現在很多網站的客服人員都會采用智能的聊天機器人回複客戶的咨詢問題，那如果要開發一個這樣的聊天機器人，需要花費多少錢？
Chatbot開發者需要遵循六個重要步驟，才能擁有一個能夠解決業務挑戰的機器人。 在估計chatbot開發成本的過程中，我們假設每小時40美元作為開發人員的标準成本。
需要後端系統來收集、處理和應付跨不同管道發生的使用者對話，無論是語音還是文本等。所有的流程都可以通過使用即時可用的NLP服務（如Wit.ai、Api.ai或LUIS）進行智能控制。 管理NLP服務需要深入了解.NET和Node.js伺服器端SDK。
任務
工具
時間
花費
伺服器設定和部署
AWS, Node.js, Microsoft Bot Framework
4
$160.00
一旦設定了後端，接下來就建立用于将NLP與每個特定頻道內建的端點。從一個NLP SDK到另一個NLP SDK的內建過程有很大的不同。通常的做法是在後端設定一個端點，根據通路令牌授權發送和接收消息。此外，您還需要以快速回複按鈕或視覺卡的形式實施特定于頻道的使用者界面，以便通過對話參與并引導使用者。
我們舉一個例子：Facebook Messenger。 它主張啟動托管的Web視圖，為您提供無限的靈活性，使用JavaScript、HTML和CSS顯示對話豐富的使用者界面。
Facebook頻道整合和設定
Microsoft Bot Framework
頻道特定的使用者界面配置
Facebook Messenger
富UI的配置
JavaScript, HTML, CSS, or adaptive cards
16
$640.00
從特定通道收到的消息必須解碼。要了解使用者消息的意圖和實體，您需要自然語言處理服務。大多數NLP服務（包括Wit.ai、Api.ai和LUIS）都支援.NET和Node.js SDK。這個過程非常簡單，包括設定NLP服務和使用服務的SDK處理消息。真正的挑戰在于訓練NLP意圖和實體來了解使用者上下文。
用基本表達式設定NLP服務
Wit.api, Api.ai, LUIS
8
$320.00
在現有資料的基礎上對NLP服務進行教育訓練
40
$1,600.00
從NLP實體進行資料提取和驗證
.NET, Node.js
會話智能是chatbot開發過程中一個重要的裡程碑，很少有chatbot開發公司真正進入了這個領域。chatbot開發者需要為每個對話建立一個算法，比如純粹的決策樹、狀态工作流、基于時隙的算法或者一些進階的深度學習算法。該算法控制對話，并使機器人參與使用者。
決策樹算法來處理基于NLP實體的會話
160
$6,400.00
與現有服務（中間件）整合
一個建構出來的聊天機器人必須與相關的業務流程相內建，如銷售和營銷、庫存、客戶服務等。整合是基于業務邏輯驗證和規則的。這裡還有一個良好的服務層的後端的意義。後者使整合過程更簡單、更快、更高效。
中間件API（業務邏輯、驗證、操作等）
200
$8,000.00
雖然這一項是可選的，但也是至關重要的。除非你是在衡量一項技術投資的結果，否則你不能了解它是否能很好地服務于這個目的。請chatbot開發者在一些分析工具中建立一個控制台，以便檢視參與次數、對話曆史記錄和障礙。這些名額将幫助您了解說話機器人的性能。
存儲
SQL Server, MongoDB, Redis
對話曆史記錄持續性和使用者界面
.NET, Node.js, Angular 2
20
$800.00
錯誤登入和正常運作時間監視設定
Elastic Stack
$300.00
将以上所有的個人成本總結到一起，使chatbot開發的成本達到了23,360美元。這其中也包括設計和開發的所有基本步驟。