Den kompletta guiden till konversations-AI
Den ultimata köparguiden 2024
Beskrivning
Nej stannar man nu för tiden för att fråga när senast du pratade med en chatbot eller en virtuell assistent var? Istället har maskiner spelat vår favoritlåt och snabbt identifierat en lokal kinesisk plats som levererar till din adress och hanterar förfrågningar mitt i natten – med lätthet.
Vem är den här guiden för?
Denna omfattande guide är avsedd för:
- Alla entreprenörer och soloprenörer som knasar på enorma mängder data
- AI/ML eller proffs som börjar med processoptimeringstekniker
- Projektledare som har för avsikt att implementera en snabbare time-to-market för sina AI-modeller eller AI-drivna produkter
- Och teknikentusiaster som gillar att komma in i detaljerna i de lager som är involverade i AI-processer.
Vad är Conversational AI
Conversational AI är en avancerad form av artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att delta i interaktiva, mänskliga dialoger med användare. Denna teknik förstår och tolkar mänskligt språk för att simulera naturliga samtal. Det kan lära sig av interaktioner över tid för att svara kontextuellt.
Konversations-AI-system används ofta i applikationer som chatbots, röstassistenter och kundsupportplattformar över digitala kanaler och telekommunikationskanaler. Här är några nyckelstatistik för att illustrera dess inverkan:
- Den globala konversations-AI-marknaden värderades till 6.8 miljarder USD 2021 och förväntas växa till 18.4 miljarder USD 2026 med en CAGR på 22.6 %. År 2028 förväntas marknadsstorleken nå $ 29.8 miljarder.
- Trots sin förekomst, 63% av användare är omedvetna om att de använder AI i sina dagliga liv.
- A Gartner undersökning fann att många företag identifierade chatbots som sin primära AI-applikation, med nästan 70 % av tjänstemännen som förväntas interagera med konversationsplattformar dagligen 2022.
- Sedan pandemin har volymen av interaktioner som hanteras av samtalsagenter ökat med lika mycket som 250% inom flera branscher.
- 2022, 91% av vuxna röstassistentanvändare använde konversations-AI-teknik på sina smartphones.
- Att bläddra och söka efter produkter var det topp shoppingaktiviteter genomfördes med hjälp av röstassistentteknik bland amerikanska användare i en undersökning från 2021.
- Bland tekniska proffs över hela världen, nästan 80% använda virtuella assistenter för kundtjänst.
- År 2024 tror 73 % av de nordamerikanska beslutsfattarna inom kundtjänst att onlinechatt, videochatt, chatbots eller sociala medier kommer att vara mest använda kundtjänstkanalerna.
- Från februari 2022, 53% av amerikanska vuxna hade kommunicerat med en AI-chatbot för kundtjänst under det senaste året.
- 2022, 3.5 miljarder chatbot-appar nåddes över hela världen.
- Smakämnen tre främsta anledningarna Amerikanska konsumenter använder en chatbot för kontorstid (18 %), produktinformation (17 %) och kundtjänstförfrågningar (16 %).
Denna statistik visar det ökande antagandet och inflytandet av konversations-AI inom olika branscher och konsumentbeteenden.
Hur fungerar Conversational AI
Conversational AI använder naturlig språkbehandling (NLP) och andra sofistikerade algoritmer för att delta i kontextrika dialoger. Eftersom AI möter ett bredare utbud av användarinmatningar, förbättrar den dess mönsterigenkänning och förutsägande förmåga. Processen med konversations-AI som engagerar sig med användare kan delas upp i fyra nyckelsteg.
Konversations-AI börjar med insamling av indata, där användare ger sin input via text eller röst. För textinmatning används naturlig språkförståelse (NLU) för att extrahera mening, medan röstinmatning först konverteras till text med hjälp av automatisk taligenkänning (ASR). Systemet genererar sedan ett svar med användning av naturliga språkgenereringstekniker. Med tiden förbättras konversations-AI kontinuerligt genom att analysera användarinteraktioner, förfina dess svar för att säkerställa att de är korrekta och relevanta.
Conversational AI är som att chatta med en supersmart dator som får vad du säger och pratar tillbaka som en riktig person. Så här fungerar det på ett enkelt sätt:
- Förstå vad du säger: Oavsett om du pratar eller skriver, lyssnar AI:n noggrant. Det bryter ner dina ord för att förstå vad du menar, till och med uppfatta din ton eller dina känslor.
- Att förstå det: Efter att ha förstått dina ord försöker AI förstå helheten. Den letar efter mönster och sammanhang för att förstå vad du verkligen frågar eller säger.
- Svarar dig: När den väl förstår vad du menar, tänker AI snabbt på det bästa svaret. Det kan ställa fler frågor eller ge dig den information du behöver, samtidigt som det låter naturligt och vänligt.
- Låter som en människa: AI:n arbetar hårt för att få konversationen att kännas smidig, som att du pratar med en person, inte en maskin.
- Bli smartare med tiden: Ju mer du chattar med den, desto bättre blir den. Den lär sig av varje interaktion och förbättrar sin förståelse för olika accenter, språk och till och med slang.
