Kompletny przewodnik po konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Kompletny przewodnik dla kupujących 2024

Wprowadzenie

Nie jeden z tych dni przestaje pytać, kiedy ostatnio rozmawiałeś z chatbotem lub wirtualnym asystentem? Zamiast tego maszyny odtwarzały naszą ulubioną piosenkę, szybko identyfikując lokalne chińskie miejsce, które dostarcza na Twój adres i obsługuje zamówienia w środku nocy – z łatwością.

Dane szkoleniowe AI

Dla kogo jest ten przewodnik?

Ten obszerny przewodnik dotyczy:

  • Wszyscy przedsiębiorcy i przedsiębiorcy, którzy regularnie przetwarzają ogromne ilości danych
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe lub profesjonaliści, którzy zaczynają pracę z technikami optymalizacji procesów
  • Menedżerowie projektów, którzy zamierzają szybciej wprowadzić na rynek swoje modele AI lub produkty oparte na sztucznej inteligencji
  • I entuzjastów technologii, którzy lubią zagłębiać się w szczegóły warstw zaangażowanych w procesy AI.
Zbieranie danych mowy

Co to jest konwersacyjna sztuczna inteligencja

Konwersacyjna sztuczna inteligencja to zaawansowana forma sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom prowadzenie interaktywnych, przypominających ludzkie dialogi z użytkownikami. Ta technologia rozumie i interpretuje ludzki język, symulując naturalne rozmowy. Może uczyć się na podstawie interakcji w czasie, aby reagować kontekstowo.

Konwersacyjne systemy sztucznej inteligencji są szeroko stosowane w aplikacjach, takich jak chatboty, asystenci głosowi i platformy obsługi klienta w kanałach cyfrowych i telekomunikacyjnych.

Rynek konwersacyjnej sztucznej inteligencji odnotował szybki wzrost w ostatnich latach. Początkowo opracowana do celów rozrywkowych, konwersacyjna sztuczna inteligencja stała się integralną częścią cyfrowego ekosystemu. Oto kilka kluczowych statystyk ilustrujących jego wpływ:

  • Globalny rynek konwersacyjnej sztucznej inteligencji został wyceniony na 6.8 miliarda dolarów w 2021 roku i przewiduje się, że do 18.4 roku wzrośnie do 2026 miliarda dolarów przy CAGR na poziomie 22.6%. Oczekuje się, że do 2028 r. wielkość rynku osiągnie $ 29.8 mld.
  • Pomimo jego rozpowszechnienia, 63% użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że korzysta z AI w życiu codziennym.
  • A Badanie Gartnera wykazało, że wiele firm określiło chatboty jako swoją podstawową aplikację AI, a prawie 70% pracowników umysłowych ma codziennie wchodzić w interakcje z platformami konwersacyjnymi do 2022 r.
  • Od czasu pandemii wolumen interakcji obsługiwanych przez agentów konwersacyjnych wzrósł aż o XNUMX tys 250% w wielu branżach.
  • Udział marketerów wykorzystujących sztuczną inteligencję w marketingu cyfrowym na całym świecie dramatycznie wzrósł, z 29% w 2018 r % 84 w 2020.
  • W 2022, 91% dorosłych użytkowników asystentów głosowych korzystało z konwersacyjnej technologii AI na swoich smartfonach.
  • Przeglądanie i wyszukiwanie produktów były najlepsze zakupy przeprowadzone przy użyciu technologii asystenta głosowego wśród użytkowników w USA w ankiecie z 2021 r.
  • Wśród specjalistów technicznych na całym świecie prawie 80% wykorzystaj wirtualnych asystentów do obsługi klienta.
  • Do 2024 roku 73% decydentów zajmujących się obsługą klienta w Ameryce Północnej uważa, że ​​czat online, czat wideo, chatboty lub media społecznościowe będą najczęściej używanych kanałów obsługi klienta.
  • W ankiecie z 2021 r. 86% amerykańskich menedżerów zgodziło się, że sztuczna inteligencja stanie się „technologią głównego nurtu” w ich firmach.
  • Od lutego 2022 r. 53% dorosłych Amerykanów komunikowało się z chatbotem AI w celu obsługi klienta w ciągu ostatniego roku.
  • W 2022, 3.5 mld aplikacje chatbota były dostępne na całym świecie.
  • Połączenia trzy najważniejsze powody Amerykańscy konsumenci używają chatbota w godzinach pracy (18%), informacji o produktach (17%) i prośbach o obsługę klienta (16%).

Statystyki te podkreślają rosnącą adopcję i wpływ konwersacyjnej sztucznej inteligencji w różnych branżach i zachowaniach konsumentów.
Wprowadzenie do konwersacji

Jak działa konwersacyjna sztuczna inteligencja

Konwersacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne wyrafinowane algorytmy do angażowania się w dialogi bogate w kontekst. W miarę jak sztuczna inteligencja napotyka szerszy zakres danych wprowadzanych przez użytkownika, poprawia rozpoznawanie wzorców i zdolności przewidywania. Proces konwersacyjnej sztucznej inteligencji angażującej użytkowników można podzielić na cztery kluczowe etapy:

Jak działa sztuczna inteligencja konwersacyjna

Krok 1: Kolekcja danych wejściowych – Użytkownicy przekazują swoje dane za pomocą tekstu lub głosu.

Krok 2: Przetwarzanie danych wejściowych – Gdy dane wejściowe są w formie tekstowej, do wydobycia znaczenia ze słów używane jest rozumienie języka naturalnego (NLU). W przypadku wprowadzania głosowego najpierw stosowane jest automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR), aby przekonwertować dźwięk na tokeny językowe, które można dalej analizować.

Krok 3: Generowanie odpowiedzi – Techniki generowania języka naturalnego są wykorzystywane do odpowiedniej odpowiedzi na zapytanie użytkownika.

