A társalgási AI teljes útmutatója

A végső vásárlók útmutatója 2024

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 edzési adatok

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.
Beszéd adatgyűjtés

Mi az a társalgási AI

A társalgási mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia egy fejlett formája, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy interaktív, emberszerű párbeszédeket folytassanak a felhasználókkal. Ez a technológia megérti és értelmezi az emberi nyelvet, hogy szimulálja a természetes beszélgetéseket. Idővel tanulhat az interakciókból, hogy kontextus szerint reagáljon.

A társalgási AI-rendszereket széles körben használják olyan alkalmazásokban, mint a chatbotok, hangasszisztensek és ügyfélszolgálati platformok digitális és telekommunikációs csatornákon.

A társalgási mesterséges intelligencia piaca az elmúlt években gyors növekedésen ment keresztül. A kezdetben szórakoztató célokra kifejlesztett társalgási mesterséges intelligencia a digitális ökoszisztéma szerves részévé vált. Íme néhány kulcsfontosságú statisztika a hatás szemléltetésére:

  • A globális társalgási AI piac értéke 6.8-ben 2021 milliárd dollár volt, és az előrejelzések szerint 18.4-ra 2026 milliárd dollárra fog növekedni 22.6%-os CAGR mellett. 2028-ra várhatóan eléri a piac mérete 29.8 milliárd $.
  • Elterjedtsége ellenére, 63% A felhasználók nem tudják, hogy mindennapi életükben mesterséges intelligenciát használnak.
  • A Gartner felmérés Azt találta, hogy sok vállalkozás a chatbotokat jelölte meg elsődleges mesterségesintelligencia-alkalmazásaként, és 70-re a szellemi dolgozók közel 2022%-a várhatóan napi interakcióba lép a társalgási platformokkal.
  • A világjárvány óta a beszélgetőpartnerek által kezelt interakciók mennyisége annyival nőtt 250% több iparágban.
  • Az AI-t digitális marketingre használó marketingesek aránya világszerte drámaian emelkedett, a 29-as 2018%-ról 84 2020%-kal.
  • A 2022, 91% a felnőtt hangasszisztens-felhasználók társalgási AI technológiát használtak okostelefonjukon.
  • A termékek böngészése és keresése volt a legnépszerűbb vásárlási tevékenységek egy 2021-es felmérésben hangasszisztens technológia segítségével végezték el az amerikai felhasználók körében.
  • A technológiai szakemberek körében világszerte szinte 80% használjon virtuális asszisztenseket az ügyfélszolgálathoz.
  • 2024-re az észak-amerikai ügyfélszolgálati döntéshozók 73%-a úgy gondolja, hogy az online chat, a videocsevegés, a chatbotok vagy a közösségi média lesz a leggyakrabban használt ügyfélszolgálati csatornák.
  • Egy 2021-ös felmérésben 86% amerikai vezetők egyetértettek abban, hogy az AI „főáramú technológiává” válik vállalatukon belül.
  • Február 2022-án 53% az amerikai felnőttek közül az elmúlt évben kommunikált egy mesterséges intelligencia chatbottal az ügyfélszolgálathoz.
  • A 2022, 3.5 milliárd a chatbot-alkalmazásokhoz világszerte hozzáfértek.
  • A a három legfontosabb ok Az amerikai fogyasztók a chatbotot a munkaidőben (18%), a termékinformációkat (17%) és az ügyfélszolgálati kéréseket (16%) használják.

Ezek a statisztikák rávilágítanak a társalgási AI növekvő elterjedésére és befolyására a különböző iparágakban és a fogyasztói magatartásokban.
Társalgó ai bemutatkozás

Hogyan működik a társalgási AI?

A társalgási AI természetes nyelvi feldolgozást (NLP) és más kifinomult algoritmusokat használ a kontextusban gazdag párbeszédek folytatásához. Mivel a mesterséges intelligencia a felhasználói bemenetek szélesebb skálájával találkozik, javítja mintafelismerési és előrejelző képességeit. A felhasználókkal folytatott párbeszédes mesterségesintelligencia-kezelés folyamata négy fő lépésre bontható:

Hogyan működik a társalgási ai

1. lépés: Input Collection – A felhasználók szöveggel vagy hanggal adják meg bevitelüket.

