A társalgási AI teljes útmutatója

A végső vásárlók útmutatója 2023

Bevezetés

Nem Manapság az ember abbahagyja, hogy megkérdezze, mikor beszélt utoljára chatbottal vagy virtuális asszisztenssel? Ehelyett a gépek a kedvenc dalunkat játsszák, gyorsan azonosítva a helyi kínai helyet, amely az Ön címére szállít, és az éjszaka közepén kezeli a kéréseket – könnyedén.

Ai képzési adatok
Beszélgetéses Ai vásárlók útmutatója
Olvassa el a Vevők útmutatóját, ill PDF verzió letöltése.

A globális párbeszédes AI piac értéke 6.8-ben 2021 milliárd dollár volt. Az előrejelzések szerint $ 18.4 milliárd 2026 21.8%-os CAGR mellett. Kezdetben szórakoztató kisállatként fejlesztették ki, társalgási AI az évek során fenomenálisan nőtt.

Bár a társalgási mesterséges intelligencia a digitális ökoszisztéma részévé vált, a felhasználók körében hiányzik a tudatosság – 63% A felhasználók többsége nincs tudatában annak, hogy már MI-t használ mindennapi életében. A megértés hiánya azonban nem tántorította el az embereket attól, hogy ezeket a társalgási AI-rendszereket használják. A chatbotok valószínűleg a társalgási mesterséges intelligencia legnépszerűbb példái, és az előrejelzések szerint tanúi lesznek a 100%-os növekedés örökbefogadása a következő 2-5 évben.

egy Gartner felmérés szerint sok vállalkozás a chatbotokat jelölte meg a szervezete által használt elsődleges AI-alkalmazásként. És 2022-re a szellemi dolgozók közel 70%-a beszélgetni fog a virtuális platformokkal napi munkája során.

Nézzük meg a társalgási mesterséges intelligencia típusait, és azt, hogy miért nyer óriási jelentőséget a szélesebb technológiai spektrumban.

Mi az a társalgási Ai

Kinek szól ez az útmutató?

Ez a részletes útmutató a következőkhöz szól:

  • Mindazok a vállalkozók és egyéni vállalkozók, akik rendszeresen hatalmas mennyiségű adatot morzsolnak fel
  • AI és gépi tanulás, vagy szakemberek, akik kezdik a folyamatoptimalizálási technikákat
  • Projektmenedzserek, akik AI modelljeik vagy mesterséges intelligencia által vezérelt termékeik gyorsabb piacra lépését kívánják megvalósítani
  • És azok a műszaki rajongók, akik szeretnek belemenni az AI-folyamatokban részt vevő rétegek részleteibe.
Beszédadatok gyűjtése

Mi az a társalgási AI

Programozott és intelligens módja annak, hogy társalgási élményt kínáljon valódi emberekkel folytatott beszélgetések utánzásához digitális és telekommunikációs technológiákon keresztül.

Forrás: Deloitte: Digitális kor beszélgetési AI

A társalgási mesterséges intelligencia (AI) vagy a chatbotok vagy a virtuális asszisztensek vagy digitális asszisztensek olyan technológiák, amelyek lehetővé teszik az emberek és a számítógépek számára, hogy hatékonyan kommunikáljanak szövegen vagy beszéden keresztül. Nagy mennyiségű hang- és szövegadatot használnak fel az ML és NLP modellek betanítására, amelyek segítenek az emberi beszélgetések utánzásában, miközben felismerik az emberi beszéd- vagy szövegmintákat, azonosítják azok szándékát és jelentését a különböző nyelveken.

A társalgási AI típusai

A társalgási AI-k az igényektől és a tervezéstől függően különböző előnyöket biztosítanak a vállalkozások számára. Ezért egy adott típusú chatbot vagy virtuális asszisztens kifejlesztése előtt alapvető fontosságú, hogy megértsük a jelenleg használt társalgási mesterséges intelligencia típusait.

A társalgási Ai típusai A megfelelő modell kiválasztása elsősorban az Ön üzleti céljaitól függ. Tegyük fel például, hogy egy kiskereskedelmi chatbotot fejleszt. Ebben az esetben jól járhat egy mesterséges intelligencia vagy hibrid típus, mivel a chatbotoknak kapcsolatba kell lépniük a felhasználókkal, azonosítaniuk kell a szándékukat, és útmutatást kell adniuk a vásárláshoz.

Másrészt, ha GYIK chatbotokat fejlesztünk, egy szabályalapú algoritmus jól működhet. A társalgási mesterséges intelligencia három fő típusa a szabályalapú, a mesterséges intelligencia és a hibridek. Nézzük mindegyiket részletesen.

Szabályalapú

A döntési fa botoknak is nevezik, a szabályalapú chatbotok egy előre meghatározott szabályt követnek. A döntési fa típusú beszélgetési struktúrát követve a chatbot a teljes beszélgetést folyamatábrán képezi le egy sor szabály segítségével, amelyek segítenek a chatbotnak bizonyos problémák megoldásában. Mivel a szabályok képezik a chatbot által ismert problémák és megoldások alapját, előre látja a kérdéseket, és előre beállított válaszokat ad.

A szabályok sorozata lehet egyszerű vagy bonyolult. A chatbot azonban nincs felszerelve arra, hogy válaszoljon a szabályokon kívül eső kérdésekre. Ezek a chatbotok csak olyan kérdésekre tudnak válaszolni, amelyek megfelelnek a betanított forgatókönyveknek.
A szabályalapú chatbot betanítása könnyebb, gyorsabb és egyszerűbben integrálható a régi rendszerekkel. Ezek a chatbotok azonban nem tudnak interakciókon keresztül tanulni, ami korlátozza személyre szabhatóságukat és rugalmasságukat.

