10、构建成功的AI助手：关键指标解析

构建成功的AI助手：关键指标解析

在当今的技术领域，AI助手的应用越来越广泛。不同类型的AI助手，如命令解释器和事件分类器，在各自的领域发挥着重要作用。无论使用哪种类型的AI助手，设定SMART目标对于衡量其成功至关重要。SMART目标包括具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可实现（Achievable）、相关（Relevant）和有时限（Time-bound）。接下来，我们将重点探讨对话式AI助手的成功指标。

对话式AI助手的应用场景及优势

对话式AI助手是目前应用最为广泛的AI助手类型。许多公司部署对话式AI助手是为了解决一些成本高昂的问题。例如，Fictitious Inc.部署了对话式AI助手，以减少人工客服部门的来电转接。自助服务对话式AI在零售和保险等行业广泛应用，能够显著降低客户服务的总成本。通常，人工处理一个电话可能需要几美元，而AI助手处理一个电话仅需一美元，节省的成本相当可观。此外，AI助手能够同时处理多个用户的请求，提供答案的速度比人工代理更快。

在人员流动率较高的行业，如客户服务、销售和技术支持，代理辅助对话式助手发挥着重要作用。培训一名新员工达到完全独立工作的水平可能需要数千甚至数万美元，以及数周或数月的时间，而且员工还有可能离职。而代理辅助助手可以大大缩短员工达到独立工作的时间，降低培训成本，提高客户满意度。

对话式AI的成功指标

对话式AI助手通常使用以下几个关键的成功指标来评估其性能：
1. 包含率（Containment） ：指助手在不将用户转移到其他系统的情况下完成的请求数量。
2. 解决时间（Time