2. lépés: Bevitel feldolgozása – Ha a bevitel szöveges formában történik, a természetes nyelv megértését (NLU) használják a szavak jelentésének kinyerésére. A hangbemeneteknél először az automatikus beszédfelismerést (ASR) alkalmazzák, hogy a hangot nyelvi tokenekké alakítsák, amelyek tovább elemezhetők.

3. lépés: Válasz generálása – A természetes nyelv generálási technikákat alkalmazzák a felhasználó kérdésére való megfelelő válaszadás érdekében.

4. lépés: Folyamatos fejlesztés – A társalgási AI-rendszerek idővel elemzik a felhasználói bemeneteket, és finomítják válaszaikat a pontosság és relevancia biztosítása érdekében.

A társalgási AI típusai

A társalgási AI nagy hasznot húzhat a vállalkozások számára azáltal, hogy kielégíti a különböző igényeket, és személyre szabott megoldásokat kínál. A társalgási mesterséges intelligencia három fő típusa van: chatbotok, hangsegédek és interaktív hangválaszok. A megfelelő modell kiválasztása üzleti céljaitól és felhasználási eseteitől függ.

Chatbots

A chatbotok szöveges mesterséges intelligencia-eszközök, amelyek üzenetküldéssel vagy webhelyeken keresztül kötik le a felhasználókat. Lehetnek szabályalapúak, AI/NLP-vezéreltek vagy hibridek. A chatbotok automatizálják az ügyfélszolgálati, értékesítési és leadgenerálási feladatokat, miközben személyre szabott segítséget nyújtanak.

Hangsegédök

A hangsegédek (VA) lehetővé teszik a hangutasításokon keresztüli interakciót. Feldolgozzák a beszélt nyelvet a kihangosított használathoz, és megtalálhatók az okostelefonokban és a hangszórókban. A VA segít az ügyfélszolgálatban, az időpontok ütemezésében, az útmutatásban és a GYIK-ben.

IVR

Az IVR-ek szabályalapú telefonrendszerek, amelyek lehetővé teszik az interakciót hangutasításokkal vagy érintési hangbemenetekkel. Automatizálják a hívásirányítást, az információgyűjtést és az önkiszolgáló lehetőségeket. Az IVR-ek hatékonyan kezelik a nagy hívásmennyiséget az ügyfelek és az értékesítés terén.

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

A társalgási AI előnyei

A társalgási mesterséges intelligencia egyre fejlettebb, intuitívabb és költséghatékonyabb lett, ami széles körben elterjedt az iparágakban. Vizsgáljuk meg részletesebben ennek az innovatív technológiának a jelentős előnyeit:

Személyre szabott beszélgetések több csatornán keresztül

A társalgási mesterséges intelligencia lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy kiváló minőségű ügyfélszolgálatot nyújtsanak személyre szabott interakciókon keresztül a különböző csatornákon keresztül, zökkenőmentes ügyfélutat biztosítva a közösségi médiától az élő internetes csevegésig.

Könnyedén méretezhet a nagy hívásmennyiség kezelésére

A beszélgetős mesterséges intelligencia segíthet az ügyfélszolgálati csapatoknak kezelni a hirtelen megugró hívások mennyiségét azáltal, hogy az ügyfelek szándéka, követelményei, hívástörténete és hangulata alapján kategorizálja az interakciókat. Ez lehetővé teszi a hívások hatékony átirányítását, biztosítva, hogy az élő ügynökök kezeljék a nagy értékű interakciókat, míg a chatbotok az alacsony értékűeket.

Emelje fel az Ügyfélszolgálatot

A vásárlói élmény jelentős márkamegkülönböztető tényezővé vált. A társalgási AI segíti a vállalkozásokat, hogy pozitív tapasztalatokat szerezzenek. Azonnali, pontos válaszokat ad a lekérdezésekre, és ügyfélközpontú válaszokat fejleszt a beszédfelismerő technológia, a hangulatelemzés és a szándékfelismerés segítségével.

