Полное руководство по диалоговому ИИ
Руководство для конечных покупателей, 2024 год
Введение
Нет в наши дни кто-то останавливается, чтобы спросить, когда вы в последний раз разговаривали с чат-ботом или виртуальным помощником? Вместо этого машины играли нашу любимую песню, быстро определяя местное китайское место, которое доставляет по вашему адресу и обрабатывает запросы посреди ночи — с легкостью.
Для кого предназначено это руководство?
Это обширное руководство предназначено для:
- Все предприниматели и индивидуальные предприниматели, которые работают с огромными объемами данных
- AI/ML или профессионалы, которые только начинают использовать методы оптимизации процессов
- Менеджеры проектов, которые намерены ускорить вывод на рынок своих моделей ИИ или продуктов на основе ИИ.
- И технических энтузиастов, которым нравится вникать в детали слоев, задействованных в процессах ИИ.
Что такое разговорный ИИ
Разговорный ИИ — это усовершенствованная форма искусственного интеллекта, которая позволяет машинам участвовать в интерактивных диалогах, подобных человеческим, с пользователями. Эта технология понимает и интерпретирует человеческий язык для имитации естественного разговора. Он может учиться на взаимодействиях с течением времени, чтобы реагировать контекстуально.
Разговорные системы ИИ широко используются в таких приложениях, как чат-боты, голосовые помощники и платформы поддержки клиентов по цифровым и телекоммуникационным каналам. Вот некоторые ключевые статистические данные, иллюстрирующие его влияние:
- Мировой рынок диалогового ИИ оценивался в 6.8 млрд долларов в 2021 году и, по прогнозам, вырастет до 18.4 млрд долларов к 2026 году при среднегодовом темпе роста 22.6%. Ожидается, что к 2028 году объем рынка достигнет 29.8 млрд долларов США .
- Несмотря на свою распространенность, 63% пользователей не подозревают, что используют ИИ в своей повседневной жизни.
- A Опрос Gartner обнаружили, что многие компании определили чат-ботов в качестве своего основного приложения ИИ, и ожидается, что к 70 году почти 2022% белых воротничков будут ежедневно взаимодействовать с диалоговыми платформами.
- После пандемии объем взаимодействий, осуществляемых диалоговыми агентами, увеличился на 250% по нескольким отраслям.
- В 2022 91% взрослых пользователей голосового помощника использовали технологию разговорного ИИ на своих смартфонах.
- Просмотр и поиск продуктов были лучшие торговые мероприятия проведенный с использованием технологии голосового помощника среди пользователей в США в ходе опроса 2021 года.
- Среди технических специалистов во всем мире почти 80% использовать виртуальных помощников для обслуживания клиентов.
- К 2024 году 73% лиц, ответственных за обслуживание клиентов в Северной Америке, считают, что онлайн-чат, видеочат, чат-боты или социальные сети станут наиболее используемые каналы обслуживания клиентов.
- По состоянию на февраль 2022 года 53% взрослых американцев за последний год общались с чат-ботом с искусственным интеллектом для обслуживания клиентов.
- В 2022 3.5 млрд штук. приложения чат-ботов были доступны по всему миру.
- Команда три основные причины Американские потребители используют чат-бота в рабочее время (18%), информацию о продукте (17%) и запросы на обслуживание клиентов (16%).
Эти статистические данные свидетельствуют о растущем внедрении и влиянии диалогового ИИ в различных отраслях и на поведение потребителей.
Как работает разговорный ИИ
Разговорный ИИ использует обработку естественного языка (NLP) и другие сложные алгоритмы для участия в контекстно-богатых диалогах. Поскольку ИИ сталкивается с более широким диапазоном пользовательских входов, он улучшает свои возможности распознавания образов и прогнозирования. Процесс взаимодействия разговорного ИИ с пользователями можно разбить на четыре ключевых этапа.
