셋째, 공공부문의 챗봇 애플리케이션 제공이다. O2O 커머스, 게임, 교육, 의료, 뉴스, 프로모션, 개인비서, 고객 응대, 금융 챗봇 등으로 분류된 수많은 챗봇 애플리케이션(Bot Applications)이 시장에 등장했다(삼성디스플레이, 2017). 대화 시, 정보와 지식의 의미있는 상호작용, 대화 표현의 효율적인 수단, 데이터 출처 및 신뢰 문제에 대한 정보, 해당 문제나 질의에 대해 전체적 맥락에 적합한 프로필과 유용한 권고사항 등을 애플리케이션은 제공할 수 있어야 한다(Klopfenstein et al. 2017). 또한 채팅, 음성 또는 기타 자연 언어 인터페이스를 버튼, 이미지, 메뉴, 비디오 등과 결합하여 메신저, 슬랙, 텔레그램과 같은 제3자가 제공하는 인기 있는 메시징 플랫폼에도 자연스럽게 통합될 수 있는 장점이 있다(ICT디바이스랩, 2018).
마지막으로 연관된 지식추출 방법에 대한 고민이 필요하다. 1)관련성이 높은 문서를 식별하기 위한 다양한 문서의 필터링 2)선별된 문서 중 실체적 키워드의 인식과 식별(Augenstein,Derczynski & Bontcheva. 2017:72) 3)구문론적 및 의미론적 기법을 반영한 관계적 추출과 구별적인 자연언어처리(NLP)가 필요하다 여기서 NLP 기법은 시민들이 자연어로 표현하는 입력된 질의를 챗봇이 이해할 수 있는 형식으로 구조나 명령을 번역 처리하여 시민들에게 응답을 생성한다(Cambria & White. 2014).