山姆·奥利弗，OpenFi 的创始人 – 采访系列

山姆·奥利弗 是一位科技企业家、房地产投资者和作者，他在20岁时就创立了他的第一家创业公司。他的最新创业项目 OpenFi 为大型公司提供了 WhatsApp 上的对话式人工智能，以便与客户建立和维护关系。

您能解释为什么您认为“聊天机器人”这个术语不能准确描述现代对话式人工智能工具，如 OpenFi？

聊天机器人是一种预设的、僵硬的对话，通常是一个带有多个选择或等效响应的大流程图。这种静态的对话方式不能创造任何情感或个人联系。如果一个问题或数据不适合静态的框架，整个对话就会变得混乱。我们有多少次经历过作为用户，渴望与一个真正的人类代表交谈，以便进行真正的人类对话？

这就是现代对话式人工智能工具如 OpenFi 的用途。首先，不需要僵硬的结构，多个选择的问题就像学校里带来的坏回忆一样消失了。取而代之的是真正的对话，感觉就像有一个人类在帮助你。因此，客户不仅可以通过对话式人工智能获得友好、吸引人和个性化的体验，而且企业也可以将人类对话流转化为所需和可选的数据。

将对话式人工智能称为聊天机器人，就像把 iPhone 称为固定电话一样。它们根本不在同一类别中。

OpenFi 如何在功能和能力方面与传统聊天机器人区别开来？

最重要的区别是用户体验。由于聊天机器人在预设对话中非常有限，当被问及超出这些领域的问题时，它们容易出现故障。它们也容易犯错误，例如多次询问相同的信息或用不相关的多选答案响应问题。

对话式人工智能则是完全不同的体验。你真的相信自己正在与一个人类交谈，一个非常有能力的人。我们称我们的对话式人工智能为超级人类。自然语言格式，具有个人化和品牌化的风格，是聊天机器人无法做到的。从这些自然语言对话中，OpenFi 可以提取数据并根据客户的偏好存储，通常在更传统的数据库字段结构或 CRM 中。

企业领导者对将对话式人工智能集成到工作流程中有什么常见的误解？

最大的误解是将对话式人工智能等同于没有“品牌化”或用户体验不佳的聊天机器人。他们经常将聊天机器人与电话 IVR 体验归为一类。当企业领导者第一次使用我们的对话式人工智能作为用户时，他们很快就会意识到这并非如此。

您能分享一些 OpenFi 在金融服务行业改善潜在客户生成和客户培养的具体方式吗？

我们最近为一家抵押贷款经纪人完成了一个非常成功的试验，使用我们的 SocialBoostAi 产品。我们通过社交媒体生成了新的潜在客户，就像一个正常的机构一样，但是这些潜在客户并没有被转到一个繁忙的销售团队，而是被我们的超级人类人工智能处理，该人工智能可以立即回复并通过对话预先资格、教育和最终将成熟的潜在客户升级到销售团队。结果非常惊人，初始潜在客户到最终抵押贷款的转化率增加了 3.2 倍！

这凸显了传统表单填写和触发实时双向 WhatsApp 对话之间的用户体验差异。我们的对话式人工智能提供信息和教育内容的能力是区别于其他工具的一个大优势，它有助于资格认证用户，并使他们更容易被吸引，推动他们通过销售漏斗。

OpenFi 如何解决传统聊天机器人常见的信息不准确和不灵活的问题？

我们从行业和客户模型中开发了定制的知识库。这确保了对话式人工智能只会从真实的信息源中响应。就像一个真正的人类一样，当作为信息或教育角色时，他们只能从自己的知识中回答。我们复制了这种结构，但与其需要多年的教育和产品培训，我们可以在几天内设置它。

我们已经讨论了聊天机器人的不灵活性，以及我们的对话式人工智能具有自然流畅的对话方式，不是僵硬的。典型的人类对话没有预设的流程，我们的对话式人工智能也不需要。是的，通常有一些信息我们希望提取，但收集这些信息的顺序和方式并不是固定的。

OpenFi 如何使用人工智能、NLP 和 LLMs 为 WhatsApp、实时聊天和电子邮件等平台上的客户提供无缝和吸引人的体验？

目前，OpenFi 处于测试阶段，我们只在一个渠道上进行通信，即 WhatsApp。其他渠道，如实时聊天、电子邮件、LinkedIn 和社交媒体，将在今年晚些时候推出。

大型语言模型是一种使用自然语言处理来模拟人类智能的工具。OpenFi 的平台由 ChatGPT4o 的 LLM 和 NLP 能力提供支持。

目前，许多客户的体验可能会因业务而异。有些客户会发送询问并永远不会收到回复，而其他客户可能需要几天才能收到回复。OpenFi 的首要目标是为客户提供 24/7 的即时回复，这是使用由 LLM 支持的对话式人工智能代理时可能的。

许多客户体验的第二个失败之处是系统无法提供特定信息。聊天机器人和实时聊天设施通常运行在简单的脚本和逻辑树上，无法处理边缘情况或复杂的询问。OpenFi 提供知识的一致性。我们在公司的整个网站和所有产品、销售和入职文档上训练人工智能。这在人工智能中创建了一个知识库，可以回答有关公司产品和服务、定价、入职步骤、退货流程等的详细问题。不仅人工智能始终提供一致且准确的信息，而且它可以用任何语言做到这一点。

OpenFi 的第三个超能力是行动的一致性。销售对话的大多数停止是因为销售人员没有始终如一地跟进、培养和教育潜在客户直到达成销售。OpenFi 的人工智能代理永远不会成为最后一个发消息的人，人工智能被训练为确保对话始终向前推进。

OpenFi 还将所有数据同步到 Salesforce ，这意味着单一的真实来源保持更新并存储准确的信息。

公司在设计和实施对话式人工智能工具时常犯的错误是什么，以及如何避免这些错误？

我们开始时犯的最大错误是提示结构。为了在使用 GPT API 时保留信息，我们需要在对话的每个步骤提交原始提示和所有后续答案。这导致令牌计数指数级增长，使对话式人工智能的成本变得高昂。我们花了很多额外的时间研究，发现了 GPT 中的一个新功能，我们可以利用它来解决这个问题，并进行了一些自定义开发工作。

OpenFi 如何根据不同垂直领域和客户数据的特定需求定制其人工智能解决方案？

我们开发了客户和行业特定的模型，而不是使用通用且可能不准确的模型。我们专注于开发定制的知识库，这可以缩短学习过程，并为模型提供真实的信息来源。

在 OpenFi 促进的潜在客户培养过程中，人类销售团队扮演什么角色，以及人工智能到人类代理的交接如何工作？

这取决于我们的客户。我们设置我们的超级人类来执行客户想要的任务。许多客户希望潜在客户被资格认证，然后与人类预约。实际上，我们的超级人类可以从头到尾工作，或者在客户想要的任何时候或任何地方与人类交接。这种交接可以以电子邮件、日历预约、CRM 插入或甚至触发电话的形式进行。

我们可以期待 OpenFi 在金融服务领域的对话式人工智能方面有哪些未来发展或增强？

我们的核心产品 SalesTalkAI 的 alpha 版本已经上线。它自动执行销售开发代表的角色，以预先资格、潜在客户并预约会议。您可以通过访问 www.openfi.tech 网站并点击页面底部右侧的 WhatsApp 按钮来查看它。您的反馈将不胜感激！越诚实越好。