Krok 4: Ciągłe doskonalenie – Konwersacyjne systemy sztucznej inteligencji analizują dane wprowadzane przez użytkowników w czasie, udoskonalając ich odpowiedzi, aby zapewnić dokładność i trafność.

Rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Konwersacyjna sztuczna inteligencja może przynieść wiele korzyści firmom, zaspokajając różne potrzeby i dostarczając dostosowane rozwiązania. Istnieją trzy główne rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji: chatboty, asystenci głosowi i interaktywne odpowiedzi głosowe. Wybór odpowiedniego modelu zależy od celów biznesowych i przypadków użycia.

Chatbots

Chatboty to tekstowe narzędzia sztucznej inteligencji, które angażują użytkowników za pośrednictwem wiadomości lub stron internetowych. Mogą być oparte na regułach, oparte na AI/NLP lub hybrydowe. Chatboty automatyzują zadania związane z obsługą klienta, sprzedażą i generowaniem leadów, oferując jednocześnie spersonalizowaną pomoc.

Asystenci głosowi

Asystenci głosowi (VA) umożliwiają interakcję za pomocą poleceń głosowych. Przetwarzają język mówiony w celu zaangażowania bez użycia rąk i można je znaleźć w smartfonach i głośnikach. Pomoc VA w zakresie obsługi klienta, planowania spotkań, wskazówek i często zadawanych pytań.

IVR

IVR to oparte na regułach systemy telefoniczne, które umożliwiają interakcję za pomocą poleceń głosowych lub wprowadzania tonowego. Automatyzują przekierowywanie połączeń, gromadzenie informacji i opcje samoobsługi. Systemy IVR skutecznie obsługują dużą liczbę połączeń w dziale obsługi klienta i sprzedaży.

Różnica między sztuczną inteligencją a chatbotem opartym na regułach

Chatbot AI/NLPChatbot oparty na regułach
Rozumie i współdziała z poleceniami głosowymi i tekstowymiRozumie i współdziała tylko z poleceniami tekstowymi
Potrafi zrozumieć kontekst i zinterpretować intencje w rozmowieMoże śledzić z góry określony przepływ czatu, na którym został przeszkolony
Zaprojektowany, aby mieć dialogi konwersacyjneZaprojektowany jako czysto nawigacyjny
Działa na wielu interfejsach, takich jak blogi i wirtualni asystenciDziała tylko jako interfejs obsługi czatu
Potrafi uczyć się z interakcji, rozmówJest zgodny z wcześniej zaprojektowanym zestawem reguł i musi być skonfigurowany z nowymi aktualizacjami
Szkolenie wymaga mnóstwa czasu, danych i zasobówSzybsze i tańsze szkolenie
Może dostarczać spersonalizowane odpowiedzi na podstawie interakcjiWykonuje przewidywalne zadania
Idealny do złożonych projektów, które wymagają zaawansowanego podejmowania decyzjiIdealny do prostszych i lepiej zdefiniowanych przypadków użycia

Zalety konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Konwersacyjna sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana, intuicyjna i opłacalna, co prowadzi do powszechnej adopcji w różnych branżach. Przyjrzyjmy się bardziej szczegółowo znaczącym zaletom tej innowacyjnej technologii:

Spersonalizowane rozmowy w wielu kanałach

Konwersacyjna sztuczna inteligencja umożliwia organizacjom świadczenie najwyższej klasy obsługi klienta poprzez spersonalizowane interakcje w różnych kanałach, zapewniając bezproblemową podróż klienta od mediów społecznościowych po czaty internetowe na żywo.

Bezproblemowe skalowanie w celu zarządzania dużą liczbą połączeń

Konwersacyjna sztuczna inteligencja może pomóc zespołom obsługi klienta w radzeniu sobie z nagłymi skokami liczby połączeń poprzez kategoryzowanie interakcji na podstawie intencji klienta, wymagań, historii połączeń i nastrojów. Umożliwia to wydajne kierowanie połączeń, zapewniając, że agenci na żywo obsługują interakcje o wysokiej wartości, podczas gdy chatboty zarządzają interakcjami o niskiej wartości.

Podnieś poziom obsługi klienta

Doświadczenie klienta stało się znaczącym wyróżnikiem marki. Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga firmom dostarczać pozytywne doświadczenia. Zapewnia natychmiastowe, dokładne odpowiedzi na zapytania i opracowuje odpowiedzi zorientowane na klienta, korzystając z technologii rozpoznawania mowy, analizy nastrojów i rozpoznawania intencji.

Wspiera inicjatywy marketingowe i sprzedażowe

Konwersacyjna sztuczna inteligencja pozwala firmom tworzyć unikalne tożsamości marek i zdobywać przewagę konkurencyjną na rynku. Firmy mogą integrować chatboty AI z marketingiem, aby opracowywać kompleksowe profile kupujących, rozumieć preferencje zakupowe i projektować spersonalizowane treści dostosowane do potrzeb klientów.

Lepsze oszczędności kosztów dzięki automatycznej obsłudze klienta

Chatboty zapewniają efektywność kosztową, przewidując, że uratują firmy 8 miliardów dolarów rocznie do 2022 r. Tworzenie chatbotów do obsługi prostych i złożonych zapytań zmniejsza potrzebę ciągłego szkolenia pracowników obsługi klienta. Chociaż początkowe koszty wdrożenia mogą być wysokie, długoterminowe korzyści przewyższają początkową inwestycję.

Wielojęzyczne wsparcie dla globalnego zasięgu

Sztuczną inteligencję konwersacyjną można zaprogramować tak, aby obsługiwała wiele języków, umożliwiając firmom obsługę globalnej bazy klientów. Ta umiejętność pomaga firmom zapewniać bezproblemowe wsparcie klientom nieanglojęzycznym, przełamując bariery językowe i poprawiając ogólne zadowolenie klientów.

