Kompletny przewodnik po konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Kompletny przewodnik dla kupujących 2023
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.
Przeczytaj przewodnik dla kupujących lub pobierz wersję PDF.
Spis treści
Globalny rynek konwersacyjnej sztucznej inteligencji wyceniono w 6.8 r. na 2021 mld USD. Przewiduje się, że wzrośnie do $ 18.4 mld 2026 przy CAGR 21.8%. Początkowo rozwijany jako zabawny zwierzak, konwersacyjna sztuczna inteligencja przez lata fenomenalnie urósł.
Chociaż konwersacyjna sztuczna inteligencja stała się częścią cyfrowego ekosystemu, wśród użytkowników brakuje świadomości – 63% użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że już korzysta z AI w swoim codziennym życiu. Jednak brak zrozumienia nie zniechęcił ludzi do korzystania z tych systemów konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Chatboty są prawdopodobnie najpopularniejszymi przykładami konwersacyjnej sztucznej inteligencji i przewiduje się, że będą świadkami % Wzrost 100 do adopcji w ciągu najbliższych 2-5 lat.
W Gartner W ankiecie wiele firm wskazało chatboty jako podstawową aplikację AI wykorzystywaną przez ich organizację. I że do 2022 r. prawie 70% pracowników umysłowych będzie wchodzić w interakcję z wirtualnymi platformami konwersacyjnymi w codziennej pracy.
Przyjrzyjmy się rodzajom konwersacyjnej sztucznej inteligencji i dlaczego zyskuje ona ogromne znaczenie w szerszym spektrum technologicznym.
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.
Co to jest konwersacyjna sztuczna inteligencja
Programowy i inteligentny sposób oferowania konwersacji w celu naśladowania rozmów z prawdziwymi ludźmi za pomocą technologii cyfrowych i telekomunikacyjnych.
Źródło: Deloitte: Konwersacyjna sztuczna inteligencja w erze cyfrowej
Sztuczna inteligencja konwersacyjna (AI) lub chatboty, wirtualni asystenci lub asystenci cyfrowi to technologie umożliwiające ludziom i komputerom skuteczną komunikację za pomocą tekstu lub mowy. Duże ilości danych dźwiękowych i tekstowych są wykorzystywane do trenowania modeli ML i NLP, które pomagają w naśladowaniu ludzkich rozmów, jednocześnie rozpoznając ludzką mowę lub wzorce tekstowe, identyfikując ich intencje i znaczenie w różnych językach.
Rodzaje konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Konwersacyjna sztuczna inteligencja zapewnia firmom różne korzyści w zależności od potrzeb i projektu. Dlatego przed opracowaniem konkretnego typu chatbota lub wirtualnego asystenta konieczne jest zrozumienie obecnie używanych rodzajów konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
Wybór odpowiedniego modelu zależy głównie od Twoich celów biznesowych. Załóżmy na przykład, że tworzysz chatbota detalicznego. W takim przypadku możesz dobrze sobie poradzić z typem AI lub hybrydowym, ponieważ chatboty muszą wchodzić w interakcje z użytkownikami, identyfikować zamiary i udzielać wskazówek dotyczących zakupów.
Z drugiej strony, jeśli tworzysz chatboty FAQ, algorytm oparty na regułach może działać dobrze. Trzy główne typy konwersacyjnej sztucznej inteligencji to oparta na regułach, sztuczna inteligencja i hybrydy. Przyjrzyjmy się szczegółowo każdemu z nich.
Oparte na regułach
Nazywane również botami drzewa decyzyjnego, chatboty oparte na regułach działają zgodnie z predefiniowaną regułą. Podążając za strukturą konwersacji w postaci drzewa decyzyjnego, chatbot odwzorowuje całą rozmowę na schemacie blokowym, korzystając z szeregu reguł, które pomagają chatbotowi rozwiązywać określone problemy. Ponieważ zasady stanowią podstawę problemów i rozwiązań, z którymi chatbot jest zaznajomiony, wyprzedza pytania i udziela gotowych odpowiedzi.
