简单来说，聊天机器人是一种可以模拟和处理人类会话（无论是书面还是口头会话）的计算机程序，让人能够与数字设备交互，就像和真人交流一样。不同聊天机器人的复杂度各不相同，简单如通过单行响应回答简单查询的基本程序，复杂则如数字助手，在收集和处理信息的过程中不断学习和进化，不断提高个性化水平。
聊天机器人已经对零售、新闻媒体、社交媒体、银行和客户服务产生了影响。每天，许多人都通过智能手机与聊天机器人互动，甚至没有意识到这一点。从关注体育新闻到浏览银行应用程序，再到在
Facebook Messenger 上玩会话游戏，聊天机器人正在改变我们的生活方式
面向任务的（声明式）聊天机器人指专注于执行特定任务的单一用途程序，它们基于规则、NLP
和极少量 ML 技术运行，能够针对用户查询自动做出会话式响应。同时，其交互具有高度的特定性和结构化特点，因此十分适合客户支持和服务应用，例如向客户提供强大的交互式
FAQ 服务；同时还非常适合处理常见问题，例如营业时间查询，或变量较少的简单事务处理。这类聊天机器人虽然也使用
NLP 技术为最终用户提供会话式体验，但通常只具备基本功能，是目前最常见的聊天机器人。
数据驱动和预测性（会话式）聊天机器人通常又被称为虚拟助手或数字助手，它们比面向任务的聊天机器人更复杂、更具交互性，个性化水平也更高，不仅能够感知上下文，充分利用自然语言理解
(NLU)、NLP 和 ML 技术不断学习，还具有预测性智能和分析能力，可以根据用户档案和历史行为为用户提供个性化体验。例如，数字助手可以持续学习用户的偏好，为用户提供建议，甚至预测用户需求。此外，除了监视数据和用户意图外，它们还能主动向用户发起会话。苹果的
Siri 和亚马逊的
Alexa 便属于典型的面向消费者的数据驱动、预测性聊天机器人。
利
帮助企业节约成本（薪水、培训、机器人有礼貌不会偷懒，无需人力监管）
提高效率，更快的内部流程，及时回应（立刻得到答案，不需联系各个部门）
增加营业额（促进销售，不需等待，随时随地）
保持持续性的竞争趋势
帮助我们解答难题（功课、写程序、）
弊
投资成本高（安全费用高）
无法处理复杂的问题（只能回答特定问题，不像人工客服）
可能信息有错误(偏见、语法错误、有害指令)
被滥用的可能（撰写令人信服的文章，解决各类学科问题，并生成有效的计算机代码）
失业