Ulepszone gromadzenie i analiza danych

Platformy konwersacyjnej sztucznej inteligencji mogą gromadzić i analizować ogromne ilości danych klientów, oferując bezcenny wgląd w zachowania, preferencje i obawy klientów. To podejście oparte na danych pomaga firmom podejmować świadome decyzje, udoskonalać strategie marketingowe oraz opracowywać lepsze produkty i usługi. Co więcej, ten ciągły przepływ danych zwiększa zdolność uczenia się sztucznej inteligencji, prowadząc z czasem do dokładniejszych i wydajniejszych reakcji.

Dostępność 24 / 7

Konwersacyjna sztuczna inteligencja może zapewnić całodobowe wsparcie, zapewniając klientom pomoc w razie potrzeby, niezależnie od stref czasowych lub dni ustawowo wolnych od pracy. Ta ciągła dostępność jest szczególnie ważna dla firm prowadzących działalność globalną lub klientów wymagających wsparcia poza tradycyjnymi godzinami pracy.

 

Przykład konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Wiele dużych i małych firm korzysta z chatbotów opartych na sztucznej inteligencji i wirtualnych pomocników w mediach społecznościowych. Te narzędzia pomagają firmom wchodzić w interakcje z klientami, odpowiadać na pytania oraz szybko i łatwo zapewniać wsparcie. Oto kilka przykładów:

Dominos
Spotify
Ebay

Dominos – Zamówienie, zapytania, status chatbota

Chatbot Domino, „Dom”, jest dostępny na wielu platformach, w tym na Facebooku Messenger, Twitterze i stronie internetowej firmy.

Dom umożliwia klientom składanie zamówień, śledzenie dostaw i otrzymywanie niestandardowych rekomendacji pizzy na podstawie ich preferencji. To podejście oparte na sztucznej inteligencji poprawiło ogólne wrażenia klientów i usprawniło proces składania zamówień.

Spotify – Chatbot wyszukujący muzykę

Chatbot Spotify na Facebooku Messenger pomaga użytkownikom znajdować, słuchać i udostępniać muzykę. Chatbot może polecać playlisty w oparciu o preferencje, nastrój lub aktywność użytkownika, a nawet dostarczać dostosowane playlisty na żądanie.

Oparty na sztucznej inteligencji chatbot pozwala użytkownikom odkrywać nową muzykę i udostępniać ulubione utwory bezpośrednio za pośrednictwem aplikacji Messenger, poprawiając ogólne wrażenia muzyczne.

eBay – intuicyjny ShopBot

ShopBot firmy eBay, dostępny w komunikatorze Facebook Messenger, pomaga użytkownikom w wyszukiwaniu produktów i ofert na platformie eBay. Chatbot może dostarczać spersonalizowane sugestie zakupowe w oparciu o preferencje użytkownika, przedziały cenowe i zainteresowania.

Użytkownicy mogą również przesłać zdjęcie przedmiotu, którego szukają, a chatbot użyje technologii rozpoznawania obrazu, aby znaleźć podobne przedmioty w serwisie eBay. To oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie usprawnia zakupy i pomaga użytkownikom odkrywać wyjątkowe przedmioty i okazje.

Łagodzenie typowych wyzwań związanych z danymi w konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Konwersacyjna sztuczna inteligencja dynamicznie przekształca komunikację człowiek-komputer. Wiele firm chętnie rozwija zaawansowane konwersacyjne narzędzia i aplikacje AI, które mogą zmienić sposób prowadzenia działalności. Jednak zanim opracujesz chatbota, który może ułatwić lepszą komunikację między Tobą a Twoimi klientami, musisz przyjrzeć się wielu rozwojowym pułapkom, z którymi możesz się zmierzyć.

Różnorodność językowa

Różnorodność językowa Opracowanie asystenta czatu, który może obsługiwać kilka języków, jest wyzwaniem. Ponadto sama różnorodność języków na całym świecie sprawia, że ​​wyzwaniem jest opracowanie chatbota, który bezproblemowo zapewnia obsługę wszystkich klientów.

W 2022, około 1.5 miliardów ludzie mówili po angielsku na całym świecie, a następnie chiński mandaryński z 1.1 miliarda osób. Chociaż angielski jest najczęściej używanym i uczonym językiem obcym na świecie, tylko około 20% mówi nim ludność świata. To sprawia, że ​​reszta światowej populacji – 80% – posługuje się językami innymi niż angielski. Dlatego tworząc chatbota, musisz również wziąć pod uwagę różnorodność językową.

Zmienność językowa

Istoty ludzkie w różny sposób mówią różnymi językami i tym samym językiem. Niestety, maszyna nadal nie jest w stanie w pełni zrozumieć zmienności języka mówionego, uwzględniając emocje, dialekty, wymowę, akcenty i niuanse.

Nasze słowa i wybór języka są również odzwierciedlone w sposobie pisania. Można oczekiwać, że maszyna zrozumie i doceni zmienność języka tylko wtedy, gdy grupa adnotatorów nauczy ją na różnych zestawach danych mowy.

Dynamizm w mowie

Innym poważnym wyzwaniem w rozwoju konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest wprowadzenie dynamiki mowy do walki. Na przykład podczas mówienia używamy kilku wypełniaczy, pauz, fragmentów zdań i nieczytelnych dźwięków. Ponadto mowa jest znacznie bardziej złożona niż słowo pisane, ponieważ zwykle nie robimy przerwy między każdym słowem a akcentem na właściwej sylabie.

Kiedy słuchamy innych, mamy tendencję do czerpania intencji i znaczenia ich rozmowy, korzystając z doświadczeń naszego życia. W rezultacie kontekstualizujemy i rozumiemy ich słowa, nawet jeśli są niejednoznaczne. Jednak maszyna nie jest w stanie tej jakości.

Zaszumione dane

Zaszumione dane lub hałas w tle to dane, które nie wnoszą wartości do rozmów, takie jak dzwonki do drzwi, psy, dzieci i inne dźwięki w tle. Dlatego konieczne jest szorowanie lub filtrowanie pliki audio tych dźwięków i wytrenuj system sztucznej inteligencji w identyfikowaniu dźwięków, które mają znaczenie, i tych, które nie mają znaczenia.

