文章摘要：隨著智能對話技術(shù)的發(fā)展，對話機器人越來越多地出現(xiàn)在人們的日常工作和生活中。從企業(yè)的角度，在合適的業(yè)務(wù)場景中使用對話機器人，能夠極大地提升服務(wù)效率和用戶體驗。因此，引入對話機器人逐漸成為每個企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型過程中的重要戰(zhàn)略。

隨著智能對話技術(shù)的發(fā)展，智能對話機器人越來越多地出現(xiàn)在人們的日常工作和生活中。從企業(yè)的角度，在合適的業(yè)務(wù)場景中使用對話機器人，能夠極大地提升服務(wù)效率和用戶體驗。因此，引入對話機器人逐漸成為每個企業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型過程中的重要戰(zhàn)略。

那么，我們應(yīng)該如何來評判一個對話機器人的能力，或者更具體一點，如何判斷一個對話機器人的智能程度呢？本文介紹一種對話機器人的分級，讓我們可以更清楚地了解不同等級的對話機器人分別具有什么能力，適用于什么場景。

L1 單向推送

機器人可向用戶推送消息，但沒有對話能力。

L1級別的對話機器人，只具備向用戶單向推送的能力。今天，我們所使用的App、微信公眾號都會使用這種方式與用戶交互。這種方式的好處是受眾廣，效率高，缺點是用戶只能被動接收推送，無法和機器人進行對話交互。因此，L1級別的機器人在嚴(yán)格意義上不能被稱為“對話機器人”。

L2 單輪問答

機器人能回答用戶的常見問題，但沒有上下文理解能力，無法主動與用戶交互。

L2級別的對話機器人開始具備對話交互能力，具體體現(xiàn)在它能夠回答用戶的常見問題，最典型的應(yīng)用場景是簡單的問答型客服機器人，即用戶問一個問題，機器人回答答案。這類對話機器人通?；谝粋€特定的知識庫，當(dāng)用戶提出問題后，機器人需要對用戶的問題進行語義理解，并從知識庫中找到對應(yīng)的答案回復(fù)給用戶。

因此，評價L2級別對話機器人的效果，主要看召回率和準(zhǔn)確率這兩項指標(biāo)。其中，召回率等于有多少用戶的問題能夠被機器人回答，準(zhǔn)確率等于機器人回答的問題中有多少回答正確。

綜合來看，L2級別的對話機器人適合比較簡單的客服場景，機器人能準(zhǔn)確回答用戶的問題，用戶問完即走。

L3 多輪對話

機器人能理解上下文，和用戶進行多輪對話，幫用戶完成任務(wù)。

L2級別的對話機器人經(jīng)過訓(xùn)練后雖然能夠準(zhǔn)確地回答用戶的問題，但仍然存在兩個明顯的缺陷。首先，它沒有上下文理解的能力，即機器人在回答一個用戶問題時，不會考慮用戶之前所說的內(nèi)容。其次，它只能被動地回答用戶的問題，無法主動發(fā)起與用戶交互，導(dǎo)致機器人的應(yīng)用場景相對受限。

以取快遞的場景為例子，L2級別的對話機器人并不知道取件時間、取件地址、取件電話等信息，沒有這些信息的情況下，機器人只能提供一個鏈接讓用戶自己操作。也就是說，L2級別的對話機器人有時候雖然回答了用戶的問題，但并沒有真正幫用戶解決問題。

理想情況下，我們希望機器人能夠通過對話直接幫助用戶完成任務(wù)，這要求機器人能夠通過多輪對話去理解和澄清用戶的意圖。

綜上所述，L3級別對話機器人的核心能力有兩點，第一是能夠理解上下文，第二是能夠通過主動交互澄清用戶意圖，并通過多輪對話幫助用戶完成任務(wù)。因此，在準(zhǔn)確率和召回率之外，任務(wù)完成率是L3對話機器人的重要指標(biāo)。

因此，L3級別的對話機器人適合更加復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，尤其是需要機器人通過主動對話收集用戶信息的場景，例如營銷獲客等。

L4 個性化對話

機器人能基于用戶標(biāo)簽，為用戶提供個性化的對話體驗。

理想情況下，對話機器人在和用戶交互時，不僅需要理解用戶在說什么，也需要知道用戶是誰。具體而言，機器人可以基于用戶標(biāo)簽，即用戶的屬性、興趣等，為用戶提供更個性化的對話體驗，也提升交互的效率。我們繼續(xù)以預(yù)約上門取件為例，L4級別的對話機器人會以這樣的方式來進行對話。

L4級別的對話機器人、如果曾經(jīng)服務(wù)過這個用戶，那么它就可以記錄用戶的取件地址和取件電話。在下次對話中，機器人無需再向用戶詢問取件地址、取件時間、取件電話，大大提升了交互效率和用戶體驗。

對于L4級別的對話機器人，其核心在于能夠為用戶打標(biāo)簽，并在對話過程中靈活使用用戶標(biāo)簽來提升對話效率和體驗。當(dāng)然，如果個性化的對話體驗如果處理得不恰當(dāng)，可能會給用戶帶來困擾，甚至傷害用戶的體驗。因此，對于L4級別的對話機器人，用戶滿意度是一個非常重要的指標(biāo)。

因此，L4級別的對話機器人則更適合機器人和用戶保持長期關(guān)系的場景，例如智能助手等。

L5 多機器人協(xié)作

多機器人相互協(xié)作，滿足更復(fù)雜的用戶需求。

在某些情況下，用戶的需求無法被單一的對話機器人滿足。以預(yù)訂餐廳為例，用戶可以對一個智能助手說出需求，智能助手通過對話的方式收集到了用戶要訂哪家餐廳、什么時間、就餐人數(shù)等信息。此時，智能助手需要再調(diào)動另一個電話機器人給餐廳打電話進行預(yù)訂。我們可以發(fā)現(xiàn)，這個需求的滿足過程涉及到智能助手和電話機器人這兩個對話機器人的協(xié)作，未來會有更多的場景和需求需要多機器人協(xié)作。

另一方面，對話機器人只是一種形態(tài)的智能機器人，還有更多種不同類型的智能機器人。比如，機器人流程自動化（RPA）就是一種能夠控制軟件自動完成特定任務(wù)流程的機器人。對話機器人和RPA機器人也有很多可以結(jié)合的場景。還是回到預(yù)訂餐廳的例子，如果餐廳提供在線預(yù)訂的網(wǎng)站，那么可以由對話機器人完成信息的收集，由RPA機器人完成預(yù)訂的操作。

智能對話機器人根據(jù)客戶的意圖進行智能應(yīng)答，語音識別迅速，能夠準(zhǔn)確判斷出是否為意向客戶，將客服人員從重復(fù)、機械的初步篩選、意向識別中解放出來，投入到更有價值的客戶中。傳統(tǒng)外呼的人力成本和管理成本高，業(yè)務(wù)質(zhì)量無法保證，管理復(fù)雜，因此機械、重復(fù)、枯燥的電話撥打任務(wù)都可以交給智能語音機器人輔助完成。

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