智能背后：Ulteh 下一代聊天机器人的诞生

一切始于一个几乎每家企业都面临的问题：如何在不牺牲人性化服务的情况下，大规模地提供卓越的客户服务？2022年初，Ulteh 的创始团队聚集在一间小型会议室，将这个挑战写在白板上。传统的解决方案——扩建呼叫中心、部署基本的常见问题解答机器人或外包支持——都存在显著的弊端。它们要么成本高昂，要么功能有限，要么存在损害客户关系的风险。
Ulteh 首席创新官 Sarah Chen 回忆道：“我们不断面临可扩展性和个性化之间的根本矛盾。现有的工具迫使企业在两者之间做出选择。我们相信一定有更好的方法。”
团队设想了一个革命性的方案：一个由人工智能驱动的对话系统，它足够复杂，能够理解客户的细微需求，从每次互动中学习，并提供真正有用的回应，而不是机械地照本宣科。它需要跨多个渠道访问，与现有业务系统无缝集成，并适应每家公司独特的需求和需求。
这一愿景不仅在于构建更先进的技术，更在于从根本上改变企业与客户之间的关系。Ulteh 并没有将支持视为需要最小化的成本中心，而是将其视为深化客户联系并推动业务增长的机会。这种视角塑造了这款日后将成为市场上最先进的对话式 AI 系统之一的方方面面。

在编写任何代码之前，Ulteh 团队花了近六个月的时间研究人际客户服务的实际有效性。他们分析了数千份客服记录，采访了各行各业的客服专业人士，并对沟通心理学进行了深入研究。
“我们的发现令人着迷，”Ulteh 语言学主管 Miguel Rodriguez 博士解释说。“优质的客户服务不仅仅在于解决问题，更在于通往解决方案的整个过程。当客户在整个过程中感受到被倾听、被理解和被重视时，他们的满意度就会显著提升，即使是在处理同一个问题时。”
研究确定了成功客户互动的几个关键要素：

主动倾听信号 - 用细微的言语暗示来表达关注和理解
情境记忆 - 记住并参考对话前半部分的能力
情商 - 识别并恰当回应客户的情绪状态
对话灵活性 - 适应不同的沟通风格和偏好
解决问题的责任 - 承担寻找解决方案的责任，而不仅仅是转发问题

这些洞察构成了 Ulteh 方法的基础。他们没有设计另一个遵循僵化决策树的脚本化聊天机器人，而是构建了一个模拟人类沟通模式的对话式人工智能。
团队还进行了广泛的用户调研，以了解现有聊天机器人解决方案的痛点。调研结果显示，机器人普遍存在无法理解基本问题、在对话中忘记上下文或让用户陷入无限循环而无法在需要时获得人工支持的现象。
“我们根据用户反馈，列出了‘永远不要这样做’的清单，”Rodriguez 说。 “它成为了我们的反蓝图——我们的系统会特别避免做的所有事情。”

掌握了研究洞见后，Ulteh 的工程团队面临着最大的挑战：创建一个足够复杂的 AI 架构，以实现他们雄心勃勃的愿景。在首席技术官 Raj Patel 的带领下，他们设计了一个融合了多种尖端 AI 技术的多层系统。
“我们不想仅仅在现有的聊天机器人框架上进行迭代，”Patel 解释说。“这些框架从根本上就受到其设计的限制。我们需要从头开始构建一些新的东西。”
最终，Ulteh 构建了一个混合架构，称之为“认知框架”。其基础是一个基于 Transformer 神经网络的复杂自然语言理解 (NLU) 引擎。该引擎超越了简单的意图检测，能够同时分析语言的多个维度：