- Hantera röst och hålla koll: Om du pratar istället för att skriva använder AI:n taligenkänning för att förvandla din röst till text. Den kommer också ihåg vad du har sagt tidigare för att hålla konversationen på rätt spår.
- Alltid förbättras: Med tiden förfinar AI sina svar, blir mer exakta och hjälpsamma med varje konversation.
Typer av konversations-AI
Konversations-AI kan till stor del gynna företag genom att tillgodose olika behov och tillhandahålla skräddarsydda lösningar. Det finns tre huvudtyper av konversations-AI: chatbots, röstassistenter och interaktiva röstsvar. Att välja rätt modell beror på dina affärsmål och användningsfall.
Chatbots
Chatbots är textbaserade AI-verktyg som engagerar användare via meddelanden eller webbplatser. De kan vara regelbaserade, AI/NLP-drivna eller hybrida. Chatbots automatiserar kundsupport, försäljning och generering av potentiella kunder samtidigt som de erbjuder personlig assistans.
Röstassistenter
Röstassistenter (VA) eller röstbots möjliggör interaktion genom röstkommandon. De bearbetar talat språk för handsfree engagemang och finns i smarta telefoner och högtalare. VA:s hjälper till med kundsupport, schemaläggning av möten, vägbeskrivningar och vanliga frågor.
IVR
IVR:er är regelbaserade telefonisystem som tillåter interaktion via röstkommandon eller trycktonsingångar. De automatiserar samtalsdirigering, informationsinsamling och självbetjäningsalternativ. IVR:er hanterar effektivt höga samtalsvolymer inom kund & försäljning.
Skillnad mellan AI och regelbaserad chatbot
| Leverans | Traditionell / regelbaserad chatbot | AI/NLP Chatbot (Conversational AI) |
|---|---|---|
| Natural Language Processing (NLP) förmåga | Förlitar sig på regelbaserade system med fördefinierade svar, vilket begränsar förståelsen för komplexa frågor. | Använder avancerad NLP för att förstå och tolka naturligt språk, vilket ger smartare, sammanhangsmedvetna svar. |
| Kontextuell förståelse | Kämpar ofta med att upprätthålla konversationssammanhang och komma ihåg tidigare interaktioner. | Spårar konversationshistorik och användarpreferenser för personliga och sammanhängande interaktioner. |
| Maskininlärning och självinlärning | Fungerar på fördefinierade skript och behöver manuella uppdateringar för att förbättras. | Använder maskininlärning för att kontinuerligt lära av interaktioner och förbättras automatiskt. |
| Flerkanals-, omnikanal- och multimodala funktioner | Generellt begränsad till specifika plattformar som webbplatser eller meddelandeappar och är textbaserad. | Fungerar över flera kanaler, inklusive röstassistenter, mobilappar och sociala medier, med text- och röstfunktioner. |
| Interaktionsläge | Förstår och interagerar endast med textkommandon. | Förstår och interagerar med både röst- och textkommandon. |
| Sammanhang och avsiktsförståelse | Kan följa förutbestämt chattflöde den har tränats på. | Kan förstå sammanhang och tolka avsikt i samtal. |
| Dialogstil | Designad för att vara rent navigerande. | Designad för att ha konversationsdialoger. |
| Gränssnitt | Fungerar endast som ett chattstödsgränssnitt. | Fungerar på flera gränssnitt som bloggar och virtuella assistenter. |
| Lärande och uppdateringar | Följer en förutformad uppsättning regler och måste konfigureras med nya uppdateringar. | Kan lära av interaktioner och samtal. |
| Utbildningskrav | Snabbare och billigare att träna. | Kräver mycket tid, data och resurser för att träna. |
| Responsanpassning | Utför förutsägbara uppgifter. | Kan ge anpassade svar baserat på interaktioner. |
| Användningsfall | Idealisk för mer enkla och väldefinierade användningsfall. | Idealisk för komplexa projekt som kräver avancerat beslutsfattande. |
Fördelar med Conversational AI
Konversations-AI har blivit allt mer avancerat, intuitivt och kostnadseffektivt, vilket har lett till en utbredd användning inom olika branscher. Låt oss utforska de betydande fördelarna med denna innovativa teknik mer i detalj:
Personliga konversationer över flera kanaler
Conversational AI gör det möjligt för organisationer att leverera kundservice i toppklass genom personliga interaktioner över olika kanaler, vilket ger en sömlös kundresa från sociala medier till live webbchatt.
Skala enkelt för att hantera höga samtalsvolymer
Conversational AI kan hjälpa kundtjänstteam att hantera plötsliga toppar i samtalsvolymen genom att kategorisera interaktioner baserat på kundens avsikt, krav, samtalshistorik och sentiment. Detta möjliggör effektiv dirigering av samtal, vilket säkerställer att liveagenter hanterar värdefulla interaktioner medan chatbots hanterar lågvärde.