Разговорный ИИ начинается со сбора входных данных, когда пользователи предоставляют свои входные данные посредством текста или голоса. Для текстового ввода используется понимание естественного языка (NLU) для извлечения смысла, в то время как голосовой ввод сначала преобразуется в текст с помощью автоматического распознавания речи (ASR). Затем система генерирует ответ, используя методы генерации естественного языка. Со временем разговорный ИИ непрерывно совершенствуется, анализируя взаимодействия с пользователем, совершенствуя свои ответы, чтобы гарантировать их точность и релевантность.
Разговорный ИИ — это как общение с супер-умным компьютером, который понимает, что вы говорите, и отвечает вам как настоящий человек. Вот как это работает простым способом:
- Понимание того, что вы говорите: Говорите ли вы или печатаете, ИИ внимательно слушает. Он разбирает ваши слова, чтобы понять, что вы имеете в виду, даже улавливая ваш тон или эмоции.
- Понимание этого: Поняв ваши слова, ИИ пытается понять общую картину. Он ищет закономерности и контекст, чтобы понять, что вы на самом деле спрашиваете или говорите.
- Отвечаю Вам: Как только он поймет, что вы имеете в виду, ИИ быстро придумает лучший ответ. Он может задать больше вопросов или дать вам нужную информацию, и все это будет звучать естественно и дружелюбно.
- Звучит как человек: Искусственный интеллект прилагает все усилия, чтобы общение было плавным и создавалось ощущение, будто вы разговариваете с живым человеком, а не с машиной.
- Становимся умнее со временем: Чем больше вы с ним общаетесь, тем лучше он становится. Он учится на каждом взаимодействии, улучшая свое понимание различных акцентов, языков и даже сленга.
- Обработка голоса и отслеживание: Если вы говорите вместо того, чтобы печатать, ИИ использует распознавание речи, чтобы превратить ваш голос в текст. Он также запоминает то, что вы говорили ранее, чтобы поддерживать разговор в нужном русле.
- Постоянное улучшение: Со временем ИИ совершенствует свои ответы, становясь более точными и полезными с каждым разговором.
Типы разговорного ИИ
Разговорный ИИ может принести большую пользу бизнесу, удовлетворяя различные потребности и предоставляя индивидуальные решения. Существует три основных типа диалогового ИИ: чат-боты, голосовые помощники и интерактивные голосовые ответы. Выбор правильной модели зависит от ваших бизнес-целей и варианта использования.
ЧатБоты
Чат-боты — это текстовые инструменты искусственного интеллекта, которые привлекают пользователей через обмен сообщениями или веб-сайты. Они могут быть основаны на правилах, на основе AI/NLP или гибридными. Чат-боты автоматизируют задачи поддержки клиентов, продаж и лидогенерации, предлагая персонализированную помощь.
Голосовые помощники
Голосовые помощники (VA) или голосовые боты обеспечивают взаимодействие посредством голосовых команд. Они обрабатывают устную речь для взаимодействия без помощи рук и находятся в смартфонах и колонках. VA помогают в поддержке клиентов, планировании встреч, направлениях и ответах на часто задаваемые вопросы.
IVR
IVR — это телефонные системы на основе правил, которые позволяют взаимодействовать с помощью голосовых команд или сенсорного ввода. Они автоматизируют маршрутизацию вызовов, сбор информации и варианты самообслуживания. IVR эффективно обрабатывают большие объемы звонков в отделе продаж и обслуживания клиентов.