Plusy i minusy różnych typów danych mowy

Plusy i minusy różnych typów danych mowy Zbudowanie systemu rozpoznawania głosu opartego na sztucznej inteligencji lub konwersacyjnej sztucznej inteligencji wymaga mnóstwa treningów i testów zestawów danych. Jednak posiadanie dostępu do tak wysokiej jakości zbiorów danych – wiarygodnych i spełniających określone potrzeby projektu – nie jest łatwe. Istnieją jednak opcje dostępne dla firm poszukujących szkoleniowych zestawów danych, a każda opcja ma zalety i wady.

Jeśli szukasz ogólnego typu zestawu danych, masz dostępnych wiele opcji wystąpień publicznych. Jednak w przypadku czegoś bardziej konkretnego i odpowiedniego do wymagań projektu może być konieczne samodzielne zebranie i dostosowanie go.

  1. Zastrzeżone dane mowy

    Pierwszym miejscem, w którym należy szukać, byłyby zastrzeżone dane Twojej firmy. Ponieważ jednak masz prawo i zgodę na wykorzystanie danych dotyczących mowy klientów, możesz wykorzystać ten ogromny zbiór danych do szkolenia i testowania swoich projektów.

    Plusy:

    • Brak dodatkowych kosztów gromadzenia danych szkoleniowych
    • Dane szkoleniowe są prawdopodobnie istotne dla Twojej firmy
    • Dane mowy mają również naturalną akustykę otoczenia, dynamicznych użytkowników i urządzenia.

    Wady:

    • Korzystanie z takich danych może kosztować cię mnóstwo pieniędzy za pozwolenie na nagrywanie i używanie.
    • Dane dotyczące mowy mogą mieć ograniczenia językowe, demograficzne lub dotyczące bazy klientów
    • Dane mogą być bezpłatne, ale nadal będziesz płacić za przetwarzanie, transkrypcję, tagowanie i nie tylko.
  2. Publiczne zbiory danych

    Zestawy danych mowy publicznej to kolejna opcja, jeśli nie zamierzasz używać swoich. Te zbiory danych są częścią domeny publicznej i mogą być gromadzone na potrzeby projektów typu open source.

    ZALETY:

    • Publiczne zbiory danych są bezpłatne i idealnie nadają się do projektów niskobudżetowych
    • Są dostępne do natychmiastowego pobrania
    • Publiczne zbiory danych są dostępne w różnych skryptowych i nieskryptowanych zestawach próbek.

    Wady:

    • Koszty przetwarzania i zapewnienia jakości mogą być wysokie
    • Jakość zbiorów danych dotyczących mowy publicznej różni się w znacznym stopniu
    • Oferowane próbki mowy są zwykle ogólne, przez co nie nadają się do opracowywania konkretnych projektów mowy
    • Zbiory danych są zazwyczaj stronnicze w kierunku języka angielskiego
  3. Gotowe/gotowe zestawy danych

    Eksploracja gotowych zestawów danych to kolejna opcja, jeśli dane publiczne lub zastrzeżone zbieranie danych mowy nie odpowiada Twoim potrzebom.

    Dostawca zebrał wstępnie przygotowane zestawy danych mowy w celu odsprzedaży klientom. Ten typ zbioru danych może być używany do opracowywania ogólnych aplikacji lub konkretnych celów.

    ZALETY:

    • Możesz uzyskać dostęp do zbioru danych, który odpowiada Twoim konkretnym potrzebom dotyczącym danych mowy
    • Bardziej opłacalne jest korzystanie z gotowego zestawu danych niż zbieranie własnych
    • Możesz szybko uzyskać dostęp do zbioru danych

    Wady:

    • Ponieważ zestaw danych jest wstępnie zapakowany, nie jest dostosowany do potrzeb projektu.
    • Co więcej, zbiór danych nie jest unikalny dla Twojej firmy, ponieważ każda inna firma może go kupić.
  4. Wybierz niestandardowe zebrane zestawy danych

    Tworząc aplikację głosową, potrzebujesz szkoleniowego zestawu danych, który spełnia wszystkie Twoje specyficzne wymagania. Jednak jest bardzo mało prawdopodobne, że uzyskasz dostęp do gotowego zestawu danych, który spełnia unikalne wymagania Twojego projektu. Jedyną dostępną opcją byłoby utworzenie zestawu danych lub pozyskanie zestawu danych za pośrednictwem zewnętrznych dostawców rozwiązań.

    Zestawy danych dla potrzeb szkoleniowych i testowych można w pełni dostosować. Możesz uwzględnić dynamikę języka, różnorodność danych mowy i dostęp do różnych uczestników. Ponadto zestaw danych można skalować w celu terminowego spełnienia wymagań projektu.

    ZALETY:

    • Zbiory danych są zbierane dla konkretnego przypadku użycia. Zminimalizowana jest szansa, że ​​algorytmy AI odbiegają od zamierzonych wyników.
    • Kontroluj i zmniejszaj stronniczość danych AI

    Wady:

    • Zestawy danych mogą być kosztowne i czasochłonne; jednak korzyści zawsze przewyższają koszty.

Plusy i minusy różnych typów danych mowy

Konwersacyjne przypadki użycia AI

Świat możliwości rozpoznawania danych głosowych i aplikacji głosowych jest ogromny i są one wykorzystywane w wielu branżach do wielu zastosowań.

Inteligentne AGD/urządzenia domowe

W Voice Consumer Index 2021 odnotowano, że blisko 66% użytkowników z USA, Wielkiej Brytanii i Niemiec korzystało z inteligentnych głośników, a 31% każdego dnia korzystało z jakiejś formy technologii głosowej. Ponadto inteligentne urządzenia, takie jak telewizory, światła, systemy bezpieczeństwa i inne, reagują na polecenia głosowe dzięki technologii rozpoznawania głosu.