Támogatja a marketing és értékesítési kezdeményezéseket

A társalgási AI lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy egyedi márkaidentitást hozzanak létre, és versenyelőnyre tegyenek szert a piacon. A vállalkozások integrálhatják a mesterséges intelligencia chatbotokat a marketingmixbe, hogy átfogó vásárlói profilokat alakítsanak ki, megértsék a vásárlási preferenciákat, és személyre szabott tartalmat készítsenek az ügyfelek igényeihez igazodva.

Jobb költségmegtakarítás az automatizált ügyfélszolgálatnak köszönhetően

A chatbotok költséghatékonyságot biztosítanak, és azt jósolják, hogy megmentik a vállalkozásokat 8-ig évi 2022 milliárd dollár. Az egyszerű és összetett lekérdezések kezelésére szolgáló chatbotok fejlesztése csökkenti az ügyfélszolgálati ügynökök folyamatos képzésének szükségességét. Bár a kezdeti megvalósítási költségek magasak lehetnek, a hosszú távú előnyök meghaladják a kezdeti beruházást.

Többnyelvű támogatás a globális eléréshez

A társalgási mesterséges intelligencia programozható több nyelv támogatására, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy kiszolgálják a globális ügyfélbázist. Ez a képesség segít a vállalatoknak zökkenőmentes támogatást nyújtani a nem angolul beszélő ügyfeleknek, áttörve a nyelvi korlátokat és javítva az általános ügyfél-elégedettséget.

Továbbfejlesztett adatgyűjtés és -elemzés

A beszélgetős mesterséges intelligencia platformok hatalmas mennyiségű ügyféladatot gyűjthetnek és elemezhetnek, felbecsülhetetlen értékű betekintést nyújtva az ügyfelek viselkedésébe, preferenciáiba és aggályaiba. Ez az adatvezérelt megközelítés segít a vállalkozásoknak tájékozott döntések meghozatalában, marketingstratégiák finomításában, valamint jobb termékek és szolgáltatások fejlesztésében. Ezenkívül ez a folyamatos adatáramlás javítja az AI tanulási képességét, ami idővel pontosabb és hatékonyabb válaszokhoz vezet.

24/7 Elérhetőség

A társalgási mesterséges intelligencia éjjel-nappali támogatást nyújt, biztosítva, hogy az ügyfelek szükség esetén segítséget kapjanak, időzónától és ünnepnapoktól függetlenül. Ez a folyamatos rendelkezésre állás különösen fontos a globális tevékenységet folytató vállalkozások vagy a hagyományos munkaidőn kívüli támogatást igénylő ügyfelek számára.

 

Példa a társalgási AI-ra

Sok nagy és kis cég használ mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotokat és virtuális segítőket a közösségi médiában. Ezek az eszközök segítenek a vállalkozásoknak az ügyfelekkel való interakcióban, kérdések megválaszolásában, valamint gyors és egyszerű támogatásban. Íme néhány példa:

dominók
Spotify
Ebay

Dominos – Rendelés, lekérdezések, állapot chatbot

A Domino chatbotja, a „Dom” több platformon is elérhető, beleértve a Facebook Messengert, a Twittert és a cég webhelyét.

A Dom lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy rendeléseket adjanak le, nyomon kövessék a kiszállításokat, és egyedi pizzaajánlatokat kapjanak preferenciáik alapján. Ez a mesterséges intelligencia által vezérelt megközelítés javította az általános vásárlói élményt, és hatékonyabbá tette a rendelési folyamatot.

Spotify – Zenekereső chatbot

A Spotify chatbotja a Facebook Messengerben segít a felhasználóknak zenét találni, hallgatni és megosztani. A chatbot ajánlhat lejátszási listákat a felhasználói preferenciák, hangulat vagy tevékenységek alapján, sőt kérésre testreszabott lejátszási listákat is biztosít.

A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbot segítségével a felhasználók új zenéket fedezhetnek fel, és megoszthatják kedvenc számaikat közvetlenül a Messenger alkalmazáson keresztül, javítva ezzel az általános zenei élményt.

eBay – Intuitív ShopBot

A Facebook Messengeren elérhető eBay ShopBot segíti a felhasználókat a termékek és ajánlatok megtalálásában az eBay platformján. A chatbot személyre szabott vásárlási javaslatokat tud nyújtani a felhasználói preferenciák, árkategóriák és érdeklődési körök alapján.

