智能聊天機器人，是一種通過自然語言模擬人類進行對話的程序，它可以解放企業中相對固化、重複的密集型任務或流程所需的人力。典型的聊天機器人應用有以下幾種：
• 問題諮詢：基於業務知識庫進行業務問題解答
• 數據檢索：縱跨各業務系統或資料庫，檢索數據或文檔
• 業務處理：對接相關業務系統轉達指令，完成相應業務操作
• 閒聊：回答用戶的一些問候、情感及娛樂信息等開放性問題
智能聊天機器人互動設計的本質就是CUI(會話式交互界面)。最好的人機互動界面就是沒有界面，CUI基於這樣的理念儘可能減少人機互動的複雜性，通過會話形式將已有數據、功能、服務展示給用戶，相比於傳統的GUI（圖形式用戶界面）有非常獨特的優勢。
• 提高用戶注意力：在信息碎片化的今天，用戶注意力持續集中的時間不多，人們很容易為各種事情分心，而在CUI的設計中，信息是根據用戶的指令需求逐步提供的，用戶就不容易被無關的信息幹擾。
• 減少用戶操作的挫敗感：在CUI中，用戶能進行的操作相對有限，這也避免了因用戶行為帶來不可控的錯誤。讓用戶做簡單的選擇題，能降低用戶思考的成本和系統錯誤率，最終能夠實現讓用戶快速聚焦他們想要的東西，減少因操作帶來的挫敗感。
• 降低用戶的學習成本：CUI用戶界面上線後立即就能投入工作，用戶不需要刻意學習，降低了使用成本，並且可以根據業務變化及應用場景隨時將對話設計進行調整和修改。
當前語音識別的準確性及機器人設備所處環境的幹擾（如環境雜音幹擾），聊天機器人的CUI互動設計中在允許的情況下也會加入少許的GUI交互界面，以提升用戶的產品體驗。另外基於聊天機器人與業務系統緊密集成的趨勢下，在CUI的基礎上添加一些簡單的GUI元素也是有必要的。
智能聊天機器人最核心的部分是對話引擎，對話引擎包括自動語音識別(ASR)、自然語言理解(NLU)、對話管理(DM)、自然語言生成(NLG) 和文本到語音合成(TTS)，大部分聊天機器人系統的模型可以抽象成下圖所示的結構。
上圖可以很清晰的看到對話引擎每個模塊的輸入輸出，以及各模塊之間的協作關係。我們解釋一下每個模塊的功能。
ASR: 語音識別技術，即語音轉文字，其目標是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令。
NLU: 自然語言理解，NLU是對話引擎的基礎，其目標是將文本信息轉換為可被機器處理的語義表示。對於機器而言，理解一句話中的每個詞語的確切含義並不重要，重要的是理解這句話表達的意思。簡單來說，就是將人的語言轉化成機器可以理解的結構化的完整語義，讓機器理解人的語言。
DM: 對話管理，DM是對話引擎的大腦，它主要處理兩個方面的事情。一方面是維護和更新對話的狀態，對話狀態是一種機器能夠處理的數據表徵，包含所有可能會影響到接下來決策的信息，如NLU的模塊輸出、用戶的特徵等；另一方面是基於當前的對話狀態，選擇接下來合適的動作。
NLG: 自然語言生成，目標是將結構化數據轉換為文本、圖表等形式展示給用戶。
TTS：文本到語音合成，目標是將自然語言文本轉換為語音輸出給用戶。
總的來說，這些技術都是屬於自然語言處理技術（NLP，Natural Language Processing），本質上我們需要使用NLP技術來解決聊天機器人的問題。對於用戶的一個問題，需要將這個自然語言問題通過一個模型（這個模型是利用機器學習基於大量數據訓練和歸納得到），轉換為機器能理解的數據形式(我們將這種數據形式稱之為向量)。
智能聊天機器人系統主要目標是提供回答問題的能力，即在理解自然語言的基礎上，解答用戶提出的問題。進一步的，可以提供基於任務的對話能力及判斷用戶的意圖，通過多輪對話收集必要的信息，完成如業務辦理、天氣查詢、預訂酒店等服務。下圖展示了一個簡單的智能聊天機器人系統架構，對於一個智能聊天機器人系統，其核心部分是智能對話模塊，其次基於業務的需要對接第三方的業務系統，提供知識管控臺界面做語料錄入、模型訓練及測試和發布功能。
為了提升系統的可靠性，很多情況下我們會加入人工後臺服務，人工服務在系統中扮演著三種角色。
其一，在智能對話服務出現錯誤時或者無法理解用戶的問題時，人工糾正或者直接接管智能對話服務；
其二，在智能對話服務的輔助下執行動作，比如NLP生成候選動作但不執行，由人工判斷決定最終的執行動作；