Seria reguł może być prosta lub skomplikowana. Chatbot nie jest jednak przystosowany do odpowiadania na zapytania wykraczające poza regulamin. Te chatboty mogą odpowiadać tylko na pytania, które pasują do wytrenowanych scenariuszy.
Szkolenie chatbota opartego na regułach jest łatwiejsze, szybsze i prostsze w integracji ze starszymi systemami. Jednak te chatboty nie mogą uczyć się poprzez interakcje, co ogranicza ich możliwości personalizacji i elastyczności.
Sztuczna inteligencja/NLP
Jak sama nazwa wskazuje, chatboty AI wykorzystują uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego zrozumienie kontekstu i intencji użytkownika przed udzieleniem odpowiedzi. Oparte na sztucznej inteligencji chatboty mogą formułować nawet złożone odpowiedzi w języku naturalnym na podstawie pytań użytkowników.
Dzięki możliwościom zrozumienia intencji i kontekstu chatboty AI mogą odpowiadać na złożone pytania użytkowników i dostosowywać rozmowę do potrzeb użytkowników.
Szkolenie chatbotów AI może zająć więcej czasu niż chatbotów opartych na regułach, ale po przeszkoleniu zapewniają one wysoce niezawodne i spersonalizowane odpowiedzi.
Chatboty AI zapewniają lepsze wrażenia użytkownika, ucząc się na podstawie wcześniejszych interakcji, rozumiejąc zachowania użytkowników i rysując wzorce oraz rozumiejąc różne języki przy użyciu zaawansowanych umiejętności podejmowania decyzji.
Różnica między sztuczną inteligencją a chatbotem opartym na regułach
| Chatbot AI/NLP | Chatbot oparty na regułach |
| Rozumie i współdziała z poleceniami głosowymi i tekstowymi | Rozumie i współdziała tylko z poleceniami tekstowymi |
| Potrafi zrozumieć kontekst i zinterpretować intencje w rozmowie | Może śledzić z góry określony przepływ czatu, na którym został przeszkolony |
| Zaprojektowany, aby mieć dialogi konwersacyjne | Zaprojektowany jako czysto nawigacyjny |
| Działa na wielu interfejsach, takich jak blogi i wirtualni asystenci | Działa tylko jako interfejs obsługi czatu |
| Potrafi uczyć się z interakcji, rozmów | Jest zgodny z wcześniej zaprojektowanym zestawem reguł i musi być skonfigurowany z nowymi aktualizacjami |
| Szkolenie wymaga mnóstwa czasu, danych i zasobów | Szybsze i tańsze szkolenie |
| Może dostarczać spersonalizowane odpowiedzi na podstawie interakcji | Wykonuje przewidywalne zadania |
| Idealny do złożonych projektów, które wymagają zaawansowanego podejmowania decyzji | Idealny do prostszych i lepiej zdefiniowanych przypadków użycia |
Hybrydowy
Chatboty hybrydowe wykorzystują algorytmy NLP i oparte na regułach, aby zapewnić określone odpowiedzi na zapytania użytkowników przy użyciu algorytmu opartego na regułach i wykorzystują NLP do zrozumienia intencji.
Zamiast stawiać czoła chatbotom AI opartym na regułach, łatwiej jest wykorzystać to, co najlepsze, aby zapewnić lepsze wrażenia użytkownika. Model hybrydowy jest idealny do tworzenia projektów zadaniowych i doświadczeń konwersacyjnych.
Zalety konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Przewiduje się, że globalny rynek chatbotów wzrośnie z 190.8 mln USD w 2016 r. do 1.25 miliarda dolarów do 2025 r.. Ta statystyka pokazuje, jak firmy dużo inwestują w technologię chatbotów i rynek.
Ogromne przyjęcie tej technologii można przypisać temu, że stają się one zaawansowane i intuicyjne oraz zmniejszają koszty rozwoju i wdrażania.
Najpierw przyjrzyj się szczegółowo znaczącym zaletom tej innowacyjnej technologii.
