近年来，AI技术的发展虽然如火如荼，但在实施环节也会存在一些“断点”。
NLP(自然语言处理)技术是 AI 技术中最困难的问题之一，被比尔•盖茨誉为“人工智能皇冠上的明珠”。它就好似机器人的大脑，可以处理有关逻辑判断与分析的工作。
聊天机器人(Chatbot)是NLP技术在业界落地最热门的风向之一。有不少企业已开始将聊天机器人作为客户服务的“第一梯队”，去处理相对简单的、重复的问题。
聊天机器人可使前台客服自动化，收集需求、分析客户意图，针对已训练的意图提供答案。
然而，当客户反馈的问题或需求涉及后台系统操作时，仅凭聊天机器人是无法处理的，客户往往还要转向其他人工服务。如此一来，在客户体验上就会出现断层。
那么，如何改进客户体验?如何提高后台操作业务的效率呢?
随着RPA技术的发展和普及，越来越多的RPA机器人被运用于企业后台系统的流程中。如果企业已有相关流程的RPA机器人，或者后台系统没有API接口，那么不妨试试整合聊天机器人和RPA机器人：先用聊天机器人识别客户需求，再用RPA机器人实现在后台系统中的操作。
与通过API直接整合聊天机器人和后台系统相比，整合聊天机器人与RPA机器人的开发时间较短、运维成本也较低，可为客户提供一站式服务。
如何整合聊天机器人与RPA机器人呢?比较常见的方法是使用中间件作为桥梁，连接聊天机器人和RPA机器人。
根据应用场景，聊天机器人通过对话搜集客户需求的相关数据。这些结构化的数据传输到中间件并经过处理后，向RPA调度平台发出请求。数据进入调度平台队列后，由RPA机器人进入后台系统完成相关操作。
总之，这种RPA和AI技术的互补整合，可以用于大量客户自助服务的场景中(如：查询订单进度、购买附加服务等)，为客户提供一站式服务体验。将RPA机器人从后台批量处理转移到面向客户的支持中，使得聊天机器人能够处理更多的客户意图。客服人员也能因此腾出精力专注于自己擅长的领域，为客户提供个性化的关注和体验。