AI/NLP

Ahogy a neve is sugallja, az AI chatbotok gépi tanulást és természetes nyelvfeldolgozás hogy megértse a felhasználó szövegkörnyezetét és szándékát, mielőtt válaszolna. A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok akár összetett természetes nyelvi válaszokat is képesek megfogalmazni a felhasználói kérdések alapján.

Szándék- és kontextusmegértési képességeik révén az AI chatbotok megválaszolhatják a felhasználók összetett kérdéseit, és a felhasználói igények alapján testreszabhatják a beszélgetést.

Előfordulhat, hogy az AI chatbotok betanítása tovább tart, mint a szabályalapú chatbotok, de nagyon megbízható és testreszabott válaszokat adnak, miután betanították őket.

Az AI chatbotok továbbfejlesztett felhasználói élményt nyújtanak azáltal, hogy tanulnak a korábbi interakciókból, megértik a felhasználói viselkedést és rajzolnak mintákat, és fejlett döntéshozatali készségekkel megértik a különböző nyelveket.

Az AI és a szabályalapú chatbot közötti különbség

AI/NLP ChatbotSzabályalapú chatbot
Megérti a hang- és szöveges parancsokat, és kölcsönhatásba lép velükCsak szöveges parancsokat ért, és csak azokkal működik együtt
Képes megérteni a kontextust és értelmezni a szándékot a beszélgetés soránKöveheti az előre meghatározott csevegési folyamatot, amelyre betanították
Tárgyaló párbeszédekhez terveztékPusztán navigációs célra tervezték
Számos felületen működik, például blogokon és virtuális asszisztensekenCsak chat-támogató felületként működik
Tud tanulni az interakciókból, beszélgetésekbőlElőre megtervezett szabályokat követ, és új frissítésekkel kell konfigurálni
Rengeteg időt, adatot és erőforrást igényel a betanításGyorsabb és olcsóbb a képzés
Testreszabott válaszokat tud adni az interakciók alapjánKiszámítható feladatokat hajt végre
Ideális összetett projektekhez, amelyek fejlett döntéshozatalt igényelnekIdeális az egyszerűbb és jól meghatározott használati esetekhez


hibrid

A hibrid chatbotok NLP-t és szabályalapú algoritmusokat használnak, hogy specifikus válaszokat adjanak a felhasználói lekérdezésekre a szabályalapú algoritmus használatával, és az NLP-t használják a szándék megértésére.

Ahelyett, hogy a szabályalapúakat szembehelyeznénk az AI chatbotokkal, könnyebb mindkettőből a legjobbat kihasználni a jobb felhasználói élmény érdekében. A hibrid modell kiválóan alkalmas feladatalapú projektek és társalgási élmények fejlesztésére.

A társalgási AI előnyei

A chatbotok globális piaca az előrejelzések szerint a 190.8-os 2016 millió dollárról nőni fog 1.25 milliárd dollár 2025-ig. Ez a statisztika azt mutatja, hogy a vállalkozások milyen sokat fektetnek be a chatbot-technológiába és a piacba.

A technológia drámai elterjedése annak tudható be, hogy fejlettek és intuitívak lettek, és csökkentik a fejlesztési és telepítési költségeket.

Először is nézze meg részletesen ennek az innovatív technológiának a jelentős előnyeit.

A társalgási Ai előnyei a gépi tanulásban

Személyre szabott beszélgetéseket biztosít több csatornán

Napjaink felhatalmazott ügyfelei problémamentes ügyfélszolgálatot várnak el a szervezetektől méretüktől és képességeiktől függetlenül. A társalgási mesterséges intelligencia segít ezeknek a szervezeteknek, hogy több csatornán keresztül, személyre szabott beszélgetéseken keresztül első osztályú ügyfélszolgálatot nyújtsanak.

Az ügyfelek még akkor is élvezhetik a zökkenőmentes személyes utazást, ha a közösségi médiás beszélgetésről az élő internetes csevegésre térnek át.

Zökkenőmentesen méretezhető, hogy megfeleljen a nagy hívásmennyiségnek

Vevőszolgálat A hívások mennyiségének hirtelen növekedése várható, és a Conversational AI segíthet az ügyfélszolgálati csapatoknak az ilyen kiugrások kezelésében. A társalgási mesterséges intelligencia elkülönítheti az interakciókat az ügyfél szándéka, követelményei, múltbeli hívástörténete, érzései és érzelmei alapján. A chatbot segíthet az alacsony értékű hívásokat a nagy értékű hívásoktól kategorizálni, az alacsony értékű hívásokat a virtuális asszisztensekhez irányítani, és biztosítani tudja, hogy az élő ügynökök kezeljék a kritikusabb hívásokat.

A chatbotok segíthetnek a vállalkozásoknak csökkenteni az ügyfélszolgálati megkeresések interakcióját és válaszidejét. A támogatási hívásokra fordított idő drámai csökkentésével az előrejelzések szerint 2023-ra a vállalkozások több mint 2.5 milliárd dollár óra a lakossági, banki és egészségügyi szektorban.

Emelje egy fokkal magasabbra az ügyfélszolgálatot

A vásárlói élmény a márkák egyik legnagyobb megkülönböztető tényezőjévé vált. Így nem csoda, hogy a márkák miért lökdösődnek egymás ellen, hogy emlékezetes élményt nyújtsanak a felhasználóknak. A társalgási AI segíti a márkákat abban, hogy pozitív élményt nyújtsanak.

A személyre szabott beszélgetések mellett az ügyfelek azonnali, hiteles válaszokat is élveznek kérdéseikre. A vállalkozások beszédfelismerő technológia segítségével ügyfélközpontú válaszokat dolgozhatnak ki a felhasználói lekérdezésekre. A chatbotok segíthetnek az érzelmek, érzelmek és szándékok elemzésével, csökkentik az élő ügynök segítségét, és növelik az első kapcsolatfelvételi megoldást.

