面向主动信息探测：客户服务聊天机器人从对话中获取价值
人工智能
2026-04-17 v2 计算与语言
摘要
客户服务聊天机器人日益被期望不仅作为用户的响应式支持工具，更是高价值信息和商业情报的战略接口。为此，我们作了三项主要贡献。1) 我们提出并定义了一种新任务——主动信息探测，即在最小化对话轮次和用户阻力的前提下，优化何时向用户探测预指定的目标信息。2) 我们提出了 PROCHATIP，一种具有专门对话策略模块的主动聊天机器人框架，该模块训练以掌握探测时机的技巧。3) 实验表明，PROCHATIP 在基线方法上显著优越，展现出卓越的信息探测和服务质量能力。我们认为，本工作有效地重新定义了聊天机器人的商业效用，将其定位为可扩展且高性价比的主动商业情报引擎。我们的代码已公开于 https://github.com/SCUNLP/PROCHATIP。
引用
@article{arxiv.2604.11077,
title = {Towards Proactive Information Probing: Customer Service Chatbots Harvesting Value from Conversation},
author = {Chen Huang and Zitan Jiang and Changyi Zou and Wenqiang Lei and See-Kiong Ng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.11077},
year = {2026}
}
备注
Findings of ACL 2026