根据
ResearchAndMarket的数据 ，2019年全球聊天机器人和虚拟助手市场约为20亿美元，并以每年30％的速度增长。 该研究考察了全球最受欢迎的聊天机器人平台，其中有来自俄罗斯开发人员的三种解决方案-DeepPavlov，Electra.AI和Just.AI。
基于STI MIPT人工智能能力中心的业务解决方案实验室在2019年对50个聊天机器人平台和虚拟助手进行了评级。 这项工作研究了创建聊天机器人的50种工具，这些聊天机器人在世界市场上代表最广泛。 根据提及该平台的出版物数量，使用该平台的公共案例数量，在专业社区中提及的频率以及收集参与创建此报告的市场专家的综合意见的结果，评估每种产品在市场上的渗透程度。
一组专家对所有50个平台进行了7个指标的评估，每个指标都被赋予了使用聊天机器人平台开发产品的用户重要性。 专家们特别关注了人工智能的功能，主要是自然语言处理，每个平台的使用示例以及该平台可以找到其应用的行业。
由于聊天机器人平台根据其功能进行了排名，并在
比较表中得到反映，因此对该排名进行了汇总。
粗体表示俄罗斯开发商的解决方案。
研究的主要发现
- 所考虑的平台可以分为两种类型：
- 不需要编程知识且包含可视流设计器的解决方案
- 没有可视对话框设计器的开发人员工具
以百分比计算，前者比后者大2.3倍（35个平台对15个平台）。 2017-2018年发布的大多数解决方案都具有专门为非专业人员设计的可视界面。 这是因为聊天机器人越来越受欢迎：这个客户交互工具在消费者中很受欢迎，可以帮助公司节省联系中心的费用。 即使没有开发人员来创建自己的解决方案的小公司，也包括开发外包的预算，他们都掌握了它们。
- 用于处理自然语言的最流行和功能最强大的工具是IBM Watson，Amazon Lex，Microsoft LUIS，Google Dialogflow，Wit.ai和Rasa。 在俄罗斯，该领域最古老的公司是MDG和Nanosemantics。 同样在近年来，出现了许多使用神经网络的新项目，例如DeepPavlov.AI，Electra.AI，Just AI和Chatme.AI。
- 在2-3年内，出现了许多用于开发具有特定语言功能的聊天机器人的本地产品：法国的Recast.AI，意大利的Xenioo，DeepPavlov.ai，Just AI和Electra.AI，俄罗斯的AI，阿根廷的AgentBot，巴基斯坦的Botsify，英加提和印度等地的Morph.ai。 在功能内容和质量方面，它们可以很好地与大型国际供应商竞争，在对语言和文化特征的更深入研究方面可以超越国际供应商。
- 2019年的趋势之一是致力于平台的社区的增长，您可以在其中找到平台用户或专家对新出现问题的答案。
- 该市场有整合的迹象，也就是说，它已进入成熟过程的初始阶段。 因此，一些初创公司被大公司收购。 Api.ai已被Google，语义机器-微软，Motion.ai以及Hubspot，KITT.AI-百度，ChattyPeople以及MobileMonkey收购。
- 决策者在开发者拥有的自由度方面有所不同。 因此，Imperson平台允许您创建具有独特外观的聊天机器人，并以所需的声音进行交谈。 实际上，这种虚拟角色成为了品牌的面孔，反映了其价值。 创建更多个性化和情感化的聊天机器人可能是明年的趋势之一。
- 绝大多数流行的聊天机器人平台都具有用于监视各种指标的工具，例如：
-机器人处理的呼叫数量的动态变化；
-用户数量的动态；
-常见的上诉主题和关键词；
-查看失败对话框的工具。
“根据各种估计，去年俄罗斯联邦的聊天机器人市场今年翻了一番，根据预测，今年将再增长三倍，并在接下来的四到五年内保持这种动态。 在全球范围内，这些技术也在高速传播。 分析师预测，明年80％的公司将使用聊天机器人。 到2022年，在银行中，通过使用聊天机器人，与客户的互动将实现90％的自动化。 俄罗斯在语言分析和交互式人工智能领域拥有强大的科学学院。 这项研究表明，国内的发展可以与大型国际公司的解决方案竞争。 该中心负责人金纳迪·库金评论说，莫斯科物理技术研究所“人工智能”中央科学研究中心的活动旨在将俄罗斯的科学发展转变为强大的商业产品和快速增长的业务。
“有几种趋势将在不久的将来对聊天机器人行业的发展产生最重大的影响。 首先，这增加了组合解决方案的份额，在这种解决方案中，机器人并不能完全取代人工，而是通过重复的常规动作来补充人力。 在未来几年中，最有希望的将是与RPA（机器人过程自动化）系统集成的操作员助理。 第二个趋势是开发用于快速挖掘知识和在非结构化数据上构建本体的工具。 换句话说，您可以在其中加载一组不同的文本的系统中，它们将独立地从中选择语义链接，并构建特定于给定主题领域的语言模型。 例如，借助此类工具，将有可能快速教导聊天机器人进行零售，以区分食品和非食品。 第三个趋势是机器人之间知识的快速转移。 最后，几年后，我们将看到具有独特“个性”并针对特定客户量身定制的更具个性化的虚拟助手的份额有所增加，”基于MIPT STI能力中心的商业解决方案实验室的领先科学开发人员Ivan Bondarenko说。