隨著大流行的繼續，使大多數全球勞動力在偏遠地區運作，各個部門（零售，IT，金融服務，政府等）對技術的依賴僅在增加。

當前的狀況給大多數公司的面向客戶的網絡帶來了前所未有的壓力，這些公司一直在以有限的資源來應對不斷增長的客戶查詢，以按比例擴大其服務能力和質量。從這種供需缺口中出現的一個關鍵趨勢是使用對話式AI服務客戶請求，或者簡單地說就是聊天機器人。

今年早些時候，在冠狀病毒大流行之后不久，IBM在2月至4月之間記錄了其對話式AI平臺Watson Assistant的流量激增40%。為了響應不斷增長的客戶需求，Google還推出了快速響應虛擬代理，這是其Contact Center AI的特殊版本。

盡管聊天機器人并不是最近在技術上的突破，但這種互動模式的市場肯定已經激增-這需要進一步的磨練和創新，以適應不斷變化的消費者需求。

根據尼爾森（Nielsen）在Facebook進行的一項研究，有56%的人更愿意發短信而不是打電話給客戶服務，這就是聊天機器人發揮作用的地方。聊天機器人已經存在很長時間了，但是它們并沒有以高效和直觀的交互而享有盛譽。他們的能力擴展到可以解決基本的教科書查詢-任何復雜的事情都必須重新安排給人力資源主管。

鑒于消費者流量的激增以及對查詢的準確響應（而不是標準的自動回復）的需求，傳統的聊天機器人幾乎無法再削減成本了。現在，僅用于傳入查詢的服務將不得不發展為出站通信，例如銷售線索生成，產品比較以及個性化的推薦/報價，所有這些都旨在實現需要很少甚至不需要人工干預的對話式AI基礎架構。

為了使它真正真正易于采用并且對客戶更有意義，聊天機器人將需要自行發展為端到端解決方案-收集查詢，處理它們并提供完整答案。隨著我們期望在遠程服務中看到這種高峰，交互式聊天機器人對于與客戶建立有效的全渠道互動至關重要（通過消息，數字助理等）。

消費者需要這種體驗，以提高他們的對話能力，主動性，并幫助彌合他們自己與促進者之間的溝通鴻溝。在自然語言處理的幫助下，基于語音的聊天機器人將特別有效地為客戶提供更人性化的互動，提升他們的整體數字體驗，這是未來業務發展的關鍵因素。

自然語言處理已經徹底改變了聊天機器人的操作方式，并且隨著技術的發展，聊天機器人變得更加準確，直觀和獨立。NLP一直在幫助提高聊天機器人的文本和語音功能，并使之成為自學工具。這意味著，機器人與客戶的互動越多，它就變得越準確，更具情感性和對話性，從而增強了它衡量客戶情緒并做出相應反應的能力。

隨著封鎖的解除，旅游業有望成為消費者流量高的行業之一。人們準備重新旅行，在旅行計劃和預訂，簽證申請，航空公司，招待等方面，對于在大流行后恢復旅行勢必會有一些疑問。為了保持與客戶的步調，細微的對話式AI在這里至關重要并確保他們的端到端旅行體驗無縫且方便。

簽證服務領域ViVA中的第一個聊天機器人，是一種復雜的，定制創建的聊天機器人，可實現語音交互和多語言功能。它已發展為使旅行者能夠全天候解決他們的查詢，每秒處理多達10，000個查詢。聊天機器人非常直觀，可以幫助客戶從預約簽證到幫助他們了解簽證類別，申請規定和付款程序。

部署對話式機器人的公司也將從設計基于地理的多語言服務中受益，特別是在印度這樣的國家，較小的區域市場現在提供了巨大的機會。HDFC Bank的聊天機器人Eva就是一個很好的例子，它在2019年使用多種語言后出現了使用率的急劇上升。

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