Разница между ИИ и чат-ботом на основе правил
| Особенность | Традиционный/основанный на правилах чат-бот | Чат-бот AI/NLP (разговорный ИИ) |
|---|---|---|
| Возможности обработки естественного языка (NLP) | Опирается на системы, основанные на правилах, с предопределенными ответами, что ограничивает понимание сложных запросов. | Использует передовые технологии обработки естественного языка для понимания и интерпретации естественного языка, предоставляя более разумные ответы с учетом контекста. |
| Контекстное понимание | Часто испытывает трудности с поддержанием контекста разговора и запоминанием прошлых взаимодействий. | Отслеживает историю разговоров и предпочтения пользователей для персонализированного и последовательного взаимодействия. |
| Машинное обучение и самообучение | Работает на основе предопределенных скриптов и требует ручного обновления для улучшения. | Использует машинное обучение для постоянного обучения на основе взаимодействий и автоматического совершенствования. |
| Многоканальные, омниканальные и мультимодальные возможности | Обычно ограничивается определенными платформами, такими как веб-сайты или приложения для обмена сообщениями, и носит текстовый характер. | Функционирует по нескольким каналам, включая голосовых помощников, мобильные приложения и социальные сети, с возможностями текстового и голосового управления. |
| Режим взаимодействия | Понимает и взаимодействует только с текстовыми командами. | Понимает и взаимодействует как с голосовыми, так и с текстовыми командами. |
| Понимание контекста и намерений | Может следовать заданному потоку чата, которому он был обучен. | Умеет понимать контекст и интерпретировать намерения в разговорах. |
| Стиль диалога | Разработан исключительно как навигационный. | Разработан для ведения разговорных диалогов. |
| Интерфейсы | Работает только как интерфейс чата поддержки. | Работает с различными интерфейсами, такими как блоги и виртуальные помощники. |
| Обучение и обновления | Соответствует заранее разработанному набору правил и требует настройки с новыми обновлениями. | Может учиться в ходе взаимодействия и разговоров. |
| Обучение Требования | Быстрее и дешевле в обучении. | Требует значительного времени, данных и ресурсов для обучения. |
| Настройка ответа | Выполняет предсказуемые задачи. | Может предоставлять индивидуальные ответы на основе взаимодействий. |
| Кейсы | Идеально подходит для более простых и четко определенных вариантов использования. | Идеально подходит для сложных проектов, требующих принятия сложных решений. |
Преимущества разговорного ИИ
Разговорный ИИ становится все более продвинутым, интуитивно понятным и экономичным, что приводит к его широкому внедрению в различных отраслях. Давайте рассмотрим существенные преимущества этой инновационной технологии более подробно:
Персонализированные разговоры по нескольким каналам
Разговорный искусственный интеллект позволяет организациям предоставлять первоклассное обслуживание клиентов посредством персонализированного взаимодействия по различным каналам, обеспечивая беспрепятственный переход клиентов от социальных сетей к живым веб-чатам.
Легкое масштабирование для управления большими объемами вызовов
Разговорный ИИ может помочь группам обслуживания клиентов справляться с внезапными всплесками объема звонков, классифицируя взаимодействия на основе намерений клиентов, требований, истории звонков и настроений. Это обеспечивает эффективную маршрутизацию вызовов, гарантируя, что живые агенты обрабатывают важные взаимодействия, а чат-боты управляют малоценными.
Повышайте уровень обслуживания клиентов
Клиентский опыт стал важным отличием бренда. Разговорный ИИ помогает компаниям создавать положительные впечатления. Он обеспечивает мгновенные и точные ответы на запросы и разрабатывает ответы, ориентированные на клиента, с использованием технологии распознавания речи, анализа настроений и распознавания намерений.
Поддерживает инициативы в области маркетинга и продаж
Разговорный ИИ позволяет компаниям создавать уникальные бренды и получать конкурентные преимущества на рынке. Компании могут интегрировать чат-ботов с искусственным интеллектом в маркетинговый комплекс, чтобы разрабатывать подробные профили покупателей, понимать покупательские предпочтения и разрабатывать персонализированный контент с учетом потребностей клиентов.
