在当今的客户服务领域，聊天机器人已经站稳了脚跟。聊天机器人能够理解人类语音(NLP)、随着时间的推移变得更加聪明(ML)并存储信息（数据库）。所有这些都由不同的计算机服务支持。然而，这些重要的技术需要大量资源，这就是云的用武之地。
对没完没了的聊天机器人循环和重复的问题感到沮丧?这对客户来说是一个常见的烦恼，也是CRM聊天机器人开发人员的一项艰巨任务。
在当今的客户服务领域，聊天机器人已经站稳了脚跟。聊天机器人能够理解人类语音(NLP)、随着时间的推移变得更加聪明(ML)并存储信息（数据库）。所有这些都由不同的计算机服务支持。然而，这些重要的技术需要大量资源，这就是云的用武之地。
云为聊天机器人提供了与客户交谈、处理问题并在需要时获取数据的设置。然而，在幕后，开发人员遇到了很多挑战。这包括创建聊天机器人的对话方式、教导它变得更聪明、将其与其他系统连接以及处理服务器成本等问题。
为了解决这些问题，开发人员越来越多地转向基于云的解决方案。无服务器计算和按需计算这两项重要的云技术正在改变格局。按需计算使开发人员能够选择正确的计算资源并对其进行扩展以满足流量需求，优化性能并降低成本。无服务器计算通过处理设置向前迈出了一步。它消除了对棘手服务器的需要，提供后端管理，并且仅在代码运行时收费。
这些云技术为开发人员提供了三个关键优势。当许多人使用聊天机器人时，可扩展性使聊天机器人保持快速。快速设置使事情变得简单，易于维护使开发人员能够专注于使聊天机器人变得更好。
云计算服务已经发展到通过人工智能和机器学习的实施来增强聊天机器人。这些技术通过教导聊天机器人了解用户的需求、查找信息和回复，使聊天变得更好。生成式人工智能的集成正在推动聊天机器人在客户服务、销售和营销领域的发展。它提供了更高的准确性、效率、可扩展性和持续可用性。
