直面聊天机器人（一）

随着机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning，DL）等技术体系的发展以及大数据体量和质量的不断提升，人工智能（Artificial Intelligenc，AI）无疑是当下信息化领域一个重要的发展方向。人工智能是一个综合性的交叉学科，能够应用到日常生活和工作中的多个方面并获取前所未有的效率和能力。

在人工智能中，聊天机器人（Chatbot）这一特定领域也在近年来获得了长足的进步。所谓聊天机器人，是一种经由对话或文字进行交谈的计算机软件程序，能够模拟人类对话并解决不同场景下的业务需求。主流的聊天机器人都会搭载自然语言处理（Natural Language Processing)，NLP）系统。自然语言处理一方面是语言信息处理的一个分支 , 另一方面也是人工智能的核心课题之一。

本系列文件将带领大家对聊天机器人的应用场景做简要分析，同时给出它的发展历史和不同时代下的代表性产品。我们关注聊天机器人的设计和实现，因此会结合目前主流的聊天机器人开发框架分析它们背后的实现类型以及具体的架构。

首先我们来看一下聊天机器人的应用场景。聊天机器人的发展来源于应用场景的需要，而应用场景则依赖于不同的行业和时代背景。本文关注于将具体分析聊天机器人在不同场景下的应用以及所具备的优势。

聊天机器人本质就是一种人机对话系统，代表一种新型的沟通模型。在分析它的具体应用之前，我们可以先来探讨一下常见沟通模型的特性。在本节中，我们将介绍一个人日常会充当的各种角色，并展示一个人如何与生态系统中的其他对象互动，这将有助于更好地了解聊天机器人能够发挥其作用的各种场景。

（1）B2B角色

B2B（Business-to-Business，企业到企业）角色通常代表着小型组织中的一个人或大型组织中的一组人员。一个企业通常会与其他企业进行交互，并其他企业采购某些产品/服务以进行日常运营。在这种使用情况下，就可以利用聊天机器人来处理与提供产品或服务的企业之间的通信。聊天机器人可以提供诸如提供联系方式、产品数据、交易据等常见信息。

（2）B2C角色

在大多数用例中，企业可以直接向消费者提供其产品和服务。使用该服务的消费者的频率取决于企业的类型和地理位置。基于B2C（Business-to-Consumer，企业到消费者）角色的聊天机器人的最常见使用案例之一是客服聊天机器人。客服聊天机器人提供有关业务的所有产品和服务信息，并处理部分售后请求。一般情况下，消费者可能会通过聊天机器人询问商品定价、查询当前的订单物流信息或直接进行消费投诉等。

（3）C2C角色

通过聊天机器人与其他消费者互动属于这一类角色。一般而言，这种场景对于聊天机器人而言挑战最大，有时候并不能像B2B、B2C角色一样发挥作用，因为C2C（Consumer-to-Consumer，消费者到消费者）的对话通常非常难以自动化。在经过设计的特定场景中，可以使用聊天机器人来提高对话质量。目前新兴的社交电商、社群拼团、微商等社交类场景比较适合使用C2C角色的聊天机器人来完成社交购物等需求。

接下来，我们将从行业维度进一步分析聊天机器人的应用。目前聊天机器人应用最广泛的行业包括金融保险、旅游出行、食品餐饮、电子商务以及自动化辅助工具。

（1）金融保险

在金融保险行业，可以通过聊天机器人访问正常的银行业务流程，包括查找附近的银行站点、检查账户余额、请求将一定限额的款项汇到另一个帐户等。聊天机器人直接与银行系统的后端系统连接，并提供正确的权限以代表用户执行操作。

保险活动一般涉及客户和保险公司之间的大量来回。对于大多数交互过程，双方之间交换的数据是结构化的并且是可以自动化的。在保险业发达的国家，采用聊天机器人的一些使用参加是登记保险索赔、查明索赔状态、以及获取有关其他保险产品的信息。聊天机器人可以帮助用户的第二个场景是根据一些初始问题来决定正确的计划。用户经常不知道他们可能有资格获得的产品，聊天机器人可以了解和构建购买模式将使公司能够利用现有数据更好地向用户推荐产品，并通过捕获和利用销售数据来帮助提高销售额。

（2）旅游出行

旅游出行是一个很大的市场，在交易达成之前可能会有很多与客户之间的交互。旅游出行服务的主要驱动力之一是价格，用户总是希望选择尽量优惠的价格来预订酒店或航班。旅游出行业一个场景是整合和构建一个聊天机器人，与几个后端系统进行对话，以获得航班和酒店定价，并密切关注所有价格的变化。一旦价格上涨或下降，就会触发通知。

另一个可以集成在聊天机器人上的使用场景是推荐出行目的地。我们经常倾向于在Web上进行大量搜索然后找到自己想要去的地方。大多数情况下，这些搜索结果并不是我们想要的。聊天机器人可以通过分析给定地址的数据来克服这个问题。用户提供有关目的地的最新信息，聊天机器人会整理所有建议并根据需要将其呈现给用户。

（3）食品餐饮

食品餐饮行业的主要需求场景之一与订餐有关，即使在今天，大多数餐桌预订都通过电话处理。聊天机器人似乎非常适合这个场景，我们可以方便地访问聊天机器人并为任意数量的人预订桌子。如果线下食品餐饮相关的店铺和商家数据可供系统使用，则可以轻松地将该数据转换为非常有用的聊天机器人。

（4）电子商务

在电子商务的使用案例中，聊天机器人主要有两个功能，即产品搜索和客服服务。电子商务业的自动化客服服务是一个巨大的市场，随着对计算机语言理解的进步，越来越多的客户支持查询都将由自动化系统处理。可以通过聊天机器人自动支持一些需求明确、用例简单的业务场景。很对票务系统相关的功能也可以集成在聊天机器人中，然后向用户开放访问接口。

（5）自动化辅助工具。

我们每个人都可能会使用到公用事业服务，付费账单是聊天机器人自动化可以提供帮助的一个很好的场景。事实上，帮助用户管理自身生活和工作的聊天机器人是增长最快的领域之一。这些聊天机器人看起来都非常友好，并且通过一些可靠的集成为终端用户提供很多价值。我们通过在各种平台（例如网站、微信、支付宝）上为用户启动聊天机器人并提供基本的账单提取服务以及集成支付解决方案。

我们再快速浏览一下将从聊天机器人中受益最多的行业。下图是一份来自国外的研究报告，很明显电子商务、金融保险，医疗保健和零售业是从聊天机器人中获益最多的行业。这些行业的一个共性是它们都在很大程度上依赖于客户服务团队的响应能力，而这正是鉴于聊天机器人所擅长的地方。而在国内，聊天机器人在诸如金融保险、医疗保健等领域的应用还有非常大的成长空间。

聊天机器人发展依赖于特定的时代背景，同时聊天机器人在很多场景也具备典型的一些优势。下一篇我们将对聊天机器人的这些主题做详细分析。

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我出版了《系统架构设计：程序员向架构师转型之路》、《向技术管理者转型：软件开发人员跨越行业、技术、管理的转型思维与实践》、《微服务设计原理与架构》、《微服务架构实战》等书籍，并翻译有《深入RabbitMQ》和《Spring5响应式编程实战》（待出版），欢迎交流。

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