Куда двигаются боты

Чат-боты популярны, и многие уже понимают, что это такое и зачем нужно. Мы отправляем сообщение в мессенджере или веб-чате, бот пытается «понять» запрос, извлечь данные и подготовить подходящий ответ. Но при этом есть определенные проблемы.

Большинство существующих сервисов чат-ботов работает через ключевые слова. Например, имеется бот, созданный для того, чтобы помогать сотрудникам оформлять отсутствие на рабочем месте в виде заявки на отпуск, отгул или больничный. Но человек может просто написать: «болит живот» или «собрался на море». И в этом случае программа не заработает, так как у нее не будет ключевых слов, она просто не поймет, о чем идет речь.

Для решения подобных задач наиболее технологически продвинутые российские разработки, например, ABBYY или платформа ROBIN от Апланы, используют решения на базе искусственного интеллекта. Они подключают к ботам классификатор неструктурированных текстов, который, благодаря встроенным технологиям машинного обучения и алгоритмам анализа пользовательских обращений, способен «научить» бота понимать общую структуру сообщения, а не только воспринимать ключевые слова. Однако при таком подходе возникают определенные сложности – для обучения боту требуется набор сообщений, которого обычно нет и его приходится создавать.

Искусственный интеллект позволяет ботам работать с “живой” речью, а RPA снять с людей рутину

 Еще одно направление, куда двигаются боты, — это интеграция с технологией RPA (Robotic Process Automation – роботизация процессов с помощью программных роботов). Совмещение этих технологий расширяет функционал ботов, позволяя им не только давать справочную информацию, но и работать за пользователей в ПО. Таких ботов можно применять в автоматизации внутренних процессов компании и ITSM-процессах, увеличивая скорость выполнения процессов и снижая процент ошибок.

 


24 июня 2019г. / Индустрия 4.0
877 | Обсудить в   
Еще по теме
Как сделать город умным?

Как сделать город умным?

Проживет ли мегаполис без умных технологий? Например, без автоматизированной системы управления наружным освещением? Уже сложно представить, что раньше такого не было! А дальше - больше. Перемены на поверхности жизни города влекут и глубинные перемены. Инфраструктурные решения – невидимая основа повседневной работы умного городского организма.

868
Кто оценивает цифровые бизнес-модели?

Кто оценивает цифровые бизнес-модели?

В наши дни нет недостатка в примерах разрушительного воздействия новаторов цифровых бизнес-моделей. Uber и Lyft в индустрии такси. Netflix сейчас в Голливуде, а десять лет назад в магазинах видеопроката. Facebook и Google в качестве рекламных медиа. И (это, вероятно, не нужно упоминать) Amazon в розничной торговле, облачных вычислениях и (все больше и больше) в рекламном бизнесе.

739
Самое важное о решении Aplana Test Automation Framework

Самое важное о решении Aplana Test Automation Framework

В процессе работы мы пришли к тому, что классический подход к разработке автотестов, при котором проверка бизнес–логики приложений осуществляется программистами-тестировщиками с использованием высокоуровневых языков программирования, не всегда удобен. О том, как мы решаем эту проблему, рассказывает Анечка.

960