大家應該很難不注意到，2017年在Line和臉書等社交平臺上，開始出現許多企業推出對話機器人的身影，光是在臺灣，2017年Chatbot的應用就遍布各產業，例如，台灣房屋推出地產機器人，金融業也有多個理財諮詢服務Chatbot，而萬芳醫院也推出了醫療服務Chatbot，企圖搶攻對話機器人帶來的商機，甚至，就連政府機關也跟上這一波對話機器人的潮流，中區國稅局也推出了稅務諮詢服務Chatbot。
根據Gartner 2017年公布的一項報告指出，2016年到2017年第一季對話式AI平臺的討論度足足成長了253%，台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾將2017年視為AI應用大爆發的元年，其中一項不容忽視的AI應用，便是掀起對話式商務的Chatbot應用。
2016年3月微軟在通訊軟體上，推出一款對話機器人Tay，與全世界的網友互動，不料在24小時內，Tay被網友訓練成具有種族歧視的AI機器人，微軟也緊急宣布將Tay暫時下架，當時多數企業認為Chatbot只是個玩具，不會走進企業端，更沒想過Chatbot能夠帶來對話式商機。
從Chatbot的通路端來看，許多企業採用的Chatbot通路臉書，在2016年4月釋出Messenger API，才經過3個月就已經有超過1.1萬的Bot，而到了2017年4月，每個月在Messenger平臺上的活躍Bot竟然暴增到了10萬個以上。
臉書甚至更進一步，在Messenger的智慧搜尋Discover中，開始支援搜尋Bot的功能，讓使用者可以在Messenger上，依照類別瀏覽和搜尋企業自家開發的Bot。
而Gartner在2017年發布的一項報告中預測，2018年全球超過20億的人，會經常用對話的方式，與AI語音個人助理互動，到了2020年，則是會有40%的使用者，是用對話介面的App為主，25%的家庭擁有一個語音助理裝置後，後持續購入2個以上的語音助理裝置。
Gartner認為，對話的互動模式會變得越來越重要，2016年Google Home、臉書的Chatbot，以及Amazon Alexa的興起，促成使用者的使用行為開始轉變，大量的使用者由App，轉而使用Chatbot，由於使用者的習慣已經轉變，「現在再不做就太遲了！」Gartner個人技術研究部研究總監Adrian Lee表示，未來若是企業沒有提供Chatbot的通道，將會逐漸失去競爭力。
Gartner也在10月發布2018年暨未來的十大預測，其中Gartner指出，到了2021年，將會有超過50%的企業投入在機器人（Bot），或是對話機器人創作上的支出，將超越傳統行動應用程式的開發。
也就是說，Gartner認為，使用者的注意力，已經開始從手機應用程式，移轉到各種新式的「後App時代技術」，如機器人和對話機器人，企業使用Chatbot或是虛擬助理，來回答一些較為制式和常見的問題，能夠讓企業節省更多人力，進而更彈性地調配人力，將節省下來的人力，轉而從事較不制式化、複雜的工作。
自然語言理解技術成熟，帶動Chatbot走入企業
近一年來，Chatbot應用之所以能夠突破，從實驗室走到業界，開始成為企業能夠投入開發的應用，「關鍵在於AI能夠真正理解人類的語言！」掌管IBM所有核心認知系統服務技術的Watson CTO Robert High認為，近來自然語言理解技術成熟，讓AI能夠真正看懂人類的語言。
也因此，AI的應用才有所突破，其中，Robert High認為，對話型的AI系統就是AI技術目前較成熟的應用，Chatbot也在2017年，開始出現在企業的實際案例中。
過去，企業要開發自家的Chatbot並不容易，但是隨著深度學習、自然語言處理技術成熟、電腦運算能力提升，加上Google、IBM、微軟等科技大廠，相繼開源釋出了機器學習技術，也推出了AI雲端平臺，大幅地降低了企業開發Chatbot的門檻。
不過，和Google、微軟聯手研究Chatbot的臺大資工系助理教授陳縕儂，在2017年初指出，打造Chatbot背後的3大關鍵技術分別是自然語言理解技術、對話管理和自然語言生成系統。
而目前大多數對話機器人的應用，都是利用了自然語言理解技術，來拆解使用者所說的話，藉由抽出執行任務的條件，就可以改用電腦程式來產生SQL指令，進而完成符合這些條件的查詢動作，不過，她指出，能夠進一步具備對話管理能力的Chatbot，目前比較少見。
Chatbot將著重於對話管理，為企業創造有價值的對話
簡單的制式型問答Chatbot，只能解決客戶一部分的問題，企業若要搶攻對話商機，還得透過對話管理機制，打造出真正能夠與客戶對話的Chatbot，也因此Chatbot開發平臺服務商，2017年不管是IBM Watson對話服務、微軟的LUIS，以及Amazon的Lex，也都開始更進一步，紛紛在對話管理機制上有些著墨，這也意味著，企業有工具可以打造出企業級的Chatbot，來提供能夠處理複雜任務的對話機器人。
未來，Robert High認為，Chatbot的挑戰在於如何真正幫助人類理解，舉例來說，什麼樣的意圖和例句才是最具有代表性的，企業在訓練AI對話系統時，應該要給予系統什麼樣的例句才是最理想的，他解釋，因為使用者和該領域的專家，表達的方式截然不同，企業要如何深入了解這些表達上的差距，也是挑戰之一，此外，企業還要建立出一套符合人類真正對話的流程，都是非常具有挑戰性的。
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