امروز چت‌بات‌ها در صنایع مختلف به خصوص در عرصه بیمه و بانکداری کاربرد فراوانی دارند و به روش‌های مختلف پیاده و استفاده می‌شوند. در اولین روش چت‌بات‌ها می‌توانند خیلی ساده و با دستورات if-then و بر اساس درخت‌واره‌های تصمیم پیاده‌سازی شوند. این درختواره‌ها بر پایه سؤالات پر‌تکرار و یا مکالمات بین مشتریان و کارشناسان شرکت بیمه طراحی می‌شوند. این روش سریع‌تر، موثرتر و ارزان‌تر از سایر روش‌ها است که طی آن سؤالات مشتری پردازش شده و بر اساس درخت تصمیم پاسخ مناسبی به او ارائه می‌گردد و اگر سؤال مورد نظر یافت نشد ادامه مکالمه به اپراتور انتقال می‌یابد.
علاوه بر این چت‌بات‌ها می‌توانند مقداری پیچیده‌تر با تکنیک‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین طراحی شوند، بدین صورت که پایگاه داده‌ای از سؤالات پرتکرار مشتریان و اطلاعات گذشته شرکت و بیمه شدگان در اختیار چت‌بات قرار می‌گیرد و ربات به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند SVM آموزش داده شده و سپس مورد ارزیابی و استفاده قرار می‌گیرد. عملیات آموزش درحین کارکرد ربات نیز با گسترش پایگاه داده ادامه خواهد یافت.
علاوه بر این رو‌ش‌ها تکنیک‌هایی وجود دارد که از پردازش زبان‌های طبیعی و یادگیری عمیق در جهت هوشمندتر کردن ربات استفاده می‌کند. هدف از این کار ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعی انسانی است. این دسته از ربات‌ها دارای پیچیدگی بیشتر و زمان و هزینه پیاده‌سازی بالاتری هستند. همچنین قابلیت پاسخ دهی به سؤالات پیچیده‌تر را نیز دارند. برای زبان‌ انگلیسی کتابخانه‌های متعددی جهت پردازش زبان و متن وجود دارد که از میان آنها می‌توان به OpenNLP و یا TextBlob اشاره کرد. در زبان فارسی نیز پژوهشگران حوزه هوش مصنوعی توانسته‌اند چت‌بات‌ها و یا ابزارهای پردازش متن را با قدرت‌های قابل قبول در تمامی این سطوح تولید نمایند برای مثال می‌توان به پلتفرم هوش مصنوعی رهام در این زمینه اشاره کر که به کاربران سرویس‌های مختلفی جهت هوشمند کردن نرم افزارها و سخت افزارهای مختلف ارائه می‌دهد مانند نویسه‌خوانی نوری، تشخیص گفتار و چت‌بات و …

*Roboticable یکی از تیم‌های مستقر در شبکه نوآوری پلنت است. اعضای این تیم با تخصص در حوزه برنامه‌نویسی ، هوش‌مصنوعی و روبوتیک توانایی ساخت روبات و پهپاد متناسب با نیازهای صنعت بیمه را دارند.