Segítség a marketingben és az értékesítésben

Egy márka közönség számára történő marketingje kihívást jelentő feladat. Ennek ellenére a vállalkozások a Conversational AI segítségével egyedi identitást hoznak létre a márkák számára, és versenyelőnyt szereznek a piaccal szemben. A vállalkozások célzott marketing- és konverziós technikákat is kínálnak.

Ha AI-alapú chatbotot visz be a marketingmixbe, kiterjedt vásárlói profilt alakíthat ki, hozzáférhet vásárlási preferenciáihoz, és személyre szabott tartalmat tervezhet az igényeiknek megfelelően.

Ügyfélszolgálat automatizálása (költségmegtakarítás)

A chatbotok használatának másik előnye a költséghatékonyság. 2022-re az előrejelzések szerint a chatbotok segíthetnek a vállalkozásoknak csökkenteni költségeiket $ 8 milliárd évente. A vállalkozások csevegőbotokat fejleszthetnek az egyszerűbb és összetettebb lekérdezések kezelésére, ahelyett, hogy az ügyfélszolgálati ügynökök csoportjait folyamatosan képeznék, hogy megfeleljenek az ügyfelek változó igényeinek. Bár a kezdeti megvalósítási költségek magasak lehetnek, az előnyök felülmúlják az esetleges végrehajtási nehézségeket.

Csökkentse a társalgási mesterséges intelligencia általános adatforgalmi kihívásait

A társalgási AI dinamikusan átalakítja az ember-számítógép kommunikációt. Sok vállalkozás pedig szívesen fejleszt olyan fejlett párbeszédes AI-eszközöket és alkalmazásokat, amelyek megváltoztathatják az üzletmenetet. Mielőtt azonban kifejlesztene egy chatbotot, amely elősegíti a jobb kommunikációt Ön és ügyfelei között, meg kell vizsgálnia a számos fejlesztési buktatót, amellyel szembesülhet.

A nyelvi sokféleség

A nyelvi sokféleség Kihívást jelent olyan csevegési asszisztens kifejlesztése, amely több nyelvet is képes kezelni. Ezenkívül a globális nyelvek sokfélesége kihívást jelent egy olyan chatbot kifejlesztésében, amely zökkenőmentesen nyújt ügyfélszolgálatot minden ügyfél számára.

A 2022, mintegy 1.5 milliárd az emberek világszerte beszéltek angolul, ezt követi a kínai mandarin 1.1 milliárd beszélővel. Bár az angol a legtöbbet beszélt és tanult idegen nyelv világszerte, csak kb 20% a világ lakossága ezt beszéli. Emiatt a világ lakosságának többi része – 80%-a – az angoltól eltérő nyelveket beszél. Tehát a chatbot fejlesztésekor figyelembe kell vennie a nyelvi sokszínűséget is.

Nyelvi variabilitás

Az emberi lények különböző nyelveken beszélnek, és ugyanazt a nyelvet különbözőképpen. Sajnos még mindig lehetetlen, hogy egy gép teljesen felfogja a beszélt nyelv változékonyságát, figyelembe véve az érzelmeket, a dialektusokat, a kiejtést, az akcentusokat és az árnyalatokat.

Szavaink és nyelvválasztásunk a gépelésünkben is tükröződik. Egy géptől elvárható, hogy megértse és értékelje a nyelv variabilitását, ha a jegyzők egy csoportja különféle beszédadatkészletekre tanítja azt.

Dinamikus beszédben

Egy másik szak kihívást jelent a társalgási AI fejlesztésében beszéddinamizmust visz a harcba. Beszéd közben például többféle kitöltőt, szünetet, mondattöredéket, megfejthetetlen hangot használunk. Ráadásul a beszéd sokkal összetettebb, mint az írott szó, mivel általában nem tartunk szünetet minden szó és a jobb szótag hangsúlyozása között.

Amikor meghallgatunk másokat, hajlamosak vagyunk arra, hogy beszélgetésük szándékát és jelentését az életünk során szerzett tapasztalatainkból merítsük le. Ennek eredményeként kontextusba helyezzük és megértjük szavaikat, még akkor is, ha az kétértelmű. Egy gép azonban nem képes erre a minőségre.

Zajos adatok

A zajos adatok vagy háttérzaj olyan adatok, amelyek nem adnak értéket a beszélgetéseknek, például ajtócsengő, kutya-, gyerek- és egyéb háttérhangok. Ezért elengedhetetlen a súrolás vagy szűrés audio fájlok ezekből a hangokból, és megtanítja az AI-rendszert, hogy azonosítsa azokat a hangokat, amelyek számítanak, és azokat, amelyek nem.

A különböző beszédadat-típusok előnyei és hátrányai

Előnyök &Amp; A különböző beszédadatkészletek hátrányai AI-alapú hangfelismerő rendszer kiépítése vagy a A társalgási AI rengeteg képzést és tesztelési adatkészletet igényel. Azonban nem könnyű hozzáférni az ilyen minőségi adatkészletekhez – amelyek megbízhatóak és megfelelnek a projekt igényeinek. Ennek ellenére vannak lehetőségek a képzési adatkészleteket kereső vállalkozások számára, és mindegyik lehetőségnek megvannak az előnyei és hátrányai.

Abban az esetben, ha általános adatkészlet-típust keres, rengeteg nyilvános beszédlehetőség áll rendelkezésére. Azonban, ha valami konkrétabb és relevánsabb a projekt követelményeihez, előfordulhat, hogy saját magának kell összegyűjtenie és testreszabnia.

Egyéni hangadatkészletek

  1. Védett beszédadatok

    Az első hely, ahol meg kell nézni, a vállalat védett adatai. Mivel azonban Önnek törvényes joga és beleegyezése van az ügyfelek beszédadatainak felhasználásához, ezt a hatalmas adatkészletet felhasználhatja projektjei képzésére és tesztelésére.

