聊天机器人会成为BI的未来吗？

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聊天机器人会成为BI的未来吗？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-03

下一步是该技术的民主化，因此可以用来构建所有类型的接口
跨多个行业的开发人员现在可以使用自然语言应答界面覆盖其应用程序，使用这些自然语言界面构建的应用程序通常被称为聊天机器人，当您查看自然语言界面的明显用例时，商业智能就跳到了顶部，这些界面针对回答问题进行了优化，而商业智能从根本上讲就是提供信息来回答问题，这些产品返回的许多信息本质上都是一般性的信息，例如天气预报或当前新闻，但请想象一下，如果这些相同的助手能够返回有关您的业务和正在流动的数据的关键信息的可能性，通过其系统，现在您在数据分析方面的所有投资都可以用一种新的方式获得回报，该方式可以将关键的智慧传达给关键主管。

整合自然语言界面
建立良好的对话界面不只是在您的商务智能系统中创建语音输入，它要求界面将用户呈现的音频转换为一组所谓的意图和实体，一个目的是提供给接口字的字符串的目标采取行动，这就是用户想要知道或要做的，实体是提供额外上下文的有关操作的对象和属性，这些提供了一种引擎，可以将整个数据过滤到意图将作用于其上的子集，开发人员可以使用api.ai和wit.ai来开始与用户每天交互的关键聊天技术进行集成，通过简单地将这些接口连接到您的商业智能系统，您可以在公司数据之上创建自然语言接口，并将其提供给关键决策者。

您需要采取四个关键步骤：训练聊天机器人、完善其对实体和意图的理解、连接到数据、以及连接到用户界面。

聊天机器人需要预期并可以处理的动作
这些将是诸如获得销售或获得库存水平之类的活动，识别这些意图和实体的一种简单方法是编译用户通常向您的商业智能团队提出的问题列表，使用此列表，您可以开始将用户想要完成的活动和聊天机器人将要完成的任务组合在一起，每个平台的界面都允许您直接在其中输入这些问题，它将尝试将问题与您定义的意图和实体相关联，这为人工智能解析引擎提供了一组初始培训。

输入问题并定义实体和意图后
下一步就是帮助引擎理解实体的不同同义词，这有助于引擎识别问题中的模式并创建可以响应用户提出的这些问题的变化的抽象模型，该引擎不必一定是所有行业的专家，因为它可以根据您为特定需求而优化的抽象模型进行工作，改进的目标是尝试用户提出问题的多种方式，并确保从该问题中解析出的已识别意图和实体是正确的，这将增加引擎识别以前未见问题的可能性。

连接数据
作为基于云的产品，这些聊天机器人在您将数据提供之前无法访问您的数据，它们的功能不是直接查询数据库，而是将问题解析为单个意图和关联的实体，从这里您可以在系统中开发一个界面来接收这些参数，处理过程完全保留在您的环境中，并充分利用您对数据和业务所面临问题的理解，处理完成后，答案将返回到聊天机器人，聊天机器人又将其发送回界面。

连接到界面

您将需要打开此界面，以便它可以接收输入并向您的用户提供输出，Api.ai和wit.ai具有多个集成，可以直接连接到您的帐户，从这里用户通过这些通用界面启动与您的机器人的对话，通过完成这四个步骤，您将可以在业务智能系统上叠加自然语言，并为用户提供一种全新的方式来获取问题的答案，通过从用户到数据再返回的相对简单的路径，这些平台将自然语言应答的功能带给了多个行业的公司，不再只有拥有大量数据科学家的的科技公司才能为用户提供这项技术，您可以将其添加到现有商业智能解决方案的顶部，从而为关键决策者提供快速简便的答案。

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