语义理解 - 理解词语在上下文中的含义

语用分析 - 识别用户想要表达的意思

情绪检测 - 识别消息的情绪基调

实体识别 - 提取特定信息片段（姓名、日期、产品等）

该自然语言理解 (NLU) 层将信息输入动态对话管理系统，该系统在整个交互过程中维护上下文。与将每条消息视为孤立事件的传统聊天机器人不同，Ulteh 的系统实时构建并更新全面的对话模型。
“上下文记忆部分尤其具有挑战性，”Patel 指出。“我们需要系统记住对话早期的相关细节，而不会陷入无关信息。这需要开发新的对话重要性加权算法。”
另一个突破来自回复生成系统。Ulteh 的 AI 并非从预先编写的模板中进行选择，而是动态构建回复，将相关信息与合适的对话模式相结合。这使得对话更加自然，同时仍能保持准确性。
整个系统由一个持续学习循环支撑，该循环会分析成功和失败的交互，从而不断改进其理解和响应。这不仅仅是收集数据，而是一种结构化学习，无需手动重新编程即可提升系统功能。
Patel 强调：“我们的架构之所以与众不同，并非源于某个单一组件，而是源于这些元素如何协同工作，从而创建一个连贯、智能的对话系统，并且随着使用次数的增加，该系统的性能会越来越好。”

任何先进的人工智能系统的核心都在于数据——机器学习的原材料。对于 Ulteh 而言，制定能够产生真正卓越对话智能的数据策略面临着独特的挑战和伦理考量。
“我们需要大量的对话数据来训练我们的模型，”Ulteh 数据科学总监 Lisa Wong 博士解释说。“但我们坚持以合乎道德的方式进行，并完全透明地征得用户同意。”
Ulteh 没有抓取公开对话或购买来源可疑的数据集，而是与多个行业的企业建立了合作伙伴关系。这些合作伙伴同意分享匿名客户服务记录，提供成功和失败客户互动的真实案例。
数据收集过程涉及严格的匿名化协议，在数据进入 Ulteh 系统之前删除所有可识别个人身份的信息。该公司还实施了严格的数据治理政策，防止任何单个客户的数据被用于训练竞争对手的系统。
在初始数据集建立之后，Ulteh 的数据科学家面临着另一个挑战：确保 AI 不会延续数据中存在的偏见或问题模式。他们开发了一个多阶段过滤流程，用于识别并消除带有偏见的语言、不当回应和无效的服务模式。
“我们不仅仅是教 AI 模仿人类对话，”Wong 指出，“我们还教它体现客户互动的最佳实践，同时避免常见的陷阱。”
训练过程本身采用了监督学习和强化学习相结合的技术。初始模型使用标记数据进行训练，以确定最佳响应，而后期阶段则融入了反馈循环，使系统能够从自身的成功和失败中学习。
Ulteh 还率先采用了他们所谓的“以多样性为重点的训练”——刻意让 AI 接触各种对话风格、行业特定术语和文化沟通模式。这有助于系统适应不同的情境，而不是默认采用一刀切的方法。
“数据策略从未停止发展，”黄强调道。“即使现在，我们的系统已在全球范围内部署，我们仍在不断改进训练流程，扩展数据集，以使人工智能响应更快、适应性更强、更有帮助。”

技术架构和数据是至关重要的基础，但 Ulteh 意识到，成功的对话式 AI 需要一些更无形的东西：个性。要打造一个在专业能力和平易近人之间取得平衡的 AI 角色，需要技术领域以外的专业知识。
“我们聘请了一些你可能在 AI 开发团队中意想不到的专家，”Ulteh 用户体验总监 Jordan Taylor 说道。“专业作家、心理学家，甚至一位前戏剧导演都为我们所谓的‘角色框架’的开发做出了贡献。”
这个跨学科团队解决了技术开发中很少涉及的问题：AI 的语言应该多正式或随意？它应该如何应对幽默或沮丧？什么样的对话礼仪——问候、致谢、过渡——能让互动感觉自然而不是机械？
答案并非千篇一律。Ulteh 意识到，不同的企业拥有不同的品牌声音和客户期望。金融机构可能需要更正式、更令人安心的语气，而生活方式品牌则可能受益于随意、热情的语言。
“我们开发了一个可定制的个性矩阵，”Taylor 解释道。“它允许每个企业调整 AI 沟通风格的关键方面，同时保持其潜在的智能和有效性。”
该矩阵包含正式性、简洁性、表达能力和技术词汇密度等维度。企业可以配置这些设置以与其品牌形象保持一致，从而在人机交互和 AI 交互中创造一致的体验。
团队还内置了文化适应性，使系统能够根据地理和语言环境调整其沟通模式。这意味着 AI 能够恰当地应对直接性、礼貌礼仪和幽默感方面的文化差异。
重要的是，Ulteh 为 AI 的个性设定了清晰的界限。它从不假装自己是人类，从而避免了机器过于努力模仿人类时产生的“恐怖谷效应”。相反，它将自己展现为一个拥有独特身份的 AI 助手。
“个性设计过程并非为了创造幻觉，”Taylor 说。 “关键在于打造一种舒适、尊重、真诚互助的互动体验。我们希望对话能让人们在对话后感觉更好，而不是在令人沮丧的系统中苦苦挣扎。”

