今天，自動化、人工智能(AI)和自然語言處理(NLP)的進步使設計經濟高效的數字體驗成為可能。現在，信息可以是有目的的、簡單的和自然的，客戶與企業的對話越來越類似于與員工的面對面對話。

根據Deloitte的報告，以這種創新能力為基礎，以程序化和智能化的方式提供對話體驗，通過數字和電信技術模擬與真實人的對話，并提供豐富的數據集和意圖，為客戶提供非正式、引人入勝的體驗，數字化產品、平臺以及與通信、銷售和服務咨詢以及其他客戶服務相關的體驗，以及其他客戶服務。

2019年至2024年期間，對話式人工智能市場規模預計將從2019年的42億美元增長到2024年的157億美元，復合年增長率為30.2%。

使用對話式人工智能，企業可以提供個性化的差異化體驗，從而與客戶建立關系。每一次互動都會讓人感覺像是一場1：1的對話，可以感知上下文，并從過去的互動中獲得信息。

對話式人工智能匯集了八個技術組件，包括自然語言處理、意圖識別、實體識別、實現、語音優化響應、動態文本到語音、智能機器學習和上下文感知。NLP是“閱讀”或解析人類語言文本的能力。這是理解自然句子結構與簡單關鍵字“觸發器”的前提條件。意圖識別是系統理解用戶請求的能力，即使是出乎意料的措辭也是如此。如果您不想因為體驗中的障礙而惹惱您的用戶，那么良好的意圖識別是至關重要的。

此外，實體識別表示理解某些文本指的是信息性抽象類別(實體)，例如“2月2日”=日期。這對于更復雜的命令和分析是必要的。其中，實現是指使用API從Web服務或數據庫中提取數據、運行條件并通知對話管理器的能力，語音優化響應是指系統以人類的方式參與對話并顯示情感以提供優化體驗的能力。

動態文本到語音轉換將書面文本轉換為聽起來自然的語音，支持各種語言、聲音和口音。它允許強調大寫字母和聲調變化。語境意識是通過對話跟蹤對話歷史、翻譯、回憶和記憶信息的能力。這對于自然的、像人類一樣的來回交談是必要的。機器學習是關于如何通過分析人類代理響應來學習如何更好地響應用戶。ML對于提高意圖識別是必要的。

報告和監控以及安全和合規性是對話式人工智能的其他支持元素。通過提供見解和分析來告訴您的對話代理如何運行的能力稱為“報告和監視”，而在各個平臺之間減輕安全風險，安全性和日志記錄功能的能力被稱為“安全性和合規性”。