Dzięki ciągłym postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego komputery mogą wykonywać coraz większą liczbę zadań kognitywnych. W rezultacie firmy mogą polegać na maszynach w zakresie krytycznych funkcji, które kiedyś uważano za niemożliwe do zautomatyzowania. W szczególności rozwój konwersacyjnych platform AI, takich jak chatboty i wirtualni agenci kognitywni, dał organizacjom w wielu branżach możliwość poprawy obsługi klienta i HR — a te platformy stają się coraz inteligentniejsze.
Zainteresowanie konwersacyjną sztuczną inteligencją gwałtownie wzrosło w 2020 r., podobnie jak inwestycje przedsiębiorstw w platformy uczenia maszynowego. Było to w dużej mierze spowodowane pandemią COVID-19, która zmusiła firmy w prawie każdym sektorze do znalezienia sposobów na robienie więcej za mniej. Nagły wzrost liczby zapytań klientów otrzymywanych na przykład przez banki, sprzedawców detalicznych i linie lotnicze ujawnił ograniczenia ludzkich zespołów obsługi klienta i pilną potrzebę zautomatyzowanych funkcji. Co więcej, pandemia zmieniła nasze oczekiwania jako konsumentów, zwiększając zapotrzebowanie na doświadczenia klientów w pierwszej kolejności cyfrowej.
A zatem gdzie teraz jesteśmy?
Ankieta Salesforce przeprowadzona przed pandemią wykazała, że: 62% konsumentów były otwarte dla firm wykorzystujących sztuczną inteligencję do interakcji z klientami. Odsetek ten prawdopodobnie wzrósł, podobnie jak możliwości platform AI. Aby konwersacyjna sztuczna inteligencja naprawdę stała się wszechobecna jako narzędzie do angażowania klientów, należy jeszcze pokonać kilka przeszkód:
Wykrywanie emocji:
Po pierwsze, większość platform wciąż jest stosunkowo mało wyrafinowana, jeśli chodzi o wykrywanie emocji. Komunikacja między ludźmi zależy w takim samym stopniu od emocji, jak od języka, a zmiana tonu może całkowicie zmienić znaczenie dialogu mówionego lub pisanego. Aby wyszkolić komputery w wykrywaniu subtelnych sygnałów kontekstowych, zespoły produktowe potrzebują skarbnic danych zawierających wiele różnych ludzkich głosów. Znalezienie wszystkich tych danych jest niemałym wyzwaniem.
Nauka nowych języków:
Większość ludności świata nie mówi po angielsku. Globalne organizacje, które mają nadzieję wykorzystać konwersacyjną sztuczną inteligencję do interakcji z klientami spoza Stanów Zjednoczonych, będą potrzebowały platform, które rozumieją nie tylko różne języki, ale także różne regionalne dialekty i różnice kulturowe. Ponownie, wymagałoby to dużej ilości wielojęzycznych danych mowy i dźwięku z różnych społeczności i szerokiego zakresu sytuacji (np. rozmowy TED, debaty, rozmowy telefoniczne, monologi itp.), a dane musiałyby obejmować różne tematy .
Identyfikacja właściwego głosu:
Szkolenie sztucznej inteligencji w zakresie wykrywania pojedynczego mówcy wśród wielu głosów to kolejne wyzwanie, które prawdopodobnie jest znane każdemu, kto ma inteligentny głośnik w domu, taki jak Google Home lub Amazon Alexa. W zatłoczonym salonie platformy te mogą reagować na polecenia, które nie są dla nich przeznaczone, lub mogą nie być w stanie odróżnić poleceń w wielu rozmowach. Zwykle powoduje to niewielką frustrację i być może pewną komiczną ulgę, ale gdy transakcje biznesowe dotyczące poufnych danych klientów są przeprowadzane za pomocą poleceń głosowych, konieczne jest, aby sztuczna inteligencja nie myliła kont użytkowników.
Pomimo tych przeszkód, konwersacyjna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał dla wszelkiego rodzaju firm. Shaip jest tutaj, aby pomóc Ci uwolnić ten potencjał, a wszystko zaczyna się od danych. Możemy zapewnić zespołom produktowym godziny transkrybowanych, opatrzonych adnotacjami danych dźwiękowych w ponad 50 językach. Korzystając z naszej autorskiej aplikacji do gromadzenia danych, jesteśmy w stanie usprawnić dystrybucję zadań związanych z gromadzeniem danych do globalnych zespołów doświadczonych zbieraczy danych. Interfejs aplikacji umożliwia dostawcom usług gromadzenia danych i adnotacji łatwe przeglądanie przydzielonych zadań związanych z gromadzeniem danych, przeglądanie szczegółowych wytycznych projektowych, w tym próbek, oraz szybkie przesyłanie i przesyłanie danych do zatwierdzenia przez audytorów projektu.
Używane w połączeniu z with Platforma ShaipCloud, nasza aplikacja jest tylko jednym z wielu narzędzi, dzięki którym możemy pozyskiwać, transkrybować i opisywać dane w praktycznie dowolnej skali potrzebnej do trenowania zaawansowanych algorytmów do wykorzystania w rzeczywistych interakcjach z klientami. Chcesz dowiedzieć się, co jeszcze czyni nas liderami w konwersacyjnej sztucznej inteligencji? Skontaktuj się i porozmawiajmy ze sztuczną inteligencją.
