测试要着眼于训练

[Sakib21]

如今，联络中心的客户体验 (CX) 必须涵盖这些几乎无限的可能路径，这需要一套足够广泛的测试策略来应对这些挑战。自动化至关重要，因为这远远超出了手动测试团队的能力范围。因此，一个能够涵盖人类对话中诸多细微差别和怪癖的 AI 聊天机器人测试解决方案也至关重要。

这只是冰山一角。聊天机器人在处理客户数据方面带来了新的安全隐患。这些对话式人工智能系统通常基于云端，旨在处理各种服务渠道。向自助服务的转变只会增加企业对它们的依赖。机器人必须能够处理日益增长的查询数量和复杂性，这需要进行超出许多联络中心以往规模的高负载压力测试。

如果对话式人工智能测试任务的范围还不足以让它看起来不可能，那么如果没有全面的测试解决方案，其纯粹的复杂性无疑会让成功遥不可及。这是因为人工智能聊天机器人测试不仅仅是测试、发现问题并修复问题。机器人需要的不仅 拉脱维亚电报号码数据 仅是简单的代码修改——它们必须不断接受训练，以便在未来提供更好的用户体验 (CX)。

尤其复杂的是，对话式AI不仅要处理客户查询的表面含义，还要理解其背后的意图。而训练机器人像人类一样理解人类意图并做出恰当的回应——这正是训练对话式AI的核心挑战。

为了完成这项任务，测试人员和开发人员必须能够访问有关机器人行为的大量数据。响应时间是基础，但远不止于此。它的响应是否准确，并且反映了历史客户数据？它能否在出错后快速恢复？它的个性如何打动用户？它如何解读自然的人为错误，例如拼写错误或未完成的问题？它能否跨渠道提供同样无缝、高质量的客户体验？它如何处理不同的语言？

通过全面的AI聊天机器人测试来回答这些问题，对于打造名副其实的对话式AI驱动型客户体验至关重要。这可以训练机器人更好地处理来电，并有效地交接它们无法处理的来电。重视此类培训的企业也看到了显著的成效。例如，沃尔玛报告称，当其专注于培训智利的机器人更好地处理当地习语和短语时，客户满意度得分提高了38%。