Höj kundservice
Kundupplevelsen har blivit en betydande varumärkessärskiljande faktor. Conversational AI hjälper företag att leverera positiva upplevelser. Det ger omedelbara, exakta svar på frågor och utvecklar kundcentrerade svar med hjälp av taligenkänningsteknik, sentimentanalys och avsiktsigenkänning.
Stödjer marknadsförings- och försäljningsinitiativ
Conversational AI tillåter företag att skapa unika varumärkesidentiteter och få en konkurrensfördel på marknaden. Företag kan integrera AI-chatbots i marknadsföringsmixen för att utveckla omfattande köparprofiler, förstå köppreferenser och designa personligt anpassat innehåll skräddarsytt efter kundernas behov.
Bättre kostnadsbesparingar med automatiserad kundvård
Chatbots ger kostnadseffektivitet, med förutsägelser om att de kommer att rädda företag 8 miljarder dollar årligen till 2022. Att utveckla chatbots för att hantera enkla och komplexa frågor minskar behovet av kontinuerlig utbildning för kundtjänstagenter. Även om de initiala implementeringskostnaderna kan vara höga, uppväger de långsiktiga fördelarna den initiala investeringen.
Flerspråkigt stöd för global räckvidd
Conversational AI kan programmeras för att stödja flera språk, vilket gör det möjligt för företag att tillgodose en global kundbas. Denna förmåga hjälper företag att ge sömlös support till icke-engelsktalande kunder, bryta språkbarriärer och förbättra den övergripande kundnöjdheten.
Förbättrad datainsamling och analys
Konversationsbaserade AI-plattformar kan samla in och analysera stora mängder kunddata, vilket ger ovärderliga insikter om kunders beteende, preferenser och bekymmer. Detta datadrivna tillvägagångssätt hjälper företag att fatta välgrundade beslut, förfina marknadsföringsstrategier och utveckla bättre produkter och tjänster. Dessutom förbättrar detta kontinuerliga dataflöde AI:s inlärningsförmåga, vilket leder till mer exakta och effektiva svar över tiden.
24/7 tillgänglighet
Conversational AI kan ge support dygnet runt, vilket säkerställer att kunder får hjälp närhelst de behövs, oavsett tidszoner eller helgdagar. Denna kontinuerliga tillgänglighet är särskilt viktig för företag med global verksamhet eller kunder som behöver support utanför traditionella öppettider.
Exempel på Conversational AI
Många stora och små företag använder AI-drivna chatbots och virtuella hjälpare på sociala medier. Dessa verktyg hjälper företag att interagera med kunder, svara på frågor och ge support snabbt och enkelt. Här är några exempel:
Dominos – Beställning, frågor, status chatbot
Dominos chatbot, "Dom", är tillgänglig på flera plattformar, inklusive Facebook Messenger, Twitter och företagets webbplats.
Dom gör det möjligt för kunder att lägga beställningar, spåra leveranser och få anpassade pizzarekommendationer baserat på deras preferenser. Detta AI-drivna tillvägagångssätt har förbättrat den övergripande kundupplevelsen och gjort beställningsprocessen mer effektiv.
Spotify – Chatbot för att hitta musik
Spotifys chatbot på Facebook Messenger hjälper användare att hitta, lyssna på och dela musik. Chatboten kan rekommendera spellistor baserat på användarpreferenser, humör eller aktiviteter och till och med tillhandahålla anpassade spellistor på begäran.
Den AI-drivna chatboten låter användare upptäcka ny musik och dela sina favoritlåtar direkt via Messenger-appen, vilket förbättrar den övergripande musikupplevelsen.
eBay – Intuitiv ShopBot
eBays ShopBot, tillgänglig på Facebook Messenger, hjälper användare att hitta produkter och erbjudanden på eBays plattform. Chatboten kan ge personliga shoppingförslag baserat på användarpreferenser, prisklasser och intressen.
Användare kan också ladda upp ett foto av ett föremål de letar efter, och chatboten kommer att använda bildigenkänningsteknik för att hitta liknande föremål på eBay. Denna AI-drivna lösning effektiviserar shoppingen och hjälper användare att upptäcka unika föremål och fynd.
Text-to-Speech (TTS) programvara
- Ljudböcker: Förvandla skrivna böcker till ljud för dem som älskar att lyssna. Företag: Amazon (Audible), Google Play Books
- GPS vägbeskrivningar: Hjälper förare med talade instruktioner sväng för sväng. Företag: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Hjälpmedel: Ge en röst till sms för personer med synnedsättning. Företag: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Online lärande: Konvertera lektioner till ljud så att du kan lära dig när du är på språng. Företag: Coursera, Udemy (integrering av TTS för kursinnehåll)
- Röstassistenter: Styr rösterna bakom Alexa, Siri och Google Assistant. Företag: Amazon, Apple, Google
Programvara för taligenkänning
- Föreläsningsanteckningar: Förvandlar automatiskt talade föreläsningar till skrivna anteckningar. Företag: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Sjukjournaler: Läkare som använder röst för att snabbt dokumentera patientinformation. Företag: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Kundsamtal: Transkribera telefonsamtal för bättre service och utbildning. Företag: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Bildtexter: Skapar bildtexter i realtid för videor och livesändningar. Företag: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Smarta hem: Låter dig styra ditt hem med enkla röstkommandon. Företag: Amazon (Alexa), Google (Assistent), Apple (HomeKit)
Minska vanliga datautmaningar i konversations-AI
Conversational AI förvandlar dynamiskt kommunikation mellan människa och dator. Och många företag är angelägna om att utveckla avancerade konversations-AI-verktyg och applikationer som kan förändra hur affärer görs. Innan du utvecklar en chatbot som kan underlätta bättre kommunikation mellan dig och dina kunder måste du dock titta på de många utvecklingsfällor du kan möta.