构建复杂的人工智能只是成功的一半。为了使 Ulteh 的系统能够实现真正的价值，它需要与大多数企业现有的复杂技术生态系统无缝集成。这带来了巨大的工程挑战。
“现代企业通常运营着数十个不同的系统——CRM、库存管理、订单处理、用户账户、知识库等等，”Ulteh 集成系统主管 Elena Vasquez 解释道。“我们的人工智能需要与所有这些系统连接，才能提供真正有用的响应。”
集成团队开发了所谓的“通用连接器框架”，这是一个灵活的系统，能够在 Ulteh 的人工智能与几乎任何带有 API 的业务系统之间实现安全的双向数据流。该框架结合使用标准化协议和自定义适配器，以适应各行各业使用的各种系统。
“我们为现实世界而设计，而不是理想世界，”Vasquez 说。“这意味着我们要处理遗留系统的所有复杂现实、不一致的数据结构以及不同的安全要求。”
安全性带来了特殊的挑战。人工智能需要访问敏感的业务系统，但又不能造成新的漏洞。Ulteh 实施了全面的安全架构，包括端到端加密、细粒度的权限控制以及对异常模式的持续监控。
另一项关键创新是 Ulteh 的“Interaction Anywhere”渠道集成方法。企业需要跨网站、移动应用、消息平台和社交媒体与客户互动。Ulteh 的系统无需为每个渠道单独创建实现，而是维护一个统一的对话模型，跨平台无缝跟踪客户。
Vasquez 指出：“客户可能会在午休时间在您的网站上发起对话，然后在回家的路上通过 WhatsApp 继续对话。我们的系统始终保持完整的上下文，从而创建连续的对话，而不是碎片化的互动。”
集成团队还开发了简化企业实施流程的工具。他们的“Integration Studio”提供了可视化的映射界面、适用于热门平台的预建连接器以及全面的测试工具，可显著缩短部署时间。
“根据我们早期使用其他企业系统的经验，一些客户预计实施过程需要数月时间，”Vasquez 说道，“我们已经简化了流程，许多企业可以在几天内运行基本功能，并在几周内（而不是几个月）完成全面集成。”

到2023年中期，Ulteh 已拥有一个在受控环境中展现出惊人能力的原型系统。但真正的考验将来自实际部署，这其中充满了不可预测性和复杂性。公司需要合作伙伴愿意在面向客户的角色中实施实验性技术。
“这是一个艰巨的任务，”Ulteh 合作总监 Carlos Rivera 承认。“我们当时接触企业，实际上是在说：‘让我们用一个从未部署过的系统来处理你们一些最重要的客户互动。’可以理解的是，他们有些犹豫。”
当一家专营户外装备的中型电商公司同意试用该系统时，突破性进展随之而来。他们没有进行全面部署，而是在有限的范围内部署了 Ulteh 的人工智能系统，在夜间人工客服无法提供服务的时段处理产品咨询。
“最初的几周非常紧张，”Rivera 回忆道。 “我们整个技术团队都在近乎实时地监控互动、发现问题并进行改进。我们在那一个月学到的东西比之前六个月加起来还要多。”
试点项目揭示了一些意想不到的挑战。客户提出了开发团队未曾预料到的问题，使用了令人工智能感到困惑的产品术语，并找到了打破对话流程的创造性方法。但这也展现了该系统的核心优势——它在每次互动中都在学习和改进，客户对其对话风格也给予了积极的反馈。
基于这一初步成功，Ulteh 将试点项目扩展到金融服务、医疗保健和旅游行业的公司。每次部署都带来了新的挑战和洞察，塑造了系统的开发。
“我们发现不同行业的对话模式截然不同，”罗德里格斯博士指出。“旅行预订互动与医疗保健咨询或金融服务咨询截然不同。我们必须让系统比最初预期的更具适应性。”
到 2024 年初，这些试点项目已经积累了足够的数据和改进，使 Ulteh 能够走向全面上市。该公司已经开发出一款成熟的产品，并在多个用例和行业中证明了其有效性。
“测试阶段令人感到谦卑，”首席执行官玛丽亚·库里说道。“我们以为在实验室里打造出了革命性的产品，但真正将产品打造成为今天的样子的是实际的实践。我们早期的合作伙伴不仅仅是客户，更是这项技术的共同创造者。”