Aplikacja wyszukiwania głosowego

Wyszukiwanie głosowe jest jednym z najczęstszych zastosowań rozwoju konwersacyjnej sztucznej inteligencji. O 20% wszystkich wyszukiwań przeprowadzanych w Google pochodzi z technologii asystenta głosowego. 74% respondentów ankiety stwierdziło, że korzystało z wyszukiwania głosowego w ciągu ostatniego miesiąca.

Konsumenci w coraz większym stopniu polegają na wyszukiwaniu głosowym podczas robienia zakupów, obsługi klienta, lokalizowania firm lub adresów oraz przeprowadzania zapytań.

Obsługa klienta

Obsługa klienta jest jednym z najbardziej znanych przypadków użycia technologii rozpoznawania mowy, ponieważ pomaga poprawić jakość zakupów klientów w przystępnej cenie i skutecznie.

Zdrowie

Najnowsze osiągnięcia w zakresie konwersacyjnych produktów AI przynoszą znaczne korzyści dla opieki zdrowotnej. Jest szeroko stosowany przez lekarzy i innych pracowników służby zdrowia do rejestrowania notatek głosowych, poprawiania diagnozy, zapewniania konsultacji i utrzymywania komunikacji pacjent-lekarz.

Aplikacje bezpieczeństwa

Rozpoznawanie głosu to kolejny przypadek użycia w postaci aplikacji zabezpieczających, w których oprogramowanie określa unikalne cechy głosu poszczególnych osób. Umożliwia wejście lub dostęp do aplikacji lub lokali w oparciu o dopasowanie głosowe. Biometria głosu eliminuje kradzież tożsamości, powielanie poświadczeń i niewłaściwe wykorzystanie danych.

Polecenia głosowe pojazdu

Pojazdy, głównie samochody, są wyposażone w oprogramowanie do rozpoznawania głosu, które reaguje na polecenia głosowe, zwiększając bezpieczeństwo w ruchu. Te konwersacyjne narzędzia AI akceptują proste polecenia, takie jak regulacja głośności, wykonywanie połączeń i wybieranie stacji radiowych.

Branże wykorzystujące konwersacyjną sztuczną inteligencję

Obecnie konwersacyjna sztuczna inteligencja jest używana głównie jako Chatboty. Jednak kilka branż wdraża tę technologię, aby uzyskać ogromne korzyści. Niektóre branże wykorzystujące konwersacyjną sztuczną inteligencję to:

Zdrowie

Opieka zdrowotna konwersacyjna ai Konwersacyjna sztuczna inteligencja ma ogromny wpływ na sektor opieki zdrowotnej. Konwersacyjna sztuczna inteligencja okazała się korzystna dla pacjentów, lekarzy, personelu, pielęgniarek i innego personelu medycznego.

Niektóre z korzyści to

  • Zaangażowanie pacjenta w fazie pozabiegowej
  • Chatboty do planowania spotkań
  • Odpowiedzi na często zadawane pytania i pytania ogólne
  • Ocena objawów
  • Identyfikuj pacjentów wymagających intensywnej opieki
  • Eskalacja nagłych przypadków

E-commerce

Sztuczna inteligencja konwersacyjna w handlu elektronicznym Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga firmom handlu elektronicznego nawiązać kontakt z klientami, dostarczać spersonalizowane rekomendacje i sprzedawać produkty.

Branża handlu elektronicznego w pełni wykorzystuje zalety tej najlepszej w swojej klasie technologii.

  • Zbieranie informacji o kliencie
  • Podaj odpowiednie informacje o produkcie i zalecenia
  • Poprawa zadowolenia klienta
  • Pomoc w składaniu zamówień i zwrotach
  • Odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania
  • Produkty do sprzedaży krzyżowej i dodatkowej

Bankowość

Bankowość konwersacyjna ai Sektor bankowy wdraża konwersacyjne narzędzia AI w celu usprawnienia interakcji z klientami, przetwarzania wniosków w czasie rzeczywistym oraz zapewnienia uproszczonej i ujednoliconej obsługi klienta w wielu kanałach.

  • Pozwól klientom sprawdzić swoje salda w czasie rzeczywistym
  • Pomoc przy wpłatach
  • Pomoc w rozliczaniu podatków i ubieganiu się o pożyczki
  • Usprawnij proces bankowy, wysyłając przypomnienia o rachunkach, powiadomienia i alerty

Ubezpieczenia

Rozmowa o ubezpieczeniach ai Podobnie jak sektor bankowy, branża ubezpieczeniowa jest również napędzana cyfrowo przez konwersacyjną sztuczną inteligencję i czerpie z niej korzyści. Na przykład konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga branży ubezpieczeniowej zapewnić szybsze i bardziej niezawodne sposoby rozwiązywania konfliktów i roszczeń.

  • Podaj zalecenia dotyczące zasad
  • Szybsze likwidacje szkód
  • Wyeliminuj czasy oczekiwania
  • Zbierz opinie i recenzje od klientów
  • Stwórz świadomość klientów na temat polityk
  • Zarządzaj szybszymi roszczeniami i odnawianiem

Branże wykorzystujące konwersacyjną sztuczną inteligencję

Oferta Shaip

Jeśli chodzi o dostarczanie wysokiej jakości i niezawodnych zestawów danych do opracowywania zaawansowanych aplikacji mowy do interakcji człowiek-maszyna, firma Shaip jest liderem na rynku dzięki udanym wdrożeniom. Jednak ze względu na dotkliwy niedobór chatbotów i asystentów mowy, firmy coraz częściej poszukują usług Shaip – ​​lidera rynku – w celu zapewnienia dostosowanych, dokładnych i wysokiej jakości zestawów danych do szkolenia i testowania projektów AI.