    Előnyök:

    • Nincsenek további képzési adatgyűjtési költségek
    • A képzési adatok valószínűleg relevánsak az Ön vállalkozása szempontjából
    • A beszédadatok természetes környezeti háttérakusztikával, dinamikus felhasználókkal és eszközökkel is rendelkeznek.

    Hátrányok:

    • Az ilyen adatok használata rengeteg pénzbe kerülhet, ha engedélyezi a rögzítést és a felhasználást.
    • A beszédadatok nyelvi, demográfiai vagy ügyfélbázis-korlátozásokkal rendelkezhetnek
    • Az adatok ingyenesek lehetnek, de fizetni kell a feldolgozásért, az átírásért, a címkézésért és egyebekért.
  2. Nyilvános adatkészletek

    A nyilvános beszéd adatkészletei egy másik lehetőség, ha nem kívánja használni a sajátját. Ezek az adatkészletek a nyilvános tulajdon részét képezik, és nyílt forráskódú projektekhez gyűjthetők.

    Érvek:

    • A nyilvános adatkészletek ingyenesek, és ideálisak alacsony költségvetésű projektekhez
    • Azonnal letölthetőek
    • A nyilvános adatkészletek számos szkripttel ellátott és szkript nélküli mintakészletben kaphatók.

    Hátrányok:

    • A feldolgozási és minőségbiztosítási költségek magasak lehetnek
    • A nyilvános beszéd adatkészleteinek minősége jelentős mértékben változik
    • A kínált beszédminták általában általánosak, így alkalmatlanok konkrét beszédprojektek kidolgozására
    • Az adatkészletek jellemzően az angol nyelv felé torzulnak
  3. Előre csomagolt/gyártott adatkészletek

    Az előre csomagolt adatkészletek felfedezése egy másik lehetőség, ha nyilvános adatok vagy védettek beszédadatgyűjtés nem felel meg az Ön igényeinek.

    A szállító előre csomagolt beszédadatkészleteket gyűjtött össze az ügyfelek számára történő viszonteladás konkrét céljával. Az ilyen típusú adatkészlet általános alkalmazások vagy konkrét célok fejlesztésére használható.

    Érvek:

    • Hozzáférhet egy olyan adatkészlethez, amely megfelel az Ön konkrét beszédadat-szükségletének
    • Megfizethetőbb egy előre csomagolt adatkészlet használata, mint a saját gyűjtése
    • Lehetséges, hogy gyorsan hozzáférhet az adatkészlethez

    Hátrányok:

    • Mivel az adatkészlet előre csomagolt, nincs testreszabva a projekt igényeihez.
    • Ezenkívül az adatkészlet nem egyedi az Ön cégére vonatkozóan, mivel bármely más vállalkozás megvásárolhatja azt.
  4. Válassza az Egyéni összegyűjtött adatkészletek lehetőséget

    Beszédalkalmazás készítésekor olyan képzési adatkészletre lesz szüksége, amely megfelel az összes speciális követelménynek. Nagyon valószínűtlen azonban, hogy hozzáférjen egy előre csomagolt adatkészlethez, amely megfelel a projekt egyedi követelményeinek. Az egyetlen elérhető lehetőség az adatkészlet létrehozása, vagy az adatkészlet beszerzése harmadik féltől származó megoldásszolgáltatókon keresztül.

    A képzési és tesztelési igényekhez szükséges adatkészletek teljesen testreszabhatók. Beleértheti a nyelvi dinamizmust, a beszédadatok változatosságát és a különböző résztvevők elérését. Ezenkívül az adatkészlet méretezhető, hogy időben megfeleljen a projekt igényeinek.

    Érvek:

    • Az adatkészleteket az Ön konkrét használati esetére gyűjtjük. Minimálisra csökken annak az esélye, hogy az AI-algoritmusok eltérjenek a tervezett eredményektől.
    • Az AI-adatok torzításának szabályozása és csökkentése

    Hátrányok:

    • Az adatkészletek költségesek és időigényesek lehetnek; az előnyök azonban mindig meghaladják a költségeket.

Beszélgetéses AI esetek

A beszédadat-felismerés és a hangalkalmazások lehetőségeinek világa óriási, és ezeket számos iparágban használják számos alkalmazáshoz.

Okos háztartási készülékek/eszközök

A 2021-es Voice Consumer Index jelentése szerint az Egyesült Államokból, az Egyesült Királyságból és Németországból származó felhasználók közel 66%-a kommunikált intelligens hangszórókkal, és 31%-uk minden nap használt valamilyen hangtechnológiát. Ezenkívül az okoseszközök, például televíziók, lámpák, biztonsági rendszerek és mások a hangfelismerő technológiának köszönhetően reagálnak a hangutasításokra.

Hangalapú keresési alkalmazás

A hangalapú keresés a társalgási AI fejlesztés egyik leggyakoribb alkalmazása. A Google-on végzett összes keresés körülbelül 20%-a a hangsegéd technológiájából származik. 74% egy felmérés válaszadói azt nyilatkozták, hogy hangalapú keresést használtak az elmúlt hónapban.

A fogyasztók egyre inkább a hangalapú keresésre hagyatkoznak vásárlásaik, az ügyfélszolgálat, a vállalkozások vagy a címek megtalálása és a megkeresések során.

Vevőszolgálat

Az ügyfélszolgálat a beszédfelismerő technológia egyik legjelentősebb felhasználási módja, mivel segít megfizethető és hatékonyan javítani a vásárlók vásárlási élményét.

Egészségügy

A párbeszédes AI-termékek legújabb fejlesztései jelentős előnyökkel járnak az egészségügyben. Az orvosok és más egészségügyi szakemberek széles körben használják hangjegyzetek rögzítésére, a diagnózis javítására, konzultációra és a beteg-orvos kommunikáció fenntartására.

