Tack vare pågående framsteg inom områdena artificiell intelligens och maskininlärning kan datorer utföra ett växande antal kognitiva uppgifter. Som ett resultat kan företag lita på maskiner för viktiga funktioner som en gång ansågs vara omöjliga att automatisera. Framför allt har uppkomsten av konversationsbaserade AI-plattformar som chatbots och virtuella kognitiva agenter gett organisationer inom ett brett spektrum av branscher möjligheten att förbättra kundsupporten och HR-aktiviteter — och dessa plattformar blir bara smartare.
Intresset för konversations-AI sköt i höjden 2020, liksom företagens investeringar i maskininlärningsplattformar. Detta berodde till stor del på covid-19-pandemin, som tvingade företag i nästan alla sektorer att hitta sätt att göra mer med mindre. Den plötsliga ökningen av kundförfrågningar som mottagits av banker, återförsäljare och flygbolag, till exempel, avslöjade begränsningarna hos mänskliga kundsupportteam och det akuta behovet av automatiserade funktioner. Dessutom har pandemin förändrat våra förväntningar som konsumenter, vilket ökar efterfrågan på digitala första kundupplevelser.
Så var är vi nu?
Upptäcka känslor:
Till att börja med är de flesta plattformar fortfarande relativt osofistikerade när det gäller att upptäcka känslor. Mänsklig kommunikation beror lika mycket på känslor som på språk, och en tonförändring kan helt ändra innebörden av talad eller skriftlig dialog. För att träna datorer för att upptäcka subtila kontextuella ledtrådar behöver produktgrupper data som innehåller många olika mänskliga röster. Att hitta all den informationen är ingen liten utmaning.
Lär dig nya språk:
De flesta av världens befolkning talar inte engelska. Globala organisationer som hoppas kunna använda konversations-AI för att interagera med kunder utanför USA skulle behöva plattformar som inte bara förstår olika språk, utan också olika regionala dialekter och kulturella skillnader. Återigen skulle detta kräva stora mängder flerspråkig tal- och ljuddata från olika samhällen och ett brett spektrum av situationer (t.ex. TED-föredrag, debatter, telefonsamtal, monologer, etc.), och den data skulle behöva täcka en mängd olika ämnen .
Identifiera rätt röst:
Att träna AI för att upptäcka en enda högtalare bland en mängd röster är en annan utmaning, en utmaning som förmodligen är bekant för alla med en smart högtalare i hemmet som Google Home eller Amazons Alexa. I ett trångt vardagsrum kan dessa plattformar svara på kommandon som inte är avsedda för dem eller kanske inte kan skilja kommandon över flera konversationer. Detta skapar vanligtvis mindre frustration och kanske en viss komisk lättnad, men när affärstransaktioner som involverar känslig kunddata utförs via röstkommandon, är det absolut nödvändigt att AI inte förvirrar användarkonton.
Trots dessa hinder har konversations -AI en enorm potential för företag av alla slag. Shaip är här för att hjälpa dig att låsa upp den potentialen, och allt börjar med data. Vi kan förse produktteam med timmar med transkriberade, kommenterade ljuddata på mer än 50 språk. Med vår egen datainsamlingsapp kan vi effektivisera distributionen av datainsamlingsuppgifter till globala team av erfarna datainsamlare. Appgränssnittet gör det möjligt för datainsamling och annoteringstjänstleverantörer att enkelt se sina tilldelade insamlingsuppgifter, granska detaljerade projektriktlinjer inklusive prover och snabbt skicka och ladda upp data för godkännande av projektrevisorer.
Används i kombination med ShaipCloud-plattformen, vår app är bara ett av många verktyg som ger oss möjlighet att källa, transkribera och kommentera data i praktiskt taget vilken skala som helst som behövs för att träna sofistikerade algoritmer för användning i verkliga kundinteraktioner. Vill du lära dig mer vad som gör oss till ledare inom konversations -AI? Hör av dig, och låt oss tala om din AI.