Språkmångfald
2022, cirka 1.5 miljarder människor talade engelska över hela världen, följt av kinesisk mandarin med 1.1 miljarder talare. Även om engelska är det mest talade och studerade främmande språket globalt, bara ca 20% av världens befolkning talar det. Det gör att resten av världens befolkning – 80 % – talar andra språk än engelska. Så när du utvecklar en chatbot måste du också ta hänsyn till språklig mångfald.
Språkvariabilitet
Människor talar olika språk och samma språk olika. Tyvärr är det fortfarande omöjligt för en maskin att helt förstå talspråkets variation, med hänsyn till känslor, dialekter, uttal, accenter och nyanser.
Våra ord och språkval återspeglas också i hur vi skriver. En maskin kan förväntas förstå och uppskatta språkets variation endast när en grupp annotatorer tränar den på olika taldatauppsättningar.
Dynamik i tal
En annan stor utmaning för att utveckla en konversations-AI är att ta med taldynamiken i striden. Till exempel använder vi flera fillers, pauser, meningsfragment och otydliga ljud när vi pratar. Dessutom är tal mycket mer komplext än det skrivna ordet eftersom vi inte brukar pausa mellan varje ord och betona rätt stavelse.
När vi lyssnar på andra, tenderar vi att härleda avsikten och meningen med deras samtal med hjälp av vår livslängd av erfarenheter. Som ett resultat kontextualiserar och förstår vi deras ord även när det är tvetydigt. En maskin klarar dock inte av denna kvalitet.
Bullriga data
Bullriga data eller bakgrundsljud är data som inte ger värde till konversationerna, som dörrklockor, hundar, barn och andra bakgrundsljud. Därför är det viktigt att skrubba eller filtrera ljudfiler av dessa ljud och träna AI-systemet att identifiera de ljud som spelar roll och de som inte gör det.
För- och nackdelar med olika taldatatyper
Om du letar efter en generisk datauppsättningstyp, har du många alternativ för offentligt tal tillgängliga. Men för något mer specifikt och relevant för ditt projektkrav kan du behöva samla in och anpassa det på egen hand.
1. Proprietära taldata
Det första stället att leta är ditt företags egna data. Men eftersom du har den lagliga rätten och samtycket att använda dina kundtalsdata, skulle du kunna använda denna enorma datauppsättning för att träna och testa dina projekt.
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Inga ytterligare kostnader för insamling av utbildningsdata
- Utbildningsdata är sannolikt relevant för ditt företag
- Taldata har också naturlig bakgrundsakustik, dynamiska användare och enheter.
Nackdelar:
- Att använda sådan data kan kosta dig massor av pengar på tillstånd att spela in och använda.
- Taldata kan ha språkliga, demografiska eller kundbasbegränsningar
- Data kan vara gratis, men du betalar fortfarande för bearbetning, transkription, taggning och mer.
2. Offentliga datauppsättningar
Offentliga taldatauppsättningar är ett annat alternativ om du inte tänker använda din. Dessa datauppsättningar är en del av det offentliga och skulle kunna samlas in för projekt med öppen källkod.
Fördelar:
- Offentliga datauppsättningar är gratis och idealiska för lågbudgetprojekt
- De är tillgängliga för omedelbar nedladdning
- Offentliga datauppsättningar finns i en mängd olika skriptade och oskriptade exempeluppsättningar.
Nackdelar:
- Kostnaderna för bearbetning och kvalitetssäkring kan bli höga
- Kvaliteten på datauppsättningar för offentligt tal varierar i betydande grad
- De talprover som erbjuds är vanligtvis generiska, vilket gör dem olämpliga för att utveckla specifika talprojekt
- Datauppsättningarna är vanligtvis partiska mot det engelska språket
3. Färdigförpackade/av hyllan datamängder
Utforska färdigförpackade datauppsättningar är ett annat alternativ om offentliga data eller proprietära insamling av taldata passar inte dina behov. Säljaren har samlat in färdigpaketerade taldatauppsättningar för det specifika syftet att sälja vidare till kunder. Denna typ av datauppsättning kan användas för att utveckla generiska applikationer eller specifika ändamål.
Fördelar:
- Du kan få tillgång till en datauppsättning som passar ditt specifika behov av taldata
- Det är billigare att använda en färdigförpackad datauppsättning än att samla in din egen
- Du kanske kan få tillgång till datasetet snabbt
Nackdelar:
- Eftersom datamängden är förpackad är den inte anpassad till dina projektbehov.