Biztonsági alkalmazások

A hangfelismerés újabb felhasználási esetet lát a biztonsági alkalmazások formájában, ahol a szoftver meghatározza az egyének egyedi hangjellemzőit. Lehetővé teszi az alkalmazásokhoz vagy helyiségekhez való belépést vagy hozzáférést a hangegyeztetés alapján. A hangbiometrikus adatok kiküszöbölik a személyazonosság-lopást, a hitelesítő adatok megkettőzését és az adatokkal való visszaélést.

Jármű hangutasítások

A járművek, főleg az autók, rendelkeznek hangfelismerő szoftverrel, amely reagál a hangutasításokra, amelyek növelik a járművek biztonságát. Ezek a párbeszédes AI-eszközök olyan egyszerű parancsokat fogadnak el, mint a hangerő beállítása, hívások kezdeményezése és rádióállomások kiválasztása.

Autós Infotainment

A hangvezérlésű autós műszerfal hatékonysága és pontossága attól függ, hogyan képezték ki arra, hogy a lehető legtöbb zajos környezetben hallja a felhasználó hangját. Az autó műszerfalán lévő hangrendszernek képesnek kell lennie arra, hogy pontosan megállapítsa a vezető hangját, és válaszoljon az utasításokra olyan ismeretlen háttérzajokon keresztül, mint a közlekedési hangok, eső, mennydörgés, más utasok hangja stb.

Otthoni intelligens hangszóró

A hangasszisztenseket alaposan ki kell képezni több hangadatkészletre vonatkozóan, hogy azonosítsák a beszélőt, és megértsék az utasításokat azáltal, hogy megkülönböztetik a hangszóró hangját az olyan háttérzajoktól, mint a konyhai turmixgép, a játszó gyerekek, a gyenge forgalom vagy a fűnyíró. A jobb teljesítmény érdekében fontos, hogy a modellt olyan adatkészleteken tanítsák, amelyek ilyen akusztikus környezeteket szimuláltak.

A modellnek képesnek kell lennie arra is, hogy meghatározza a szókitöltéseket vagy a szüneteket, és más hangokat, például köhögést, hogy meghatározza a tényleges szavakat. Végül kulcsfontosságú a nyelvi modell és az akusztikus modell párosítása, hogy a rendszer a szavakat és hangokat értelmes mondatokká tudja alakítani.

A társalgási AI-t használó iparágak

Jelenleg a társalgási AI-t túlnyomórészt chatbotként használják. Számos iparág azonban alkalmazza ezt a technológiát, hogy hatalmas előnyökhöz jusson. Néhány társalgási AI-t használó iparág:

Egészségügy

Egészségügyi Társalgó Ai A társalgási AI óriási hatással van az egészségügyi szektorra. A társalgási mesterséges intelligencia hasznosnak bizonyult a betegek, az orvosok, a személyzet, az ápolónők és más egészségügyi személyzet számára.

Az előnyök egy része az

  • Beteg bevonása a kezelés utáni szakaszban
  • Időpont-ütemező chatbotok
  • Válasz a gyakran ismételt kérdésekre és általános kérdésekre
  • Tünetértékelés
  • A kritikus betegek azonosítása
  • Sürgősségi esetek eszkalációja

E-kereskedelem

E-kereskedelem A társalgási mesterséges intelligencia segíti az e-kereskedelmi vállalkozásokat, hogy kapcsolatba lépjenek ügyfeleikkel, személyre szabott ajánlásokat adjanak, és termékeket értékesítsenek.

Az e-kereskedelmi iparág a markolatig kihasználja ennek a kategóriájában legjobb technológiának az előnyeit.

  • Ügyfélinformációk gyűjtése
  • Adja meg a vonatkozó termékinformációkat és ajánlásokat
  • Vevői elégedettség javítása
  • Rendelés és visszaküldés segítése
  • Válaszoljon a GYIK-re
  • Termékek keresztértékesítése és továbbértékesítése

Banking

Banki Tárgyaló Ai A bankszektor párbeszédes AI-eszközöket alkalmaz az ügyfelek interakcióinak javítására, a kérések valós idejű feldolgozására, valamint egyszerűsített és egységes ügyfélélmény biztosítására több csatornán keresztül.

  • Lehetővé teszi az ügyfeleknek, hogy valós időben ellenőrizzék egyenlegüket
  • Segítség a betétekben
  • Segítségnyújtás adóbevallásban és hiteligénylésben
  • Egyszerűsítse a banki folyamatot számlaemlékeztetők, értesítések és figyelmeztetések küldésével

Biztosítás

Biztosítási Tárgyaló Ai A bankszektorhoz hasonlóan a biztosítási ágazatot is digitálisan vezérli a társalgási mesterséges intelligencia, és ennek előnyeit élvezi. Például a párbeszédes mesterségesintelligencia segít a biztosítási ágazatnak abban, hogy gyorsabb és megbízhatóbb eszközöket kínáljon a konfliktusok és kárigények megoldására.

  • Adjon szakpolitikai ajánlásokat
  • Gyorsabb kárrendezés
  • Szüntesse meg a várakozási időket
  • Gyűjtsön visszajelzéseket és véleményeket az ügyfelektől
  • Tegye fel az ügyfelek figyelmét az irányelvekre
  • Gyorsabb követelések és megújítások kezelése

Tárgyaló Ai-t használó iparágak

Shaip ajánlat

Ha minőségi és megbízható adatkészleteket kell biztosítani a fejlett ember-gép interakciós beszédalkalmazások fejlesztéséhez, a Shaip sikeres telepítéseivel a piac élére állt. A chatbotok és beszéd asszisztensek akut hiánya miatt azonban a cégek egyre gyakrabban keresik a szolgáltatásait A Shaip – ​​a piacvezető – testreszabott, pontos és minőségi adatkészleteket biztosít a mesterséges intelligencia projektek oktatásához és teszteléséhez.