Zapewnia spersonalizowane rozmowy w wielu kanałach
Dzisiejsi wzmocnieni klienci oczekują bezproblemowej obsługi klienta od organizacji niezależnie od ich wielkości i możliwości. Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga tym organizacjom zapewniać najwyższej klasy obsługę klienta poprzez spersonalizowane konwersacje w wielu kanałach.
Klienci mogą cieszyć się bezproblemową osobistą podróżą, nawet jeśli przechodzą z rozmowy w mediach społecznościowych do czatu na żywo.
Bezproblemowe skalowanie, aby sprostać wysokim wolumenom połączeń
Oczekuje się nagłego wzrostu liczby połączeń, a konwersacyjna sztuczna inteligencja może pomóc zespołom obsługi klienta w radzeniu sobie z takimi skokami. Konwersacyjna sztuczna inteligencja może segregować interakcje na podstawie intencji klienta, jego wymagań, historii połączeń, nastrojów i emocji. Chatbot może pomóc w kategoryzowaniu połączeń o niskiej wartości z połączeń o dużej wartości, przekierowywaniu połączeń o niskiej wartości do wirtualnych asystentów i zapewnianiu, że agenci na żywo obsługują połączenia o większym znaczeniu.
Chatboty mogą pomóc firmom skrócić interakcję z zapytaniami dotyczącymi obsługi klienta i czas reakcji. Przewiduje się, że dzięki drastycznemu skróceniu czasu poświęcanego na rozmowy z pomocą techniczną do 2023 r. firmy mogą zaoszczędzić więcej niż 2.5 miliarda dolarów godzin w sektorze detalicznym, bankowym i opieki zdrowotnej.
Zwiększ poziom obsługi klienta
Doświadczenie klienta stało się jednym z największych wyróżników marek. Nic więc dziwnego, że marki przepychają się między sobą, aby zapewnić użytkownikom niezapomniane wrażenia. Konwersacyjna sztuczna inteligencja pomaga markom dostarczać pozytywne wrażenia.
Oprócz spersonalizowanych rozmów, klienci zawsze mogą cieszyć się natychmiastowymi, wiarygodnymi odpowiedziami na ich zapytania. Firmy mogą opracowywać zorientowane na klienta odpowiedzi na zapytania użytkowników za pomocą technologii rozpoznawania mowy. Chatboty mogą pomóc, analizując nastroje, emocje i zamiary, zmniejszając pomoc agenta na żywo i zwiększając rozdzielczość pierwszego kontaktu.
Pomoc w marketingu i sprzedaży
Marketing marki wśród odbiorców to trudne zadanie. Mimo to firmy wykorzystują konwersacyjną sztuczną inteligencję do tworzenia unikalnej tożsamości dla marek i budowania przewagi konkurencyjnej nad rynkiem. Firmy dostarczają również ukierunkowane techniki marketingu i konwersji.
Wprowadzając chatbota opartego na sztucznej inteligencji do marketingu mix, możesz stworzyć rozbudowany profil kupującego, uzyskać dostęp do jego preferencji zakupowych i zaprojektować spersonalizowaną treść dostosowaną do jego potrzeb.
Automatyzacja obsługi klienta (oszczędność kosztów)
Kolejną zaletą korzystania z chatbotów jest opłacalność. Przewidywano, że do 2022 roku chatboty mogą pomóc firmom obniżyć koszty o $ 8 miliardów rocznie. Firmy mogą opracowywać chatboty do obsługi prostszych i bardziej złożonych zapytań zamiast ciągłego szkolenia grup agentów obsługi klienta w celu zaspokojenia zmieniających się potrzeb klientów. Chociaż początkowe koszty wdrożenia mogą być wysokie, korzyści przewyższają wszelkie problemy związane z wdrożeniem.