- Dessutom är datasetet inte unikt för ditt företag eftersom alla andra företag kan köpa det.
4. Välj Anpassade insamlade datauppsättningar
När du bygger en talapplikation skulle du behöva en utbildningsdatauppsättning som uppfyller alla dina specifika krav. Det är dock högst osannolikt att du får tillgång till en färdigförpackad datauppsättning som tillgodoser de unika kraven i ditt projekt. Det enda tillgängliga alternativet skulle vara att skapa din datauppsättning eller skaffa datauppsättningen genom tredjepartslösningsleverantörer.
Datauppsättningarna för dina tränings- och testbehov är helt anpassningsbara. Du kan inkludera språkdynamik, taldatavariation och tillgång till olika deltagare. Dessutom kan datasetet skalas för att möta dina projektkrav i tid.
Fördelar:
- Datauppsättningar samlas in för ditt specifika användningsfall. Risken för att AI-algoritmer avviker från de avsedda resultaten minimeras.
- Kontrollera och minska bias i AI-data
Nackdelar:
- Datauppsättningarna kan vara kostsamma och tidskrävande; men fördelarna uppväger alltid kostnaderna.
Konversations AI-användningsfall
En värld av möjligheter för taldataigenkänning och röstapplikationer är enorm, och de används i flera branscher för en uppsjö av applikationer.
Smarta hushållsapparater/enheter
I Voice Consumer Index 2021 rapporterades det så nära 66% av användare från USA, Storbritannien och Tyskland interagerade med smarta högtalare, och 31 % använde någon form av röstteknik varje dag. Dessutom svarar smarta enheter som tv-apparater, lampor, säkerhetssystem och andra på röstkommandon tack vare röstigenkänningsteknik.
Röstsökningsapplikation
Röstsökning är en av de vanligaste tillämpningarna av konversations-AI-utveckling. Handla om 20% av alla sökningar som görs på Google kommer från dess teknik för röstassistent. 74% av de tillfrågade i en undersökning sa att de använde röstsökning under den senaste månaden.
Konsumenter förlitar sig i allt högre grad på röstsökning för sin shopping, kundsupport, lokalisering av företag eller adresser och att göra förfrågningar.
Helpdesk
Kundsupport är ett av de mest framträdande användningsfallen av taligenkänningsteknik eftersom det hjälper till att förbättra kundens shoppingupplevelse överkomligt och effektivt.
Sjukvård
Den senaste utvecklingen av konversationsbaserade AI-produkter ser en betydande fördel för vården. Det används flitigt av läkare och annan medicinsk personal för att fånga röstanteckningar, förbättra diagnoser, ge konsultation och upprätthålla kommunikation mellan patient och läkare.
Säkerhetsapplikationer
Röstigenkänning ser ytterligare ett användningsfall i form av säkerhetsapplikationer där programvaran bestämmer individers unika röstegenskaper. Det tillåter inträde eller åtkomst till applikationer eller lokaler baserat på röstmatchningen. Röstbiometri eliminerar identitetsstöld, dubbelarbete och datamissbruk.
Röstkommandon för fordon
Fordon, mestadels bilar, har röstigenkänningsprogram som svarar på röstkommandon som förbättrar fordonssäkerheten. Dessa konversations-AI-verktyg accepterar enkla kommandon som att justera volymen, ringa samtal och välja radiostationer.
Branscher som använder Conversational AI
För närvarande används konversations-AI övervägande som chatbots. Men flera industrier implementerar denna teknik för att få enorma fördelar. Några av de branscher som använder konversations-AI är:
Sjukvård
- Patientengagemang i efterbehandlingsfasen
- Mötesschemaläggning chatbots
- Svara på vanliga frågor och allmänna frågor
- Bedömning av symptom
- Identifiera intensivvårdspatienter
- Upptrappning av akuta fall
E-handel
- Samla in kundinformation
- Ge relevant produktinformation och rekommendationer
- Förbättra kundnöjdheten
- Hjälper till med beställningar och returer
- Svar på vanliga frågor
- Korsförsäljning och merförsäljning av produkter
Banking
- Saldokontroll i realtid
- Hjälp med insättningar
- Hjälpa till med att lämna in skatter och ansöka om lån
- Effektivisera bankprocessen genom att skicka räkningspåminnelser, aviseringar och varningar
Försäkring
- Ge policyrekommendationer
- Snabbare skadereglering
- Eliminera väntetider
- Samla in kundfeedback och recensioner
- Skapa kundmedvetenhet om policyer
- Hantera snabbare anspråk och förnyelse
Shaip erbjudande
När det gäller att tillhandahålla kvalitativa och tillförlitliga datauppsättningar för utveckling av avancerade talapplikationer för interaktion mellan människa och maskin, har Shaip varit ledande på marknaden med sina framgångsrika implementeringar. Men med en akut brist på chatbots och talassistenter söker företag i allt högre grad Shaip – marknadsledaren – för att tillhandahålla anpassade, exakta och kvalitetsdatauppsättningar för utbildning och testning för AI-projekt.