A Shaip a természetes nyelvi feldolgozáshoz (NLP) sokféle hangadatkészletet kínál, amely valódi emberekkel folytatott beszélgetéseket imitál, hogy életre keltse mesterséges intelligenciáját (AI). A Multilingual Conversational AI platform mélyreható ismeretével segítünk AI-kompatibilis beszédmodellek felépítésében, a lehető legnagyobb pontossággal, strukturált adatkészletekkel, több nyelven a világ minden tájáról. Többnyelvű hanggyűjtési, hangátírási és hangjegyzetelési szolgáltatásokat kínálunk az Ön igényei alapján, miközben teljes mértékben személyre szabjuk a kívánt szándékot, megnyilatkozásokat és demográfiai eloszlást.

A természetes nyelvi feldolgozás kombinálásával személyre szabott élményeket nyújthatunk, segítve az emberi beszélgetéseket hatékonyan utánzó, pontos beszédalkalmazások fejlesztését. Csúcskategóriás technológiát használunk a kiváló minőségű vásárlói élmény biztosítására. Az NLP megtanítja a gépeket az emberi nyelvek értelmezésére és az emberekkel való interakcióra.

Shaip használati esetek

Audio átírás

A Shaip vezető audio-átírási szolgáltató, amely különféle beszéd-/audiofájlokat kínál minden típusú projekthez. Ezenkívül a Shaip 100%-ban ember által generált átírási szolgáltatást kínál az audio- és videofájlok – interjúk, szemináriumok, előadások, podcastok stb. – könnyen olvasható szöveggé alakításához.

Beszédcímkézés

Shaip széleskörű beszédcímkézési szolgáltatások a hangok és a beszéd szakszerű szétválasztásával egy hangfájlban, és az egyes fájlokat címkézve. A hasonló hanghangok pontos elkülönítésével és megjegyzésekkel

Hangszóró átméretezése

A Shaip szakértelme kiterjed arra is, hogy kiváló hangszóró-dializációs megoldásokat kínáljon azáltal, hogy a hangfelvételt forrásuk alapján szegmentálja. Ezenkívül a hangszórók határait pontosan azonosítja és osztályozza, például 1. hangszóró, 2. hangszóró, zene, háttérzaj, járműhangok, csend stb., a hangszórók számának meghatározásához.

Audio osztályozás

Az annotáció az audiofájlok előre meghatározott kategóriákba sorolásával kezdődik. A kategóriák elsősorban a projekt követelményeitől függenek, és általában magukban foglalják a felhasználói szándékot, a nyelvet, a szemantikai szegmentációt, a háttérzajt, a hangszórók számát stb.

Természetes nyelvi kijelentésgyűjtemény/ Ébresztőszavak

Nehéz megjósolni, hogy a kliens mindig hasonló szavakat választ majd kérdésfeltevéskor vagy kérés indításakor. Pl. „Hol van a legközelebbi étterem?” „Find Restaurants near me” vagy „Van egy étterem a közelben?”

Mindhárom megnyilatkozásnak ugyanaz a szándéka, de más a megfogalmazása. A permutáción és a kombináción keresztül a Shaip szakértő társalgási ai specialistái azonosítják az összes lehetséges kombinációt ugyanazon kérés megfogalmazására. A Shaip összegyűjti és jegyzetekkel látja el a kijelentéseket és az ébresztő szavakat, a szemantikára, a kontextusra, a hangnemre, a dikcióra, az időzítésre, a hangsúlyra és a dialektusokra összpontosítva.

Többnyelvű audio adatszolgáltatások

Többnyelvű audio adatszolgáltatások A Shaip egy másik nagyon kedvelt ajánlata, mivel adatgyűjtő csapatunk több mint 150 nyelven és dialektusban gyűjti a hangadatokat a világ minden tájáról.

Szándékfelismerés

Az emberi interakciók és kommunikáció gyakran bonyolultabbak annál, mint amiért hitelt érdemelnénk. Ez a veleszületett szövődmény pedig megnehezíti az ML-modell kiképzését az emberi beszéd pontos megértésére.
Ezenkívül az azonos demográfiai vagy különböző demográfiai csoportokhoz tartozó különböző emberek eltérően fejezhetik ki ugyanazt a szándékot vagy érzést. Tehát a beszédfelismerő rendszert arra kell képezni, hogy a demográfiai jellemzőktől függetlenül felismerje a közös szándékot.

Annak érdekében, hogy biztosíthassuk egy csúcsminőségű ML-modell betanítását és fejlesztését, logopédusaink kiterjedt és változatos adatkészletekkel segítik a rendszert annak azonosításában, hogy az emberi lények hogyan fejezik ki ugyanazt a szándékot.

Szándékos osztályozás

Hasonlóan ahhoz, hogy különböző emberek ugyanazt a szándékot azonosítsák, a chatbotokat arra is ki kell képezni, hogy az ügyfelek megjegyzéseit különböző – Ön által előre meghatározott – kategóriákba sorolják. Minden chatbotot vagy virtuális asszisztenst meghatározott célra terveztek és fejlesztettek. A Shaip igény szerint előre meghatározott kategóriákba sorolhatja a felhasználói szándékot.

Automatikus beszédfelismerés vagy ASR

Beszédfelismerés” a kimondott szavak szöveggé alakítására utal; a hangfelismerés és a beszélő azonosítása azonban mind a beszélt tartalmat, mind a beszélő személyazonosságát azonosítja. Az ASR pontosságát különböző paraméterek határozzák meg, mint például a hangszóró hangereje, a háttérzaj, a felvevő berendezés stb.

Hangfelismerés

Az emberi interakció másik érdekes aspektusa a hangszín – a szavak jelentését belsőleg felismerjük attól függően, hogy milyen hangon mondják ki őket. Bár fontos, amit mondunk, az is, ahogyan ezeket a szavakat mondjuk, jelentést is közvetít.

Például egy egyszerű kifejezés, mint például: „Micsoda öröm!” lehet a boldogság felkiáltása, és lehet szarkasztikus is. Ez a tónustól és a stressztől függ.