A felhasználók fotót is feltölthetnek a keresett tételről, a chatbot pedig képfelismerő technológiát használ, hogy hasonló elemeket találjon az eBay-en. Ez a mesterséges intelligencia alapú megoldás leegyszerűsíti a vásárlást, és segít a felhasználóknak felfedezni az egyedi termékeket és akciókat.

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

Nyelvi sokszínűség 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

A társalgási mesterséges intelligencia fejlesztésének másik nagy kihívása a beszéddinamizmus harcba hozása. 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

A különböző beszédadat-típusok előnyei és hátrányai A mesterséges intelligencia által működtetett hangfelismerő rendszer vagy a társalgási AI felépítése rengeteg képzést és tesztelést 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.

  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.

A különböző beszédadat-típusok előnyei és hátrányai

Beszélgetéses AI esetek

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

Okos háztartási készülékek/eszközök

A Voice Consumer Index 2021-ben arról számoltak be, hogy közel 66% az Egyesült Államokból, az Egyesült Királyságból és Németországból származó felhasználók okoshangszórókkal kommunikáltak, és 31%-uk minden nap használt valamilyen hangtechnikát. 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. Ról ről 20% a Google-on végzett összes keresés 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.

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 társalgási 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 társalgási ai 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 társalgási 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 társalgási 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

Társalgó 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 vállalatok egyre gyakrabban keresik a piacvezető Shaip szolgáltatásait, hogy testreszabott, pontos és minőségi adatkészleteket biztosítsanak a mesterséges intelligencia projektek képzéséhez és teszteléséhez.

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 felajánlás

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

A Shaip kiterjedt beszédcímkézési szolgáltatásokat kínál azáltal, hogy szakszerűen választja szét a hangokat és a beszédet egy hangfájlban, és minden fájlt felcímkéz. A hasonló hanghangok pontos elkülönítésével és megjegyzésekkel

Hangszóró átméretezése

A Sharp 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

A többnyelvű audioadat-szolgáltatások a Shaip másik nagyon kedvelt ajánlata, mivel adatgyűjtő csapatunk több mint 150 nyelven és dialektusban gyűjti a hangadatokat szerte a világon.

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 a pontos szavak szerepelnek, 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 jön képbe Sharp beszédnyelv-patológusainak és annotátorainak szakértelme.

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.

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 Sharp szakértelme kiterjed a különböző típusú beszédadatkészletek több mint 150 nyelven történő biztosítására

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.

Szakértelem

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

Támogatott nyelvek

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.

Sikertörténetek

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.

Gyakran feltett kérdések (GYIK)

A chatbotok egyszerű, szabályalapú programok, amelyek konkrét bemenetekre reagálnak. Ugyanakkor a társalgási mesterséges intelligencia a gépi tanulást és a természetes nyelv megértését használja fel, hogy emberszerűbb, kontextuális válaszokat generáljon, lehetővé téve a felhasználókkal való természetes interakciót.

Az Alexa (Amazon) és a Siri (Apple) a társalgási mesterséges intelligencia példái, mivel képesek megérteni a felhasználói szándékot, feldolgozni a beszélt nyelvet, és személyre szabott válaszokat adhatnak a környezet és a felhasználói előzmények alapján.

Nem létezik végleges „legjobb” társalgási AI, mivel a különböző platformok egyedi felhasználási eseteket és iparágakat szolgálnak ki. Néhány népszerű társalgási AI-platform közé tartozik a Google Assistant, az Amazon Alexa, az IBM Watson, az OpenAI GPT-3 és a Rasa.

A társalgási AI-alkalmazások többek között ügyfélszolgálati chatbotokat, virtuális személyi asszisztenseket, nyelvtanulási eszközöket, egészségügyi tanácsokat, e-kereskedelmi ajánlásokat, HR-beépítést és rendezvényszervezést tartalmaznak.

A társalgási AI-eszközök olyan platformok és szoftverek, amelyek lehetővé teszik az AI-alapú chatbotok és virtuális asszisztensek fejlesztését, telepítését és kezelését. Ilyen például a Dialogflow (Google), az Amazon Lex, az IBM Watson Assistant, a Microsoft Bot keretrendszer és az Oracle digitális asszisztens.