Keskusteleva AI

3 Esteet keskustelutaidon kehittymiselle

Tekoälyn ja koneoppimisen aloilla jatkuvan kehityksen ansiosta tietokoneet voivat suorittaa kasvavaa määrää kognitiivisia tehtäviä. Tämän seurauksena yritykset voivat luottaa koneisiin kriittisissä toiminnoissa, joita on pidetty mahdottomina automatisoida. Erityisesti keskustelua edistävien tekoälyalustojen, kuten chatbottien ja virtuaalisten kognitiivisten agenttien, nousu on antanut monilla eri toimialoilla toimiville organisaatioille mahdollisuuden parantaa asiakastukea. ja HR-toiminta – ja nämä alustat ovat vain tulossa älykkäämmiksi.

Kiinnostus keskustelulliseen tekoälyyn nousi pilviin vuonna 2020, samoin kuin yritysten investoinnit koneoppimisalustoille. Tämä johtui suurelta osin COVID-19-pandemiasta, joka pakotti yritykset lähes kaikilla sektoreilla löytämään tapoja tehdä enemmän vähemmällä. Esimerkiksi pankkien, jälleenmyyjien ja lentoyhtiöiden saamien asiakaskyselyjen äkillinen piikki paljasti inhimillisten asiakastukitiimien rajoitukset ja automaattisten toimintojen kiireellisen tarpeen. Lisäksi pandemia on muuttanut odotuksiamme kuluttajina ja lisännyt digitaalisten asiakaskokemusten kysyntää.

Joten missä olemme nyt?

Joten missä Shaip on nyt? Ennen pandemiaa tehty Salesforce-tutkimus paljasti sen 62% kuluttajista olivat avoimia yrityksille, jotka sisällyttivät tekoälyn asiakkaiden vuorovaikutukseen. Tämä prosenttiosuus on todennäköisesti kasvanut, samoin kuin tekoälyalustojen ominaisuudet. Jotta keskustelun tekoälystä tulisi todella kaikkialla asiakasaktivointityökaluna, muutamat esteet on kuitenkin voitettava:

  1. Tunteiden havaitseminen:

    Ensinnäkin suurin osa alustoista on edelleen suhteellisen monimutkainen tunteiden havaitsemisessa. Ihmisen viestintä riippuu yhtä paljon tunteista kuin kielestä, ja sävynmuutos voi muuttaa kokonaan puhutun tai kirjoitetun vuoropuhelun merkityksen. Tietokoneiden kouluttamiseksi havaitsemaan hienovaraiset kontekstivihjeet tuoteryhmät tarvitsevat paljon tietoa, joka sisältää monia erilaisia ​​ihmisen ääniä. Kaikkien tietojen löytäminen ei ole pieni haaste.

  2. Uusien kielten oppiminen:

    Suurin osa maailman väestöstä ei puhu englantia. Globaalit organisaatiot, jotka haluavat käyttää keskustelullista tekoälyä ollakseen vuorovaikutuksessa Yhdysvaltojen ulkopuolisten asiakkaiden kanssa, tarvitsevat alustoja, jotka ymmärtävät paitsi eri kieliä myös erilaisia ​​alueellisia murteita ja kulttuurieroja. Tämä taas vaatisi suuria määriä monikielistä puhe- ja äänidataa eri yhteisöistä ja erilaisista tilanteista (esim. TED-keskustelut, keskustelut, puhelinkeskustelut, monologit jne.), ja näiden tietojen olisi katettava useita eri aiheita. .

  3. Oikean äänen tunnistaminen:

    Tekoälyn kouluttaminen tunnistamaan yksi kaiutin useiden äänien joukosta on toinen haaste, joka on todennäköisesti tuttu kaikille, joilla on kodin älykaiutin, kuten Google Home tai Amazonin Alexa. Ruuhkaisessa olohuoneessa nämä alustat saattavat vastata komentoihin, joita ei ole tarkoitettu niille, tai ne eivät ehkä pysty erottamaan komentoja useissa keskusteluissa. Tämä aiheuttaa yleensä pientä turhautumista ja ehkä hieman koomista helpotusta, mutta kun arkaluontoisia asiakastietoja sisältäviä liiketoimia suoritetaan äänikomennoilla, on välttämätöntä, että tekoäly ei sekoita käyttäjätilejä.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Näistä esteistä huolimatta keskustelun tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia kaikenlaisille yrityksille. Shaip auttaa sinua avaamaan tämän potentiaalin, ja kaikki alkaa datasta. Voimme tarjota tuotetiimeille tuntikausia kirjoitettuja, merkittyjä äänitietoja yli 50 kielellä. Käyttämällä omaa tiedonkeruusovellustamme voimme virtaviivaistaa tiedonkeruutehtävien jakamista kokeneille tiedonkeruujärjestöille. Sovellusliittymän avulla tiedonkeruu- ja huomautuspalvelujen tarjoajat voivat helposti tarkastella heille määrättyjä keräystehtäviä, tarkastella yksityiskohtaisia ​​projektisuuntaviivoja, mukaan lukien näytteitä, ja lähettää ja lähettää tietoja nopeasti projektintarkastajien hyväksyttäväksi.

Käytetään yhdessä ShaipCloud-alusta, sovelluksemme on vain yksi monista työkaluista, joiden avulla voimme hankkia, kopioida ja kommentoida tietoja käytännössä missä tahansa mittakaavassa, jota tarvitaan kehittyneiden algoritmien kouluttamiseen käytettäväksi todellisessa asiakastoiminnassa. Haluatko tietää, mikä muu tekee meistä johtajia keskustelutekoisessa tekoälyssä? Ota yhteyttä, niin puhutaan tekoälystäsi.

Sosiaalinen osuus