'Mit csinálsz?'
'Mit csinálsz?'

Mindkét mondatban megtalálhatók a pontos szavak, de a szavak hangsúlyozása eltérő, ami megváltoztatja a mondatok teljes jelentését. A chatbotot arra képezték ki, hogy felismerje a boldogságot, a szarkazmust, a haragot, az irritációt és még sok más kifejezést. Itt lép színre Shaip beszédnyelv-patológusainak és annotátorainak szakértelme.

Audio / beszéd adatgyűjtés

Ha hiányzik a minőségi beszédadatkészlet, az eredményül kapott beszédmegoldás tele lehet problémákkal és nem megbízható. A Shaip azon kevés szolgáltatók egyike, amelyek többnyelvű hanggyűjteményeket, hangátiratokat és annotációs eszközök és a projekthez teljesen testreszabható szolgáltatások.

A beszédadatok spektrumként tekinthetők meg, amely a természetes beszédtől az egyik végén a természetellenes beszédig terjed. A természetes beszédben a beszélő spontán társalgási módban beszél. Másrészt a természetellenes beszéd korlátozottan szólal meg, amikor a beszélő egy forgatókönyvet olvas fel. Végül a beszélőket arra kérik, hogy a spektrum közepén ellenőrzött módon mondjanak ki szavakat vagy kifejezéseket.

A Shaip szakértelme kiterjed a különböző típusú beszédadatkészletek rendelkezésre bocsátására több mint 150 nyelven

Scripted Speech
Gyűjtemény

Spontán beszéd
Gyűjtemény

Utterance Collection/ Wake-up Words

Automatizált beszédfelismerés (Asr)

Automatizált beszédfelismerés (ASR)

Átteremtés
Szolgáltatások

Szövegfelolvasás
(TTS)

Szkriptelt adatok

A felszólalókat arra kérik, hogy egy forgatókönyvből konkrét szavakat vagy kifejezéseket mondjanak ki forgatókönyvezett beszédadat-formátumban. Ez a vezérelt adatformátum jellemzően hangutasításokat tartalmaz, ahol a beszélő egy előre elkészített szkriptből olvas fel.

A Shaipnél szkriptezett adatkészletet biztosítunk számos kiejtéshez és tonalitáshoz szükséges eszközök fejlesztéséhez. A jó beszédadatoknak tartalmazniuk kell a különböző akcentuscsoportokhoz tartozó beszélők mintáit.

Spontán adatok

A valós forgatókönyvekhez hasonlóan a spontán vagy társalgási adatok a beszéd legtermészetesebb formája. Az adatok lehetnek telefonos beszélgetések vagy interjúk mintái.

A Shaip spontán beszédformátumot biztosít olyan chatbotok vagy virtuális asszisztensek fejlesztéséhez, amelyeknek meg kell érteniük a kontextus szerinti beszélgetéseket. Ezért az adatkészlet kulcsfontosságú a fejlett és valósághű AI-alapú chatbotok fejlesztéséhez.

Utterances Data

A Shaip által biztosított kijelentések beszédadatkészlete az egyik legkeresettebb a piacon. Ennek az az oka, hogy a megnyilatkozások/ébresztőszavak beindítják a hangsegédeket, és arra késztetik őket, hogy intelligensen válaszoljanak az emberi kérdésekre.

Átteremtés

Többnyelvű ismeretünk segít abban, hogy átalkotási adatkészleteket kínáljunk kiterjedt hangmintákkal, amelyek lefordítják a kifejezéseket egyik nyelvről a másikra, miközben szigorúan megőrizzük a tonalitást, a kontextust, a szándékot és a stílust.

Text-to-Speech (TTS) adatok

Rendkívül pontos beszédmintákat biztosítunk, amelyek segítenek hiteles és többnyelvű Text-to-Speech termékek létrehozásában. Ezenkívül hangfájlokat is biztosítunk a pontosan megjelölt, háttérzajmentes átiratukkal.

Beszéd-szöveg

A Shaip exkluzív beszéd-szöveg szolgáltatásokat kínál a rögzített beszéd megbízható szöveggé alakításával. Mivel ez az NLP technológia része, és kulcsfontosságú a fejlett beszédsegédek fejlesztéséhez, a hangsúly a szavakon, mondatokon, kiejtésen és dialektusokon van.

A beszédadatgyűjtés testreszabása

A beszédadatkészletek döntő szerepet játszanak a fejlett társalgási AI-modellek fejlesztésében és telepítésében. A beszédmegoldások fejlesztésének céljától függetlenül azonban a végtermék pontossága, hatékonysága és minősége a betanított adatok típusától és minőségétől függ.

Egyes szervezeteknek egyértelmű elképzelésük van arról, hogy milyen típusú adatokat igényelnek. A legtöbb azonban nincs teljesen tisztában a projekt igényeivel és követelményeivel. Ezért konkrét elképzelést kell adnunk nekik az audio adatgyűjtésről Shaip által használt módszerek.

Demográfiai

A projekt alapján meg lehet határozni a célnyelveket és a demográfiai adatokat. Ezenkívül a beszédadatok testreszabhatók a demográfiai adatok, például életkor, iskolai végzettség stb. alapján. Az országok egy másik testreszabási tényezőt jelentenek a mintavételezés során, mivel befolyásolhatják a projekt eredményét.

A szükséges nyelvet és dialektust szem előtt tartva az adott nyelv hangmintáit gyűjtik és testre szabják a szükséges jártasság alapján – anyanyelvi vagy nem anyanyelvi beszélők.

Gyűjtemény mérete

A hangminta mérete kritikus szerepet játszik a projekt teljesítményének meghatározásában. Ezért a válaszadók összlétszáma figyelembe kell venni az adatgyűjtés során. Az a megnyilatkozások teljes száma vagy a résztvevőnkénti beszédismétlések vagy a teljes résztvevők számát is figyelembe kell venni.

