聊天机器人和IIoT:他们能有什么共同点?
传统的聊天机器人没有比被困在电话树下地狱。这是因为使用了艰苦的编码过程基于广泛的决策树,试图模仿每一个可能的用户交互。他们提供了一个呆板的经验基于“if - then - else”逻辑,不遵循自然的对话。
然后是ever-trendy工业物联网,基于传感器数据从机器和设备。它涵盖了各种各样的酷从医疗设备到用例工业资产。随着物联网的不断发展,它将在几乎每一个行业有更大的业务影响。
现在,从另一个角度思考这两种技术。如果聊天机器人是智能和会话吗?如果你可以对一个会话聊天机器人与IIoT过多的传感器数据来帮助管理响应或活动基于预测的结果?
聊天机器人的应用和IIoT
不能完全的照片吗?让我们看一个实际的例子。说网络运营中心的一个大型电信提供商得到一个通知,IIoT-connected HVAC系统之一,其4 g基站预计失败在接下来的90分钟在德克萨斯州。这是夏天的中间和温度是华氏105度。在这个温度下,塔的机房过热暖通空调停止在不到一个小时一次。
自动复位不清除警报工作,现场技术员是派遣收到警报后通过他的移动设备。科技得到了请求和重定向到的位置,这是60分钟。这使他只有一个小窗口来解决这个问题。为了节省时间在现场,他使用语音交互的chatbot开车时得到一个完整的发布会上的情况,总结哪些部分需要进行维修和修复过程的循序渐进的概述。当他到达时,他穿上他的智能眼镜(完整与增强现实技术和集成聊天聊天机器人)的维修。
在这种情况下,智能聊天机器人解锁该领域技术人员操作的新方法。而不是背着沉重的手册或捆绑其他支持代理打电话,科技与聊天机器人可以一步一步的他需要的信息。聊天机器人可以提供信息在一个更自然的环境,同时提高自给自足的代理。
不需要太多,看看这可以应用到其他领域。看看医疗——有各种各样的病人数据流从嵌入式设备或衣物。说这个数据分析和触发通知病人发现异常阅读。第一行的反应除了自动警报可能引发与直观的chatbot互动,吸引病人回答问题或安排一个医生的约会。
人工智能和机器学习:未来的基石
人工智能和机器学习这个愿景的基础形式。就像我们需要避免传统chatbot开发方法来创建真正的对话聊天机器人,我们必须做同样的分析模型的发展和培训。
为分析模型,我们必须打破依赖发展模型,需要密集的劳动——有太多的数据去分析它产生所有手动在今天的数字经济所需的规模。我们必须使用人工智能自动化机器学习的过程。人工智能是唯一的方法建立预测模型,产生精确的结果在一个asset-by-asset水平和速度要求跟上快速变化的生产环境。
同样,人工智能也创造的关键会话聊天机器人这并不注定用户不自然的对话和电话树下地狱。AI使企业不密集使chatbot通信会话和直观的编程工作。怎么,你问?通过消除需要决策树和取代它声明AI-powered聊天体验。
人工智能,我们可以训练聊天机器人功能的基础上,我们希望聊天机器人提供相反的耗时的方法编写代码,复制每一个可能的反应聊天。你是否提供技术支持领域技术或客户服务病人,您可以使用FAQ-style训练机器人信息和文档。你也可以训练机器人收集关键信息,如零件编号的字段科技或病人预约时间。你基本上训练机器人像一个实际的员工培训。
这一切听起来可能的未来,但它不是。这个挑战是把大胆愿景AI-powered NativeChat平台进展,用于创建自己的会话聊天机器人。人工智能和机器学习可以为企业做很多繁重的正确应用,使他们能够解锁新功能和利用新的机会。
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