Лучшая экономия средств благодаря автоматизированному обслуживанию клиентов
Чат-боты обеспечивают экономическую эффективность и прогнозируют, что они спасут бизнес 8 миллиардов долларов в год к 2022 году. Разработка чат-ботов для обработки простых и сложных запросов снижает потребность в постоянном обучении агентов по обслуживанию клиентов. Хотя первоначальные затраты на внедрение могут быть высокими, долгосрочные выгоды перевешивают первоначальные инвестиции.
Многоязычная поддержка для глобального охвата
Разговорный ИИ можно запрограммировать на поддержку нескольких языков, что позволит компаниям обслуживать глобальную клиентскую базу. Эта возможность помогает компаниям обеспечивать беспрепятственную поддержку клиентов, не говорящих по-английски, преодолевая языковые барьеры и повышая общую удовлетворенность клиентов.
Улучшенный сбор и анализ данных
Платформы диалогового ИИ могут собирать и анализировать огромные объемы данных о клиентах, предлагая бесценную информацию о поведении, предпочтениях и проблемах клиентов. Такой подход, основанный на данных, помогает компаниям принимать обоснованные решения, совершенствовать маркетинговые стратегии и разрабатывать более качественные продукты и услуги. Кроме того, этот непрерывный поток данных повышает способность ИИ к обучению, что со временем приводит к более точным и эффективным ответам.
Наличие 24 / 7
Диалоговый ИИ может обеспечить круглосуточную поддержку, гарантируя, что клиенты получат помощь в любое время, независимо от часовых поясов или государственных праздников. Такая непрерывная доступность особенно важна для компаний, осуществляющих глобальные операции, или для клиентов, которым требуется поддержка в нерабочее время.
Пример разговорного ИИ
Многие крупные и малые компании используют в социальных сетях чат-ботов и виртуальных помощников, управляемых искусственным интеллектом. Эти инструменты помогают компаниям взаимодействовать с клиентами, отвечать на вопросы и быстро и легко оказывать поддержку. Вот некоторые примеры:
Dominos – Заказ, запросы, чат-бот статуса
Чат-бот Domino, «Дом», доступен на нескольких платформах, включая Facebook Messenger, Twitter и веб-сайт компании.
Dom позволяет клиентам размещать заказы, отслеживать доставку и получать индивидуальные рекомендации по пицце на основе их предпочтений. Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, улучшил общее качество обслуживания клиентов и сделал процесс заказа более эффективным.
Spotify — чат-бот для поиска музыки
Чат-бот Spotify в Facebook Messenger помогает пользователям находить, слушать и делиться музыкой. Чат-бот может рекомендовать плейлисты на основе пользовательских предпочтений, настроения или действий и даже предоставлять индивидуальные плейлисты по запросу.
Чат-бот, управляемый искусственным интеллектом, позволяет пользователям находить новую музыку и делиться своими любимыми треками непосредственно через приложение Messenger, улучшая общее впечатление от музыки.
eBay — интуитивно понятный ShopBot
ShopBot от eBay, доступный в Facebook Messenger, помогает пользователям находить товары и предложения на платформе eBay. Чат-бот может предоставлять персонализированные предложения по покупкам на основе пользовательских предпочтений, ценовых диапазонов и интересов.
Пользователи также могут загрузить фотографию предмета, который они ищут, и чат-бот будет использовать технологию распознавания изображений, чтобы найти похожие предметы на eBay. Это решение на основе искусственного интеллекта упрощает покупки и помогает пользователям находить уникальные товары и выгодные предложения.
Программное обеспечение для преобразования текста в речь (TTS)
- Аудиокниги: Превращаем написанные книги в аудио для тех, кто любит слушать. Компании: Amazon (Audible), Google Play Books
- Направления GPS: Помощь водителям с голосовыми пошаговыми инструкциями. Компании: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Вспомогательные технологии: Озвучивание текста для людей с нарушениями зрения. Компании: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Онлайн обучение: Конвертация уроков в аудио, чтобы вы могли учиться на ходу. Компании: Coursera, