體驗。
然而，在我們熱烈擁抱 AI 商務的同時，還是必須清楚意識到現階段的 AI 應用說到底是一套相對「智能」的輔助工具，在業務流程搭建起來之前有若干功課需要好好消化，因此，品牌企業應該回歸行業本質，仔細思考在細分領域中，有那些可以劃分出來，透過 AI 加值、加速的任務，往提升行業競爭力的方向前進，而網訊也期待與品牌企業協力，透過細分場景的創造與強化，以及業務知識的沉澱與梳理，幫助更多 2B 企業提升效率，引領 CRM 進入一個更全方位的點到點服務新價值。
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