正如三星实验室高级设计师Golden Krishna所说：“最好的界面就是没有界面”。很多人认为语音交互比聊天机器人的干扰更小，能提供更好的使用体验。
这也是导致各种智能音箱在市场反响火爆的原因，语音交互已经走进千家万户、世界各地。
2.3 趋势：会话式UI与业务集成
目前会话式UI与业务系统紧密集成，是发展的主要趋势。通过集成各个业务系统，可以打造出专属的业务助手。如上图所示，我们可以将报表查看、指令集成、知识图谱查询、查询邮件等诸多服务集成到业务系统中，并且提供权限审核的功能，从而打造一个专属的业务助理。
一些行业预测认为：
未来，更成熟的技术使得聊天机器人能够更准确地识别用户的问题和意图。
客户服务是聊天机器人的主战场，是产生最大效益的领域。
聊天机器人在电商、通讯、保险、金融、旅行等领域广泛应用。
以大数据的增强型分析为例，使用自然语言NLP等交互方式，BI使用门槛进一步降低。
Gartner预测到2020年：50%的分析查询会通过搜索、自然语言处理或语音生成，或自动生成。一线业务工作人员通过自然语言处理和会话分析，来进行分析和使用商业智能产品的使用率从35%提升到50%以上。
2.4 智能聊天机器人建设过程
接下来详细介绍聊天机器人建设的过程。
智能聊天机器人建设是有难度的，比如机器人的智能化核心开发需要一定的AI研发能力；机器人需要全套的模型封装，以及数据管理、任务调度、权限控制等工程能力的支持等；各业务线均有广泛的需求，一个个实施起来将是很漫长的过程。
如果按照一条线一条线建设的方式，如图所示，AI同事和平台同事支持第一个业务时，没有其他业务线的需求进来，按照项目的支持能够快速响应需求，这时的体验是很好的；而对于第二个业务来说，此时由于AI同事和平台同事正在支持第一个业务，第二个业务线的功能就会有所缺失，可以看到图中业务线B的机器人少了一条腿，这时就产生了等待；到第三条业务线，已经进入了需求排期阶段，AI同事和平台同事对该业务线的支持就很有限了；同样的，后续的业务线都将处于等待状态，尽管业务方很生气，可AI同事和平台同事已经疲于奔命。
由此可以看出这种烟囱式机器人研发的缺点：耗时长、成本高。
那么如何才能高效地支持这些需求呢？
2.5 机器人工厂
以中台化思维来建设智能聊天机器人平台。通过平台化的建设、复用化的思想，使得我们的聊天机器人成为聊天机器人制造工厂。
AI模型复用化：AI工程师构建通用AI模型，仅需少量具体的业务数据即可构建一个个性化的机器人核心。
工程能力平台化：平台化建设，提供一套全面的、通用化的机器人管理功能，将各种能力沉淀下来，实现工程模块和能力复用化。
我们在构建智能聊天机器人平台的过程中，将各个业务线的需求和能力都集成到平台中，提供给不同业务线使用，各业务线都复用这些能力，并且提供数据权限的高度隔离。
最后达到机器人流水式生产，管理功能高度复用，业务用户高速接入，迅速赋能全部领域。
2.6 智能聊天机器人平台设计考量
智能聊天机器人平台的设计考量包括以下几个方面。
1）平台化or项目制既然我们用平台化方式去建设，就必然面临一些问题：平台化的好处是可以复用，事半功倍；缺点是难以兼容个性化。所以我们在平台建设过程中，要同时考虑什么样的功能属于平台、什么样的功能属于租户、什么样的功能属于公司，把公共的功能进行沉淀、把租户的功能进行定制化，这样才能既兼顾平台化的事半功倍，又能满足个性化的需求。
2）中台能力多租户。我们以多租户的方式建设智能聊天机器人平台，基于用户角色来定义功能，平台管理员和租户功能进行能力划分。
自助化。所有功能自助化，管理和运维工作下放给租户，这样一来，租户就可以对自己的机器人进行相应的管理，平台的维护也会减少很多，而且不用再等排期。