Genom att kombinera naturlig språkbehandling kan vi tillhandahålla personliga upplevelser genom att hjälpa till att utveckla korrekta talapplikationer som effektivt efterliknar mänskliga konversationer. Vi använder en mängd avancerade teknologier för att leverera högkvalitativa kundupplevelser. NLP lär maskiner att tolka mänskliga språk och interagera med människor.
Ljudtranskription
Shaip är en ledande leverantör av ljudtransskriptionstjänster som erbjuder en mängd olika tal-/ljudfiler för alla typer av projekt. Dessutom erbjuder Shaip en 100 % mänskligt genererad transkriptionstjänst för att konvertera ljud- och videofiler – intervjuer, seminarier, föreläsningar, podcasts etc. till lättläslig text.
Talmärkning
Shaip erbjuder omfattande talmärkningstjänster genom att sakkunnigt separera ljud och tal i en ljudfil och märka varje fil. Genom att exakt separera liknande ljudljud och kommentera dem,
Speaker Diarization
Sharps expertis sträcker sig till att erbjuda utmärkta högtalardiariseringslösningar genom att segmentera ljudinspelningen baserat på deras källa. Dessutom identifieras och klassificeras högtalargränserna exakt, såsom högtalare 1, högtalare 2, musik, bakgrundsljud, fordonsljud, tystnad med mera, för att bestämma antalet högtalare.
Ljudklassificering
Anteckningar börjar med att klassificera ljudfiler i förutbestämda kategorier. Kategorierna beror främst på projektets krav, och de inkluderar vanligtvis användarens avsikt, språk, semantisk segmentering, bakgrundsljud, det totala antalet talare med mera.
Samling av naturliga språkyttringar/ uppvaknande ord
Det är svårt att förutse att klienten alltid kommer att välja liknande ord när han ställer en fråga eller initierar en förfrågan. T.ex. "Var är närmaste restaurang?" "Hitta restauranger nära mig" eller "Finns det en restaurang i närheten?"
Alla tre yttranden har samma avsikt men är olika formulerade. Genom permutation och kombination kommer experterna på Shaip att identifiera alla möjliga kombinationer för att formulera samma begäran. Shaip samlar in och kommenterar yttranden och väckande ord, med fokus på semantik, sammanhang, tonfall, diktion, timing, stress och dialekter.
Flerspråkiga ljuddatatjänster
Flerspråkiga ljuddatatjänster är ett annat mycket föredraget erbjudande från Shaip, eftersom vi har ett team av datainsamlare som samlar in ljuddata på över 150 språk och dialekter över hela världen.
Avsiktsdetektering
Mänsklig interaktion och kommunikation är ofta mer komplicerad än vi ger dem kredit för. Och denna medfödda komplikation gör det svårt att träna en ML-modell för att förstå mänskligt tal korrekt.
Dessutom kan olika personer från samma demografiska eller olika demografiska grupper uttrycka samma avsikt eller känslor på olika sätt. Så, taligenkänningssystemet måste tränas för att känna igen gemensamma avsikter oavsett demografi.
Syfte Klassificering
På samma sätt som att identifiera samma avsikt från olika personer, bör dina chatbots också tränas för att kategorisera kundkommentarer i olika kategorier – förutbestämda av dig. Varje chatbot eller virtuell assistent är designad och utvecklad med ett specifikt syfte. Shaip kan klassificera användarens avsikt i fördefinierade kategorier efter behov.
Automatisk taligenkänning (ASR)
Taligenkänning” syftar på att konvertera talade ord till text; dock syftar röstigenkänning & talaridentifiering till att identifiera både talat innehåll och talarens identitet. ASR:s noggrannhet bestäms av olika parametrar, dvs högtalarvolym, bakgrundsljud, inspelningsutrustning etc.
Tondetektering
En annan intressant aspekt av mänsklig interaktion är ton – vi känner igen innebörden av ord beroende på vilken ton de uttalas med. Även om det vi säger är viktigt, förmedlar hur vi säger de orden också mening. Till exempel en enkel fras som "Vilken glädje!" kan vara ett utrop av lycka och kan också vara tänkt att vara sarkastisk. Det beror på tonen och stressen.
'Vad gör du?'
'Vad gör du?'
Båda dessa meningar har de exakta orden, men betoningen på orden är annorlunda, vilket förändrar hela meningen med meningarna. Chatboten är tränad att identifiera lycka, sarkasm, ilska, irritation och fler uttryck. Det är där expertisen hos Sharps logopeder och annotatorer kommer in i bilden.
Licensiering av ljud/taldata
Shaip erbjuder oöverträffade standarduppsättningar av talkvalitet som kan anpassas för att passa ditt projekts specifika behov. De flesta av våra datauppsättningar kan passa in i varje budget, och data är skalbar för att möta alla framtida projektkrav. Vi erbjuder över 40 100 timmar av färdiga taluppsättningar på över 50 dialekter på över XNUMX språk. Vi tillhandahåller också en rad olika ljudtyper, inklusive spontana, monologer, manus och väckande ord. Se hela Datakatalog.
