虚拟人是指基于人工智能技术和自然语言处理技术，能够与人类进行交流和互动的程序或系统。虚拟人可以具备语音识别、自然语言理解、对话管理和语音合成等技术，能够像真实人类一样进行对话和交流。虚拟人可以分为基于规则的虚拟人和基于机器学习的虚拟人两种类型。
基于规则的虚拟人是通过预先设定的规则和逻辑来进行对话和交流的，其对话内容和逻辑都是由开发者事先定义好的，因此对话的范围和质量受到规则设定的。这种类型的虚拟人一般适用于对话内容相对固定且可预测的场景，例如客服对话、问答系统等。
基于机器学习的虚拟人则是通过机器学习算法来自动学习和优化对话模型，能够根据用户输入的对话内容自动进行学习和调整，因此具有更强的灵活性和智能性。这种类型的虚拟人适用于对话内容复杂多变、难以事先确定规则的场景，例如个性化推荐、智能助手等。
管理者在实际应用虚拟人时，需要根据具体的业务需求和场景特点来选择合适的虚拟人类型，并结合实际情况进行定制化开发和优化。同时，管理者还需要关注虚拟人的性能指标，例如对话准确率、响应速度、用户满意度等，以便及时调整和优化虚拟人系统，提升其在业务中的价值和效果。
在实际案例中，某电商企业引入了基于机器学习的虚拟人系统，用于客服对话和商品推荐。通过持续的对话数据积累和机器学习算法优化，虚拟人系统能够根据用户的个性化需求进行智能推荐，提升了用户购物体验和销售转化率。同时，企业也根据用户反馈和数据分析对虚拟人系统进行了多次调整和优化，不断提升系统的智能化水平和商业价值。