主要观点：销售代表利用自然语言处理（NLP）能力可推动互动、个性化交互并提升销售转化率，开发者可将这些技术融入销售聊天机器人中。
关键信息：

• 许多销售部门使用人工智能聊天机器人，销售是生成技术最常见的应用，约 34%的受访者定期用于此功能。
• 与基于规则的聊天机器人不同，AI 聊天机器人具有适应性和高响应性，借助 NLP 可更好地与消费者互动，降低 5% - 10%的收入流失，提高销售效果。
• NLP 技术如情感分析、标记化、意图识别和实体提取可帮助聊天机器人理解复杂查询的含义、目的和范围。
• 需理解微调 NLP 能力的复杂性以保持性能一致，持续训练可减轻概念漂移，应采用人工参与的微调方法。
  重要细节：
• 情感分析可将文本分类为正、负或中性，需训练 ML 模型从文本中提取上下文，通过标记化提取语义意义。
• 整合业务逻辑可进行更高级的分析和决策，训练算法识别消费者意图较简单。
• 实体提取可识别关键元素，需手动创建预定义实体数据库，让 AI 学习预测关联规则。
• 全球 NLP 市场预计 2025 年达到约 432.8 亿美元，投资 NLP 能力很重要，要调整模型权重应对概念漂移，可采用人工参与微调。