Insamling av ljud/tal
När det råder brist på högkvalitativa taluppsättningar kan den resulterande tallösningen vara full av problem och bristande tillförlitlighet. Shaip är en av få leverantörer som levererar flerspråkiga ljudsamlingar, ljudtranskription och anteckningsverktyg och tjänster som är helt anpassningsbara för projektet.
Taldata kan ses som ett spektrum, från naturligt tal i ena änden till onaturligt tal i den andra. I naturligt tal har du talaren som pratar på ett spontant konversationssätt. Å andra sidan låter onaturligt tal begränsat när talaren läser av ett manus. Slutligen uppmanas talare att uttala ord eller fraser på ett kontrollerat sätt mitt i spektrumet.
Sharps expertis sträcker sig till att tillhandahålla olika typer av taldatauppsättningar på över 150 språk
Skriptdata
Talarna uppmanas att uttala specifika ord eller fraser från ett manus i ett manusformat taldataformat. Detta kontrollerade dataformat inkluderar vanligtvis röstkommandon där talaren läser från ett förberett manus. På Shaip tillhandahåller vi en skriptdatauppsättning för att utveckla verktyg för många uttal och tonalitet. Bra taldata bör innehålla prover från många talare med olika accentgrupper.
Spontana data
Precis som i verkliga scenarier är spontana eller konversationsdata den mest naturliga formen av tal. Uppgifterna kan vara exempel på telefonsamtal eller intervjuer. Shaip tillhandahåller ett spontant talformat för att utveckla chatbotar eller virtuella assistenter som behöver förstå kontextuella konversationer. Därför är datasetet avgörande för att utveckla avancerade och realistiska AI-baserade chatbots.
Yttrandedata
Taldataset för yttranden som tillhandahålls av Shaip är en av de mest eftertraktade på marknaden. Det beror på att yttranden/vakna ord utlöser röstassistenter och uppmanar dem att svara intelligent på mänskliga frågor.
Transcreation
Vår flerspråkiga kunskaper hjälper oss att erbjuda transcreation datamängder med omfattande röstprover som översätter en fras från ett språk till ett annat samtidigt som tonaliteten, sammanhanget, avsikten och stilen strikt bibehålls.
Text-till-tal-data (TTS).
Vi tillhandahåller mycket exakta talexempel som hjälper till att skapa autentiska och flerspråkiga text-till-tal-produkter. Dessutom tillhandahåller vi ljudfiler med sina exakt kommenterade bakgrundsljudfria transkriptioner.
Tal-till-text
Shaip erbjuder exklusiva tal-till-text-tjänster genom att konvertera inspelat tal till pålitlig text. Eftersom det är en del av NLP-tekniken och avgörande för att utveckla avancerade talassistenter ligger fokus på ord, meningar, uttal och dialekter.
Anpassa insamling av taldata
Taldatauppsättningar spelar en avgörande roll för att utveckla och distribuera avancerade konversations-AI-modeller. Men oavsett syftet med att utveckla tallösningar beror slutproduktens noggrannhet, effektivitet och kvalitet på typen och kvaliteten på dess utbildade data.
Vissa organisationer har en klar uppfattning om vilken typ av data de behöver. De flesta är dock inte helt medvetna om sina projektbehov och krav. Därför måste vi ge dem en konkret idé om ljuddatainsamlingen metoder som används av Shaip.
Demografi
Målspråk och demografi kan bestämmas utifrån projektet. Dessutom kan taldata anpassas utifrån demografin, såsom ålder, utbildningsbevis etc. Länder är en annan anpassningsfaktor vid urvalsdatainsamling eftersom de kan påverka projektets resultat. Med språket och dialekten som behövs i åtanke, samlas ljudprover för det angivna språket in och anpassas baserat på de färdigheter som krävs – med eller utan modersmål.
Samlingsstorlek
Storleken på ljudprovet spelar en avgörande roll för att bestämma projektets prestanda. Därför bör det totala antalet respondenter beaktas för datainsamling. De totalt antal yttranden eller talupprepningar per deltagare eller totalt antal deltagare bör också övervägas.
Data Script
Skriptet är ett av de mest avgörande delarna i en datainsamlingsstrategi. Därför är det viktigt att bestämma det dataskript som behövs för projektet – skriptade, oskrivna, yttranden eller vakna ord.
ljudformat
Ljud av taldata spelar en viktig roll i utvecklingen av röst- och ljudigenkänningslösningar. De ljudkvalitet och bakgrundsljud kan påverka resultatet av modellträning.
Insamling av taldata bör säkerställa filformat, komprimering, innehållsstruktur, och förbehandlingskrav kan anpassas för att möta projektkrav.
Leverans av ljudfiler
En mycket kritisk komponent i insamling av taldata är leveransen av ljudfiler enligt kundens krav. Som ett resultat är datasegmentering, transkription och märkningstjänster som tillhandahålls av Shaip några av de mest eftertraktade av företag för deras benchmarkerade kvalitet och skalbarhet.
