现在很多网站的客服人员都会采用智能的聊天机器人回复客户的咨询问题，那如果要开发一个这样的聊天机器人，需要花费多少钱？
Chatbot开发者需要遵循六个重要步骤，才能拥有一个能够解决业务挑战的机器人。 在估计chatbot开发成本的过程中，我们假设每小时40美元作为开发人员的标准成本。
需要后端系统来收集、处理和应付跨不同渠道发生的用户对话，无论是语音还是文本等。所有的流程都可以通过使用即时可用的NLP服务（如Wit.ai、Api.ai或LUIS）进行智能控制。 管理NLP服务需要深入了解.NET和Node.js服务器端SDK。
任务
工具
时间
花费
服务器设置和部署
AWS, Node.js, Microsoft Bot Framework
4
$160.00
一旦设置了后端，接下来就创建用于将NLP与每个特定频道集成的端点。从一个NLP SDK到另一个NLP SDK的集成过程有很大的不同。通常的做法是在后端设置一个端点，根据访问令牌授权发送和接收消息。此外，您还需要以快速回复按钮或视觉卡的形式实施特定于频道的用户界面，以便通过对话参与并引导用户。
我们举一个例子：Facebook Messenger。 它主张启动托管的Web视图，为您提供无限的灵活性，使用JavaScript、HTML和CSS显示对话丰富的用户界面。
Facebook频道整合和设置
Microsoft Bot Framework
频道特定的用户界面配置
Facebook Messenger
富UI的配置
JavaScript, HTML, CSS, or adaptive cards
16
$640.00
从特定通道收到的消息必须解码。要理解用户消息的意图和实体，您需要自然语言处理服务。大多数NLP服务（包括Wit.ai、Api.ai和LUIS）都支持.NET和Node.js SDK。这个过程非常简单，包括设置NLP服务和使用服务的SDK处理消息。真正的挑战在于训练NLP意图和实体来理解用户上下文。
用基本表达式设置NLP服务
Wit.api, Api.ai, LUIS
8
$320.00
在现有数据的基础上对NLP服务进行培训
40
$1,600.00
从NLP实体进行数据提取和验证
.NET, Node.js
会话智能是chatbot开发过程中一个重要的里程碑，很少有chatbot开发公司真正进入了这个领域。chatbot开发者需要为每个对话创建一个算法，比如纯粹的决策树、状态工作流、基于时隙的算法或者一些高级的深度学习算法。该算法控制对话，并使机器人参与用户。
决策树算法来处理基于NLP实体的会话
160
$6,400.00
与现有服务（中间件）整合
一个构建出来的聊天机器人必须与相关的业务流程相集成，如销售和营销、库存、客户服务等。整合是基于业务逻辑验证和规则的。这里还有一个良好的服务层的后端的意义。后者使整合过程更简单、更快、更高效。
中间件API（业务逻辑、验证、操作等）
200
$8,000.00
虽然这一项是可选的，但也是至关重要的。除非你是在衡量一项技术投资的结果，否则你不能理解它是否能很好地服务于这个目的。请chatbot开发者在一些分析工具中创建一个控制面板，以便查看参与次数、对话历史记录和障碍。这些指标将帮助您了解说话机器人的性能。
存储
SQL Server, MongoDB, Redis
对话历史记录持续性和用户界面
.NET, Node.js, Angular 2
20
$800.00
错误登录和正常运行时间监视设置
Elastic Stack
$300.00
将以上所有的个人成本总结到一起，使chatbot开发的成本达到了23,360美元。这其中也包括设计和开发的所有基本步骤。