其三，產生標註數據使得聊天機器人更加聰明，例如人工每一次糾錯和執行動作都是一個標註樣本，可以用於訓練智能對話服務的機器學習模型。
上圖所示智能聊天機器人系統架構中有以下一些重要的組件：
• 客戶端應用：客戶使用的設備及其應用，如微信公眾號、實體機器人、手機app或運行於瀏覽器的H5聊天應用等。
• ASR/TTS：語音轉文本/文本到語音技術，需要語音對話功能的客戶端使用到，如實體機器人、語音客服等。
• 認證服務：客戶端的連接系統提供認證功能。
• 路由服務：針對不同類型客戶端的差異化處理。
• 智能對話：聊天機器人系統核心組件，主要涉及到我們在第三章節提到的NLU、DM和NLG三大技術的整合。
• 人工後臺：為了提升對話系統的可靠性，在智能對話系統無法回答客戶問題時，人工介入處理。
• 第三方內容服務：彌補自身系統的不足，對接第三方的內容服務，如系統本身主要處理客戶業務場景的需求，若客戶也需開放領域的聊天功能，可對接百度UNIT、騰訊的AI開放平臺等。
• 客戶應用內容服務：因系統業務需要對接客戶的內部系統。
• 知識管控臺：客戶管理控制智能對話服務的界面。企業客戶可以在控制臺中添加業務語料、設置意圖，訓練、測試和發布自己的對話服務。
從應用場景的角度看，可以將聊天機器人分為客服、娛樂、教育、私人助理和智能問答5類。
主要功能是自動回復用戶提出的與產品、服務和業務相關的問題，以降低企業客服運營成本、提升用戶體驗。其服務通常是以網站、手機終端、實體機器人為載體而實現的。
同用戶進行不限定主題的對話（閒聊），從而起到陪伴、慰藉等作用。其應用場景集中在社交媒體、兒童陪伴及娛樂、遊戲陪練等領域。除了能夠與用戶進行開放主題的聊天，還能提供特定主題的服務，如支持用戶詢問天氣、回答用戶關於生活常識的疑問等。
可以根據教育內容的不同進一步劃分。例如，通過構建交互式的語言使用環境，幫助用戶學習某種語言的聊天機器人；在用戶學習某項專業技能時，指導用戶逐步深入地學習並掌握該技能的聊天機器人；在用戶的特定年齡階段，幫助用戶進行某種知識輔助學習的聊天機器人等。這類聊天機器人的應用場景為具備人機互動功能的學習、培訓類產品，以及兒童智能玩具等。
主要功能是幫助客戶管理社交日程表、網上購物、訂票、預定酒店等。如果你是在金融行業工作，那麼機器人可以幫你做費用跟蹤，如果你是在健康行業工作，那麼機器人可以幫你做健身跟蹤。總的來說這類場景的機器人就是如何處理好用戶的生活細節，成為一位優秀的客戶私人助理。
被廣泛應用在客服、營銷等重複性對話頻繁發生的場景，或者作為GUI的補充，為用戶提供高效、個性化的體驗，甚至是直接集成到智能音箱、智能家居、智能導航等硬體設備中，獨立承載人機互動的重擔。
和美信息智慧機器人交互平臺是和美信息機器人平臺研發團隊與IBM團隊聯合打造的一款智慧機器人AI平臺，經歷了將近兩年的打磨後，已為建設銀行、農業銀行、民生銀行、浦發銀行等多家銀行及政務部門提供服務。和美智慧機器人平臺2.0版本自去年10月份推出後，成為業界第一款AI+人工接管的雙平臺產品。其主要功能包括以下幾方面：
• 支持實體機器人、手機app、微信公眾號、網頁端等多渠道前臺接入。
• 支持多類型任務，包括問答、業務辦理、技能、閒聊等。
• 支持複雜情景會話，多輪對話等功能。
• 完善的人工後臺，同一客服可同時接管多臺實體機器人，後臺客服可以通過語音、文字等方式通過實體機器人為用戶服務。
• 知識庫分級管理功能，支持設置不同層級部門的知識庫讀寫權限，另外也支持設置不同角色的知識庫權限。
• 支持多租戶功能，一套服務可同時支持多個不同銀行的客戶。
• 會話管理功能，可以查看機器人的歷史聊天記錄，檢索並定位回答不好或回答不上的問題，並可快速補充新問題。
• 提供統計分析功能，可按熱點問題、知識問答、知識總量、機器人應答狀態等方式進行分析。
• 可配置使用多種機器學習模型。
• 支持對接客戶內部系統進行業務處理。
• 平臺支持雙活部署、高可用性和及熱部署方式。
• 引入第三方閒聊可支持更多開放域的問題。
和美信息交互平臺
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