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
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
Kolejny ważny wyzwanie w rozwoju konwersacyjnej AI wprowadza dynamizm 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
Budowanie systemu rozpoznawania głosu opartego na sztucznej inteligencji lub konwersacyjna sztuczna inteligencja wymaga mnóstwa treningowych i testowych zbiorów danych. Jednak posiadanie dostępu do takich wysokiej jakości zbiorów danych – wiarygodnych i spełniających określone potrzeby projektu – nie jest łatwe. Istnieją jednak opcje dostępne dla firm poszukujących zestawów danych szkoleniowych, 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.
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.
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
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.
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.
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 Indeksie konsumentów głosu 2021 podano, że blisko 66% użytkowników z USA, Wielkiej Brytanii i Niemiec korzystało z inteligentnych głośników, a 31% korzystało codziennie 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. Około 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.
System informacyjno-rozrywkowy w samochodzie
Wydajność i dokładność deski rozdzielczej samochodu z obsługą głosową zależy od tego, jak została ona przeszkolona, aby słyszeć głos użytkownika w tak wielu hałaśliwych środowiskach, jak to tylko możliwe. System głosowy na desce rozdzielczej samochodu powinien być w stanie dokładnie rozpoznać głos kierowcy i reagować na polecenia poprzez nieznane dźwięki otoczenia, takie jak odgłosy ruchu ulicznego, deszcz, grzmoty, inne głosy pasażerów i inne.
Domowy inteligentny głośnik
Asystenci głosowi powinni zostać gruntownie przeszkoleni w zakresie kilku zestawów danych głosowych, aby zidentyfikować mówcę i zrozumieć instrukcje, odróżniając głos mówcy od dźwięków otoczenia, takich jak mikser kuchenny, bawiące się dzieci, słaby ruch uliczny lub kosiarka. Ważne jest, aby trenować model na zestawach danych, które symulowały takie środowiska akustyczne, aby uzyskać lepszą wydajność.
Model powinien również być w stanie określić wypełniacze słów lub pauzy i inne dźwięki, takie jak kaszel, aby określić rzeczywiste słowa. Wreszcie kluczowe jest sparowanie modelu językowego z modelem akustycznym, aby system mógł przekształcić słowa i dźwięki w sensowne zdania.
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
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
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
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
Ubezpieczenie (Insurance)
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
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 korzystają z usług: Shaip – lider rynku – dostarczanie dostosowanych, dokładnych i wysokiej jakości zestawów danych do szkolenia i testowania projektów AI.
W Shaip oferujemy szeroki zestaw zróżnicowanych zestawów danych dźwiękowych do przetwarzania języka naturalnego (NLP), które naśladują rozmowy z prawdziwymi ludźmi, aby ożywić sztuczną inteligencję (AI). Dzięki naszemu głębokiemu zrozumieniu platformy wielojęzycznej konwersacyjnej sztucznej inteligencji pomagamy tworzyć modele mowy obsługujące sztuczną inteligencję z najwyższą precyzją dzięki ustrukturyzowanym zestawom danych w wielu językach z całego świata. Oferujemy wielojęzyczne usługi gromadzenia dźwięku, transkrypcji dźwięku i adnotacji dźwiękowych w oparciu o Twoje wymagania, jednocześnie w pełni dostosowując pożądaną intencję, wypowiedzi i rozkład demograficzny.
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.
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
Oferta Shaip jest bogata usługi etykietowania mowy przez umiejętne oddzielanie dźwięków i mowy w pliku audio i oznaczanie każdego pliku. Poprzez dokładne oddzielenie podobnych dźwięków audio i dodanie do nich adnotacji,
Diaryzacja mówcy
Specjalistyczna wiedza Shaipa obejmuje oferowanie doskonałych rozwiązań w zakresie tworzenia 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
Wielojęzyczny usługi danych audio 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 Shaipa.
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.
Doświadczenie Shaipa obejmuje dostarczanie różnych typów zestawów danych mowy w ponad 150 językach
Mowa Skryptowa
Collection
Spontaniczna mowa
Collection
Zbieranie wypowiedzi/słowa przebudzenia
Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR)
Transkreacja
Usługi
Tekst na mowę
(TTS)
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.
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.
Nasza wiedza specjalistyczna
Obsługiwane języki
Historie sukcesów
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.
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.