在 Ulteh 准备更广泛地推广该技术的过程中，团队面临着一个重要的问题：企业应该如何衡量对话式 AI 实施的成功？传统的客户服务指标，例如平均处理时间或每小时解决的工单数量，并不能充分体现该系统的价值。
“我们需要建立一个新的框架来理解对话式 AI 的影响，”Ulteh 的分析主管 Nadia Johnson 解释说。“这需要我们超越运营指标，去理解真正的客户体验和业务成果。”
Ulteh 与试点合作伙伴携手，开发了所谓的“参与度影响框架”，这是一种衡量对话式 AI 有效性的多维度方法。该框架既包含传统指标，也包含专为 AI 驱动互动设计的新指标：
对话质量指标：

解决率：无需人工干预即可完全解决的咨询百分比

理解准确率：AI 正确解读客户意图的频率

对话效率：达成解决方案所需的步骤

情绪轨迹：客户情绪在整个互动过程中的变化

业务影响指标：

转化影响：AI 对话如何影响购买决策

支持偏差值：减少人工支持需求带来的成本节约

交叉销售有效性：成功识别并执行额外销售机会

客户留存影响：AI 互动与回头客之间的相关性

体验指标：

客户投入度得分：客户对整体体验的感受

转换率：客户放弃 AI 转而选择人工支持的频率

自愿反馈：关于体验的主动正面或负面评价

该衡量框架帮助企业全面了解实施 Ulteh 技术的影响。结果令人瞩目。各行各业的公司都报告称，运营效率和客户满意度都得到了显著提升。
“我们的一家零售合作伙伴在实施我们的系统后，隔夜转化率提高了 35%，”Johnson 指出。“他们不仅节省了支持成本，还在之前没有销售支持的时段积极推动新收入增长。”
一位金融服务客户报告称，78% 的常规咨询现在完全由人工智能处理，这使得他们的人工团队能够专注于需要专业判断的复杂案例。尽管人工人员减少了 30%，但他们的整体客户满意度得分却提高了 22%。
“这些数字说明了很重要的问题，”Johnson 说道，“但一些最有意义的反馈是定性的。客户经常对互动的便捷性和自然性感到惊讶。他们将这种体验描述为‘令人耳目一新的高效’，而不是他们通常认为自动化系统会带来的挫败感。”

