谈到聊天机器人，许多人首先想到的还是只能预订披萨或者发送表情动图的按钮式对话框。实际上，聊天机器人能实现的功能远远不止于此。聊天机器人是可以与应用软件、客户端、网站和即时通讯工具集成的对话界面。
“Nanosemantics实验室”是俄罗斯聊天机器人领域历史最为悠久的公司之一。迄今为止， 该公司已成功开发了八十余个项目，服务客户包括大型银行、通讯公司等等。公司近期成功开发的项目之一就是为运动产品零售业巨头迪卡侬的网店设计的聊天机器人。
聊天机器人领域充斥着许多传说。不久前，在俄罗斯科技周（Russian Tech Week）活动上，“Nanosemantics实验室”公司总经理斯坦尼斯拉夫·阿什马诺夫先生就其中流传最广的几个传说发表了演讲。演讲概要如下：
传说1：市场不成熟
事实上正相反，如今仍然不考虑引进聊天机器人的用户大部分只是因为懒惰。多数大型公司都面临着联络中心工作超负荷的难题，且这一问题正变得日益突出。越来越多的公司意识到，引进聊天机器人可以有效节约两大资源——即时间与财力。根据亲身经验，我们可以负责任地说，目前的聊天机器人市场已经相当成熟，而且仍在持续发展。
传说2：所有公司都需要聊天机器人
很遗憾的是，我们并不赞同这一点。一家公司是否需要引入聊天机器人其实相当容易判断。首先，如果公司的客户数量并不庞大，那么聊天机器人并不能有效节约成本。这种情况下，招募一些兼职大学生负责在线解答顾客的问题，成本将更为低廉。其次，如果顾客向公司提出的问题并不具有代表性和重复性，那么聊天机器人能做的充其量就是根据问题为顾客匹配相关领域的专家以寻求答复。举例来说，如果公司的呼叫中心需要处理的是任意一款浏览器或操作系统可能面临的任何问题，那么预先设定机器人给出相应答复会相当困难。此外，另一个有助于判断是否需要引进聊天机器人的标准就是公司是否需要与顾客进行直接沟通，因为某些特定行业的公司可能有很大的顾客群体，然而公司却并不需要与顾客展开直接互动。第四个判断标准是便捷性，即公司的产品或服务范围是否适合文本化及语音化处理。如果公司的产品种类较多，聊天机器人可能会根据关键词为顾客提供包含二十几个选项的回复，而过于冗长的回复通常不利于顾客迅速定位自身需求。
传说3：聊天机器人没有用
至今仍然有人认为，聊天机器人不过是商家炒作的噱头，其实际作用微乎其微。不可否认的是，炒作的成分确实存在，然而泡沫正在逐步消散。正如之前所说，聊天机器人可以有效地为大型公司节约成本。此外，聊天机器人还可以为客户提供良好的服务体验、节约顾客的时间，因为相比于人工客服，聊天机器人的优势之一就是回复及时且全天在线。
传说4：顾客不喜欢与机器人交流
顾客并非不喜欢与机器人交谈，而是不喜欢与设计简陋且不能有效解决问题的机器人交谈。一些公司使用简陋且无效的聊天机器人并非为了帮助顾客解决问题，而是单纯地为了控制员工规模。如果聊天机器人开发设计精良，顾客非但不会反感与其交流，甚至会从中得到良好的服务体验。
传说5：聊天机器人只是即时通讯工具中的按钮
聊天机器人可实现的功能远远不止于此，其功能包括：
- 开展对话
- 与使用方系统进行集成
- 分析对话
- 接入人工服务
- 开展语音识别
传说6：聊天机器人无所不能
聊天机器人并不能针对所有问题给出答复。聊天机器人能解答的只是包含在其知识库内的问题。而面对未曾预先录入其知识库的非典型性问题时，聊天机器人可以给出合理的回复或建议，但不能直接解决问题。
传说7：聊天机器人很容易开发
目前确实有一些相关的开放平台，在这些开放平台上可以自行开发设计一些简易的聊天机器人。我们的一些用户最初也使用过类似的简易机器人，然而经过一段时间的体验后还是选择了由我方开发更为专业的聊天机器人，因为这些简易机器人的功能不能满足客户的需求。开发功能全面完足的聊天机器人需要大量的工作时间和包括数据工程师、其他技术人员和计算机语言学家在内的完备的专家团队。
传说8：机器学习可以解决一切
在聊天机器人领域确实存在这样的终极理想——将联络中心的对话记录作为样本，通过神经网络对聊天机器人进行培训，从而开发出可以自主完成机器学习的“超级聊天机器人”。然而事实证明，这一理想不切实际。首先，理想中的样本在现实中不存在。其次，用于培训的样本需要预先进行标记和处理，因为直接获取的样本中含有过多的细节化信息（如姓名、电话号码等）。第三，类似的聊天机器人无法有效地代入语境并专注于对话的主题。也就是说，这样的机器人可以随时给出相对合理的回复，然而其回复并不能够有效地解决实际问题。
传说9：聊天机器人应该拟人
在实际使用过程中，使用者需要预先提醒顾客，与他们进行交流的是聊天机器人。如果不进行预先提示，一旦顾客发现真相，通常会认为是公司在进行恶意欺骗。此外，在顾客预先了解与自己进行交流的是机器人而非人类时，顾客往往会在交流过程中表现出更多的耐心。
演讲完整版视频可在我方YouTube频道上观看。