Łącząc przetwarzanie języka naturalnego, możemy zapewnić spersonalizowane doświadczenia, pomagając w tworzeniu dokładnych aplikacji mowy, które skutecznie naśladują ludzkie rozmowy. Używamy wielu zaawansowanych technologii, aby dostarczać klientom wysokiej jakości wrażenia. NLP uczy maszyny interpretacji ludzkich języków i interakcji z ludźmi.

Oferta Shaip

Transkrypcja audio

Shaip jest wiodącym dostawcą usług transkrypcji audio, oferującym różnorodne pliki mowy/audio dla wszystkich rodzajów projektów. Ponadto Shaip oferuje usługę transkrypcji w 100% stworzoną przez człowieka, umożliwiającą konwersję plików audio i wideo – wywiadów, seminariów, wykładów, podcastów itp. na czytelny tekst.

Etykietowanie mowy

Shaip oferuje rozbudowane usługi znakowania mowy, fachowo oddzielając dźwięki i mowę w pliku audio i oznaczając każdy plik. Poprzez dokładne oddzielenie podobnych dźwięków audio i dodanie do nich adnotacji,

Diaryzacja mówcy

Specjalistyczna wiedza firmy Sharp obejmuje oferowanie doskonałych rozwiązań w zakresie dializy głośników poprzez segmentację nagrań audio w oparciu o ich źródło. Ponadto granice głośników są dokładnie identyfikowane i klasyfikowane, takie jak głośnik 1, głośnik 2, muzyka, hałas w tle, dźwięki pojazdów, cisza i inne, aby określić liczbę głośników.

Klasyfikacja dźwięku

Adnotacja rozpoczyna się od zaklasyfikowania plików audio do z góry określonych kategorii. Kategorie zależą przede wszystkim od wymagań projektu i zazwyczaj obejmują zamiar użytkownika, język, segmentację semantyczną, hałas w tle, całkowitą liczbę mówców i inne.

Zbieranie wyrażeń w języku naturalnym/słowa przebudzenia

Trudno przewidzieć, że przy zadawaniu pytania lub inicjowaniu prośby klient zawsze wybierze podobne słowa. Np. „Gdzie jest najbliższa restauracja?” „Znajdź restauracje w pobliżu” lub „Czy w pobliżu jest restauracja?”
Wszystkie trzy wypowiedzi mają tę samą intencję, ale są inaczej sformułowane. Poprzez permutacje i kombinacje, eksperci konwersacji ai w Shaip zidentyfikują wszystkie możliwe kombinacje, aby wyrazić to samo żądanie. Shaip zbiera i przypisuje wypowiedzi i słowa przebudzenia, koncentrując się na semantyce, kontekście, tonie, dykcji, czasie, stresie i dialektach.

Wielojęzyczne usługi danych audio

Wielojęzyczne usługi danych dźwiękowych to kolejna bardzo preferowana oferta firmy Shaip, ponieważ mamy zespół zbieraczy danych zbierających dane dźwiękowe w ponad 150 językach i dialektach na całym świecie.

Wykrywanie zamiarów

Interakcje międzyludzkie i komunikacja są często bardziej skomplikowane, niż im przypisujemy. Ta wrodzona komplikacja utrudnia wytrenowanie modelu ML w celu dokładnego rozumienia ludzkiej mowy.
Co więcej, różni ludzie z tej samej grupy demograficznej lub różnych grup demograficznych mogą w różny sposób wyrażać tę samą intencję lub sentyment. Tak więc system rozpoznawania mowy musi być przeszkolony, aby rozpoznawać wspólne intencje, niezależnie od grupy demograficznej.
Aby upewnić się, że możesz szkolić i rozwijać najwyższej klasy model uczenia maszynowego, nasi logopedzi zapewniają obszerne i różnorodne zestawy danych, aby pomóc systemowi zidentyfikować kilka sposobów, w jakie ludzie wyrażają tę samą intencję.

Klasyfikacja intencji

Podobnie jak w przypadku identyfikowania tego samego zamiaru od różnych osób, Twoje chatboty powinny być również przeszkolone w kategoryzowaniu komentarzy klientów na różne kategorie – wstępnie ustalone przez Ciebie. Każdy chatbot lub wirtualny asystent jest projektowany i rozwijany w określonym celu. Shaip może klasyfikować intencje użytkownika do predefiniowanych kategorii zgodnie z wymaganiami.

Automatyczne rozpoznawanie mowy lub ASR

Rozpoznawanie mowy” odnosi się do konwersji wypowiadanych słów na tekst; jednak rozpoznawanie głosu i identyfikacja mówcy ma na celu identyfikację zarówno treści mówionych, jak i tożsamości mówcy. Dokładność ASR jest określana przez różne parametry, tj. głośność głośnika, hałas w tle, sprzęt nagrywający itp.

Wykrywanie tonów

Innym interesującym aspektem interakcji międzyludzkich jest ton – samoistnie rozpoznajemy znaczenie słów w zależności od tonu, jakim są one wypowiadane. Chociaż to, co mówimy, jest ważne, sposób, w jaki wypowiadamy te słowa, również przekazuje znaczenie.
Na przykład proste zdanie, takie jak „Jaka radość!” może być okrzykiem szczęścia i może być również sarkastyczny. To zależy od tonu i stresu.
'Co ty robisz?'
'Co ty robisz?' 
Oba te zdania mają dokładne słowa, ale akcent na słowach jest inny, zmieniając całe znaczenie zdań. Chatbot jest wyszkolony w rozpoznawaniu szczęścia, sarkazmu, złości, irytacji i innych wyrażeń. W tym miejscu do gry wkracza wiedza specjalistyczna logopedów i anotatorów firmy Sharp.