Adatszkript

A szkript az adatgyűjtési stratégia egyik legfontosabb eleme. Ezért elengedhetetlen a projekthez szükséges adatszkript meghatározása – scripted, unscripted, kijelentések vagy ébresztőszavak.

Audio formátumok

A beszédadatok hangja létfontosságú szerepet játszik a hang- és hangfelismerő megoldások fejlesztésében. Az hangminőség és a háttérzaj befolyásolhatja a modellképzés eredményét.

A beszédadatgyűjtésnek biztosítania kell fájlformátum, tömörítés, tartalomstruktúra, és az előfeldolgozási követelmények testreszabhatók a projekt igényeinek megfelelően.

Hangfájlok kézbesítése

A beszédadatok gyűjtésének rendkívül kritikus összetevője az audiofájlok szállítása az ügyfél igényei szerint. Ennek eredményeként a Shaip által nyújtott adatszegmentálási, átírási és címkézési szolgáltatások a legkeresettebbek közé tartoznak a vállalkozások körében a benchmark minőség és a méretezhetőség miatt.

Sőt mi is követjük fájlelnevezési konvenciók azonnali használatra, és szigorúan tartsa be a szállítási határidőket a gyors telepítés érdekében.

Audio / beszédadatok engedélyezése

A Shaip páratlan, készen kapható minőségű beszédadatkészleteket kínál, amelyek testreszabhatók projektje speciális igényei szerint. Adatkészleteink többsége minden költségvetésbe belefér, és az adatok méretezhetők a jövőbeli projektigények kielégítésére. Több mint 40 100 órányi kész beszédadatkészletet kínálunk több mint 50 dialektusban, több mint XNUMX nyelven. Számos hangtípust is kínálunk, beleértve a spontán, monológ, forgatókönyvezett és ébresztő szavakat. Tekintse meg az egészet Adatkatalógus.

Szakértelem

0 +
Beszédórák összegyűjtve
0 +
Adatgyűjtők
0 %
PII-kompatibilis
0 +
Támogatott nyelvek
> 0
Adatelfogadás
0 +
Fortune 500 ügyfélkör

Támogatott nyelvek

Sikertörténetek

Sikertörténetek

Együttműködtünk néhány vezető vállalkozással és márkával, és a legmagasabb szintű párbeszédes AI-megoldásokat biztosítottuk számukra.

Néhány sikertörténetünk a következőket tartalmazza:

  • Kifejlesztettünk egy beszédfelismerő adatkészletet, amely több mint 10,000 XNUMX órányi többnyelvű átírást, beszélgetést és hangfájlt tartalmaz, hogy megtaníthassuk és létrehozzuk az élő chatbotot.
  • Kiváló minőségű adatkészletet építettünk fel 1000 beszélgetésből, beszélgetésenként 6 fordulattal, amelyet a biztosítási chatbotok képzéséhez használunk. 
  • 3000 plusz nyelvi szakértőből álló csapatunk több mint 1000 órányi hangfájlt és átiratot biztosított 27 anyanyelven a digitális asszisztens képzéséhez és teszteléséhez.
  • Annotátorokból és nyelvi szakértőkből álló csapatunk emellett több mint 20,000 globális nyelven 27 XNUMX vagy több órányi megnyilatkozást gyűjtött össze és szállított gyorsan. 
  • Automatikus beszédfelismerő szolgáltatásaink az egyik legkedveltebbek az iparágban. Megbízhatóan címkézett hangfájlokat biztosítottunk, különös figyelmet fordítva a kiejtésre, a hangszínre és a szándékra, különféle hangszórókészletekből származó átiratok és lexikonok széles skálájával, hogy javítsuk az ASR-modellek megbízhatóságát. 

Sikertörténeteink csapatunk azon elkötelezettségéből fakadnak, hogy mindig a legjobb szolgáltatásokat nyújtsuk ügyfeleinknek a legújabb technológiák felhasználásával. Amiben különbözünk, az az, hogy munkánkat szakértő annotátorok támogatják, akik elfogulatlan és pontos adatkészleteket szolgáltatnak az aranystandard annotációkról.

Több mint 30,000 közreműködőből álló adatgyűjtő csapatunk kiváló minőségű adatkészleteket tud szerezni, méretezhet és szállíthat, amelyek elősegítik az ML-modellek gyors telepítését. Emellett a legújabb mesterségesintelligencia-alapú platformon dolgozunk, és képesek vagyunk gyorsított beszédadat-megoldásokat nyújtani a vállalkozások számára, sokkal gyorsabban, mint legközelebbi versenytársaink.

Következtetés

Őszintén hisszük, hogy ez az útmutató leleményes volt számodra, és hogy a legtöbb kérdésre megválaszolták. Ha azonban még mindig nem vagy meggyőződve egy megbízható gyártóról, ne keressen tovább.

Mi, a Shaip-nál, elsőrangú adatmegjegyzési társaság vagyunk. Vannak szakértőink a területen, akik senki máshoz nem értenek az adatokhoz és a velük kapcsolatos aggályokhoz. Lehetnénk az Ön ideális partnerei, amikor olyan kompetenciákat terjesztünk asztalhoz, mint az elkötelezettség, a titoktartás, a rugalmasság és a felelősségvállalás az egyes projektekben vagy együttműködésben.

Tehát függetlenül attól, hogy milyen típusú adatokhoz kíván jegyzeteket kapni, megtalálhatja bennünk azt a veterán csapatot, amely megfelel az Ön igényeinek és céljainak. Tegye velünk a tanuláshoz optimalizált AI modelljeit.

Beszéljünk

  • A regisztrációval egyetértek Shaippal Adatkezelési tájékoztató és a Általános Szerződési Feltételek és hozzájárulok a Shaip B2B marketingkommunikációjának fogadásához.