Dessutom följer vi också filnamnskonventioner för omedelbar användning och strikt följa leveranstidsplanerna för snabb implementering.
Vår expertis
Språk som stöds
Framgångsberättelser
Vi har slagit sig ihop med några av de största namnen i branschen och levererat förstklassiga konversations-AI-lösningar. Här är en titt på vad vi har uppnått:
- Vi skapade en omfattande taligenkänningsdatauppsättning med över 10,000 timmar av flerspråkiga transkriptioner och ljudfiler. Detta hjälpte till att träna och utveckla en live chatbot.
- För ett försäkring chatbot-projekt byggde vi en högkvalitativ datauppsättning med tusentals av samtal, var och en med sex vänder, för att förbättra sin utbildning.
- Vårt team av 3,000+ språkexperter tillhandahålls över 1,000 timmar av ljudfiler och transkriptioner in 27 olika språk för att träna och testa en digital assistent.
- Vi hämtade och levererade snabbt 20,000 timmar av yttranden i mer än 27 språk, tack vare våra skickliga annotatorer och språkexperter.
- Våra tjänster för automatisk taligenkänning (ASR) är högt ansedda i branschen. Vi levererar exakt märkta ljudfiler, ägnar stor uppmärksamhet åt uttal, ton och avsikt, och använder en mängd olika transkriptioner för att öka ASR-modellens noggrannhet.
Vår framgång kommer från vårt engagemang för excellens och vår användning av banbrytande teknik. Det som skiljer oss är vårt team av expertkommentarer som säkerställer att våra datauppsättningar är opartiska och av högsta kvalitet.
Med över 30,000 bidragsgivare i vårt datainsamlingsteam kan vi snabbt hämta och leverera datauppsättningar av högsta kvalitet, vilket påskyndar implementeringen av maskininlärningsmodeller. Dessutom tillåter vår avancerade AI-plattform oss att tillhandahålla snabba taldatalösningar och ligga före konkurrenterna.
Slutsats
Sammanfattningsvis representerar konversations-AI ett transformativt framsteg i hur företag och individer interagerar med teknik. Genom att utnyttja sofistikerade naturliga språkbearbetnings- och maskininlärningsalgoritmer kan konversations-AI-system ge mer personliga, effektiva och engagerande användarupplevelser. När dessa teknologier fortsätter att utvecklas lovar de att förbättra kommunikationen, effektivisera verksamheten och driva innovation inom olika branscher. Att anamma konversations-AI ger inte bara en konkurrensfördel utan öppnar också för nya möjligheter för mer intuitiva och lyhörda interaktioner i den digitala tidsåldern.
Vi på Shaip är ett ledande dataföretag. Vi har experter på området som förstår data och dess allierade problem som ingen annan. Vi kan vara dina idealiska partners när vi tar fram kompetens som engagemang, konfidentialitet, flexibilitet och ägarskap till varje projekt eller samarbete.
Låt oss prata
Vanliga frågor (FAQ)
Chatbots är enkla, regelbaserade program som svarar på specifika input. Samtidigt använder konversations-AI maskininlärning och naturlig språkförståelse för att generera mer mänskliga, kontextuella svar, vilket möjliggör naturliga interaktioner med användare.
Alexa (Amazon) och Siri (Apple) är exempel på konversations-AI, eftersom de kan förstå användarens avsikt, bearbeta talat språk och ge personliga svar baserat på sammanhang och användarhistorik.
Det finns ingen definitiv "bästa" konversations-AI, eftersom olika plattformar tillgodoser unika användningsfall och branscher. Några populära konversations-AI-plattformar inkluderar Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI:s GPT-3 och Rasa.
Konversations-AI-applikationer inkluderar chatbots för kundsupport, virtuella personliga assistenter, verktyg för språkinlärning, sjukvårdsrådgivning, e-handelsrekommendationer, HR-onboarding och event management, bland annat.
Conversational AI-verktyg är plattformar och programvara som möjliggör utveckling, driftsättning och hantering av AI-drivna chatbots och virtuella assistenter. Exempel inkluderar Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot-ramverket och Oracles digitala assistent.
En chatbot är en virtuell assistent som du kan chatta med, precis som du skulle göra med en riktig person. Du kan ställa frågor till den, få information eller till och med utföra uppgifter, allt genom text eller röst.
Conversational AI lär sig av massor av text- och taldata, som riktiga konversationer. Detta hjälper den att ta upp saker som slang och olika talstilar, vilket gör den bättre på att förstå och chatta naturligt.
Conversational AI handlar om att ha människoliknande chattar. Generativ AI, å andra sidan, skapar nya saker – som text eller bilder – baserat på vad den har lärt sig. Generativ AI kan också öka konversations-AI genom att generera svar eller sammanfattningar i farten.
Det kan vara svårt att ställa in konversations-AI. Det kan vara dyrt, ta lång tid att bygga och inte alltid passa dina specifika behov. Vissa system är designade för att vara redo att användas direkt och enkla att justera, vilket gör dem till ett snabbare och enklare val.