Licencjonowanie danych audio / mowy

Shaip oferuje niezrównane, gotowe do użycia zestawy danych mowy, które można dostosować do specyficznych potrzeb projektu. Większość naszych zestawów danych może zmieścić się w każdym budżecie, a dane są skalowalne, aby spełnić wszystkie przyszłe wymagania projektowe. Oferujemy ponad 40 100 godzin gotowych zestawów danych mowy w ponad 50 dialektach w ponad XNUMX językach. Zapewniamy również szereg rodzajów dźwięków, w tym słowa spontaniczne, monologowe, skryptowe i budzące. Zobacz całość Katalog danych.

Gromadzenie danych audio/mowy

Gdy brakuje wysokiej jakości zestawów danych mowy, powstałe rozwiązanie mowy może być pełne problemów i może być pozbawione niezawodności. Shaip jest jednym z niewielu dostawców, którzy dostarczają wielojęzyczne kolekcje audio, transkrypcję audio i narzędzia do adnotacji oraz usługi, które można w pełni dostosować do projektu.
Dane mowy można postrzegać jako spektrum, przechodząc od mowy naturalnej z jednej strony do mowy nienaturalnej z drugiej. W mowie naturalnej mówca mówi w sposób spontaniczny, konwersacyjny. Z drugiej strony, nienaturalne dźwięki mowy są ograniczone, gdy mówca czyta scenariusz. Na koniec mówcy są zachęcani do wypowiadania słów lub fraz w kontrolowany sposób w środku spektrum.

Specjalistyczna wiedza firmy Sharp obejmuje dostarczanie różnych typów zestawów danych mowy w ponad 150 językach

Dane skryptowe

Mówcy proszeni są o wypowiedzenie określonych słów lub fraz ze skryptu w formacie danych mowy skryptowej. Ten kontrolowany format danych zazwyczaj obejmuje polecenia głosowe, w których mówca czyta wcześniej przygotowany skrypt.

W Shaip dostarczamy oskryptowany zestaw danych do opracowywania narzędzi dla wielu wymowy i tonacji. Dobre dane mowy powinny zawierać próbki od wielu mówców z różnych grup akcentujących.

Dane spontaniczne

Podobnie jak w rzeczywistych scenariuszach, dane spontaniczne lub konwersacyjne są najbardziej naturalną formą mowy. Dane mogą być próbkami rozmów telefonicznych lub wywiadów.

Shaip zapewnia spontaniczny format mowy do tworzenia chatbotów lub wirtualnych asystentów, którzy muszą rozumieć kontekstowe rozmowy. Dlatego zbiór danych ma kluczowe znaczenie dla tworzenia zaawansowanych i realistycznych chatbotów opartych na sztucznej inteligencji.

Dane wypowiedzi

Zestaw danych mowy wypowiedzi dostarczony przez Shaip jest jednym z najbardziej poszukiwanych na rynku. Dzieje się tak dlatego, że wypowiedzi / słowa budzące uruchamiają asystentów głosowych i skłaniają ich do inteligentnego odpowiadania na ludzkie zapytania.

Transkreacja

Nasza biegłość w wielu językach pomaga nam oferować zestawy danych do transkreacji z obszernymi próbkami głosu tłumaczącymi frazę z jednego języka na inny przy ścisłym zachowaniu tonalności, kontekstu, intencji i stylu.

Dane zamiany tekstu na mowę (TTS)

Zapewniamy bardzo dokładne próbki mowy, które pomagają tworzyć autentyczne i wielojęzyczne produkty do przetwarzania tekstu na mowę. Ponadto udostępniamy pliki audio z ich dokładnymi adnotacjami, pozbawionymi szumów w tle transkrypcji.

Zamiana mowy na tekst

Shaip oferuje ekskluzywne usługi zamiany mowy na tekst, przekształcając nagraną mowę w wiarygodny tekst. Ponieważ jest to część technologii NLP i kluczowa dla rozwoju zaawansowanych asystentów mowy, skupiamy się na słowach, zdaniach, wymowie i dialektach.

Dostosowywanie gromadzenia danych mowy

Zestawy danych mowy odgrywają kluczową rolę w opracowywaniu i wdrażaniu zaawansowanych modeli konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Jednak niezależnie od celu opracowywania rozwiązań mowy, dokładność, wydajność i jakość produktu końcowego zależy od rodzaju i jakości przeszkolonych danych.

Niektóre organizacje mają jasne wyobrażenie o tym, jakiego rodzaju danych potrzebują. Jednak większość z nich nie jest w pełni świadoma swoich potrzeb i wymagań projektowych. Dlatego musimy przekazać im konkretny pomysł na temat gromadzenia danych dźwiękowych metodologie stosowane przez Shaip.

Demografia

Języki docelowe i dane demograficzne można określić na podstawie projektu. Ponadto dane dotyczące mowy można dostosowywać na podstawie danych demograficznych, takich jak wiek, wykształcenie itp. Kolejnym czynnikiem dostosowywania w pobieraniu próbek danych są kraje, ponieważ mogą one wpływać na wynik projektu.

Mając na uwadze potrzebny język i dialekt, próbki audio dla określonego języka są zbierane i dostosowywane w oparciu o wymaganą biegłość – native lub nie-rodowi użytkownicy.

Rozmiar kolekcji

Rozmiar próbki audio odgrywa kluczową rolę w określaniu wydajności projektu. W związku z tym łączna liczba respondentów należy rozważyć przy gromadzeniu danych. The łączna liczba wypowiedzi lub powtórzenia mowy na uczestnika lub wszystkich uczestników należy również rozważyć.

Skrypt danych

Skrypt jest jednym z najważniejszych elementów strategii zbierania danych. Dlatego niezbędne jest określenie skryptu danych potrzebnego do projektu – skryptowane, nieskryptowane, wypowiedzi lub słowa budzące.

Formaty audio

Dźwięk danych mowy odgrywa kluczową rolę w opracowywaniu rozwiązań rozpoznawania głosu i dźwięku. The jakość dźwięku a hałas w tle może mieć wpływ na wynik uczenia modelu.