Ulteh 的产品在市场上取得了成功，并在各行各业的应用日益普及，但该公司并没有满足于现状。公司制定了雄心勃勃的发展路线图，着眼于对话式人工智能和客户互动的未来。
“我们实际上只是触及了可能性的皮毛，”首席技术官 Raj Patel 表示。“我们构建的核心技术平台为我们探索几年前看似科幻小说的功能奠定了基础。”
最令人期待的开发成果之一是 Ulteh 的“多模态互动”计划。这项扩展将使人工智能不仅能够处理和生成文本，还能处理和生成语音、图像和交互式视觉元素。想象一下，一位客户拍摄产品问题的照片，人工智能实时分析照片，并提供可视化的解决方案指导——所有这些都在同一个对话流程中完成。
公司还在开发先进的个性化功能，超越记忆过去的互动。该系统将主动适应个人的沟通风格、偏好和需求，为每位用户打造真正定制的对话体验。
“我们最激动人心的研究领域之一就是‘协作智能’，”首席执行官玛丽亚·库里 (Maria Khoury) 解释道。“我们正在开发人工智能与人工客服无缝协作的模型，让系统处理多个对话的常规环节，同时赋能人工客服专注于判断、同理心和复杂问题解决。”
这不仅仅关乎效率，更关乎提升客服专业人员的能力。人工智能充当智能助手，提供相关信息、建议回复并处理管理任务，使人工客服能够大规模地提供卓越的服务。
Ulteh 也在探索传统客户服务之外的应用。同样的对话智能，不仅能够帮助解决支持问题，还能引导客户做出复杂的购买决策，提供个性化推荐，并主动进行产品和服务方面的教育。
“我们设想未来支持、销售和客户成功之间的界限将变得越来越模糊，”库里说道。“我们的技术使企业能够在客户旅程的每个阶段都参与其中并提供帮助，从而建立能够推动长期忠诚度和增长的关系。”
展望未来，公司始终致力于负责任的人工智能开发。Ulteh 已成立外部伦理咨询委员会，并实施了严格的流程，以测试新功能是否存在潜在的偏见或有害影响。
“人工智能的能力正在快速发展，随之而来的是重大的责任，”Khoury 强调。“我们正在构建数百万人每天都会与之互动的技术。确保这些互动有益、尊重且公平，是我们使命的根本。”

对于有意将 Ulteh 的下一代对话式 AI 纳入其客户互动战略的企业，首先要了解您的具体需求和目标。
“实施并非一刀切，”Ulteh 客户成功总监 Thomas Williams 解释说。“我们与每位客户紧密合作，设计出能够应对其独特挑战和目标的部署方案。”
典型的实施流程包含几个关键阶段：
发现和规划：Ulteh 团队与您合作，了解您当前的客户互动状况，发现改进机会，并为实施设定明确的目标。此阶段包括分析对话数据、绘制客户旅程图以及定义成功指标。
配置和集成：系统配置与您的品牌形象、业务流程和行业特定要求相一致。与您现有系统的集成将使 AI 能够访问相关信息并代表客户采取适当的行动。
知识开发：您的业务知识将被转化为 AI 可以理解和利用的格式。这可能包括产品信息、政策、流程和常见的客户场景。 Ulteh 提供简化此流程的工具，通常允许您利用现有文档。
测试和优化：在公开发布之前，系统会在各种场景中进行严格的测试。此阶段通常包括对内部用户或特定客户群进行有限的部署，以收集反馈并进行调整。
分阶段部署：Ulteh 建议分阶段部署，逐步扩展 AI 的职责，而不是采用一次性部署的方式。这可能从处理特定类型的查询或在特定时间段内运行开始，随着对系统信心的增强而扩展。
持续优化：部署后，旅程永无止境。Ulteh 的团队提供持续的分析和优化，识别改进机会，并帮助您充分利用新功能。
在整个过程中，Ulteh 强调合作伙伴关系，而不仅仅是技术实施。他们的团队成员包括对话设计师、集成专家和客户成功经理，他们与您的团队并肩作战，确保技术能够带来有意义的业务成果。
“最让我感到自豪的不仅仅是我们打造的技术，还有我们为客户带来的转型，”威廉姆斯说道。“当一家企业告诉我们，他们不仅更高效地解决了客户问题，而且创造了前所未有的全新积极体验时，我们就知道我们正在履行自己的使命。”
要了解更多关于 Ulteh 的下一代对话式人工智能如何改变您的客户互动，请访问 www.ulteh.com 并亲身体验他们的实时人工智能聊天机器人。

从概念到市场领先的对话式人工智能，Ulteh 团队经历了持续创新和学习的历程。通过将尖端技术与对人类沟通的深刻洞察相结合，他们创造了超越传统聊天机器人或虚拟助手定义的东西。
随着企业面临着越来越大的大规模提供卓越客户体验的压力，像 Ulteh 这样的解决方案不仅代表着技术进步，更代表着战略优势。利用新一代对话式人工智能的公司不仅仅是实现了支持自动化，他们正在重塑数字时代的客户关系。Ulteh 系统背后的智能不断发展，从每一次互动中学习，并扩展其功能。但其愿景始终不变：创造一种技术，让企业与客户之间的对话更自然、更高效，并让所有参与者都更有价值。