Zbieranie danych mowy powinno zapewniać format pliku, kompresja, struktura treści, a wymagania dotyczące wstępnego przetwarzania można dostosować do wymagań projektu.

Dostarczanie plików audio

Bardzo krytycznym elementem gromadzenia danych mowy jest dostarczanie plików audio zgodnie z wymaganiami klienta. W rezultacie usługi segmentacji, transkrypcji i etykietowania danych świadczone przez Shaip są jednymi z najbardziej poszukiwanych przez firmy ze względu na ich wzorcową jakość i skalowalność.

Co więcej, również śledzimy konwencje nazewnictwa plików do natychmiastowego użycia i ściśle przestrzegaj terminów dostaw w celu szybkiego wdrożenia.

Nasza wiedza

Zebrane godziny mowy
0 +
Kolekcjonerzy danych
0 +
Zgodne z danymi osobowymi
0 %
Obsługiwane języki
0 +
Akceptacja danych
> 0
Klienci z listy Fortune 500
0 +

Obsługiwane języki

Historie Sukcesu

Współpracowaliśmy z niektórymi z czołowych firm i marek i dostarczyliśmy im najwyższej klasy konwersacyjne rozwiązania AI.

Niektóre z naszych historii sukcesu obejmują:

  • Opracowaliśmy zestaw danych rozpoznawania mowy zawierający ponad 10,000 XNUMX godzin wielojęzycznych transkrypcji, rozmów i plików audio, aby trenować i budować chatbota na żywo.
  • Zbudowaliśmy wysokiej jakości zestaw danych składający się z 1000 konwersacji po 6 tur na konwersację, który służy do szkolenia chatbota ubezpieczeniowego. 
  • Nasz zespół ponad 3000 ekspertów lingwistycznych dostarczył ponad 1000 godzin plików audio i transkrypcji w 27 językach ojczystych do szkolenia i testowania asystenta cyfrowego.
  • Nasz zespół komentatorów i ekspertów lingwistycznych również szybko zebrał i dostarczył 20,000 27 i więcej godzin wypowiedzi w ponad XNUMX językach na całym świecie. 
  • Nasze usługi automatycznego rozpoznawania mowy są jednymi z najbardziej preferowanych przez branżę. Dostarczyliśmy rzetelnie oznaczone pliki audio, zwracając szczególną uwagę na wymowę, ton i intencje, korzystając z szerokiej gamy transkrypcji i leksykonów z różnych zestawów głośnikowych, aby poprawić niezawodność modeli ASR. 

Nasze historie sukcesu wynikają z zaangażowania naszego zespołu w dostarczanie naszym klientom najlepszych usług przy użyciu najnowszych technologii. To, co nas wyróżnia, to fakt, że nasza praca jest wspierana przez doświadczonych adnotatorów, którzy dostarczają bezstronne i dokładne zestawy danych zawierające adnotacje o złotym standardzie.

Nasz zespół ds. gromadzenia danych składający się z ponad 30,000 współpracowników może pozyskiwać, skalować i dostarczać wysokiej jakości zestawy danych, które pomagają w szybkim wdrażaniu modeli ML. Ponadto pracujemy na najnowszej platformie opartej na sztucznej inteligencji i mamy możliwość dostarczania firmom przyspieszonych rozwiązań do przesyłania danych mowy znacznie szybciej niż nasi najbliżsi konkurenci.

Historie sukcesu

Wnioski

Szczerze wierzymy, że ten przewodnik był dla Ciebie zaradny i że masz odpowiedzi na większość swoich pytań. Jeśli jednak nadal nie jesteś przekonany do wiarygodnego dostawcy, nie szukaj dalej.

W Shaip jesteśmy czołową firmą zajmującą się adnotacjami danych. Mamy ekspertów w tej dziedzinie, którzy jak nikt inny rozumieją dane i związane z nimi obawy. Możemy być Twoimi idealnymi partnerami, ponieważ wnosimy kompetencje, takie jak zaangażowanie, poufność, elastyczność i własność do każdego projektu lub współpracy.

Tak więc, niezależnie od rodzaju danych, dla których zamierzasz otrzymywać adnotacje, możesz znaleźć w nas ten doświadczony zespół, który spełni Twoje wymagania i cele. Zoptymalizuj swoje modele AI do nauki z nami.

Porozmawiajmy

  • Rejestrując się, zgadzam się z Shaip Polityka prywatności i Regulamin i wyrazić zgodę na otrzymywanie komunikacji marketingowej B2B od Shaip.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Chatboty to proste, oparte na regułach programy, które reagują na określone dane wejściowe. Jednocześnie konwersacyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe i rozumienie języka naturalnego do generowania bardziej ludzkich odpowiedzi kontekstowych, umożliwiając naturalne interakcje z użytkownikami.

Alexa (Amazon) i Siri (Apple) to przykłady konwersacyjnej sztucznej inteligencji, ponieważ potrafią zrozumieć intencje użytkownika, przetwarzać język mówiony i zapewniać spersonalizowane odpowiedzi w oparciu o kontekst i historię użytkownika.

Nie ma definitywnie „najlepszej” konwersacyjnej sztucznej inteligencji, ponieważ różne platformy obsługują unikalne przypadki użycia i branże. Niektóre popularne konwersacyjne platformy sztucznej inteligencji to Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI GPT-3 i Rasa.

Konwersacyjne aplikacje sztucznej inteligencji obejmują między innymi chatboty obsługi klienta, wirtualnych asystentów osobistych, narzędzia do nauki języków, porady dotyczące opieki zdrowotnej, rekomendacje dotyczące handlu elektronicznego, wdrażanie HR i zarządzanie wydarzeniami.

Konwersacyjne narzędzia sztucznej inteligencji to platformy i oprogramowanie, które umożliwiają opracowywanie, wdrażanie i zarządzanie chatbotami i wirtualnymi asystentami opartymi na sztucznej inteligencji. Przykłady obejmują Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, platformę Microsoft Bot i asystenta cyfrowego Oracle.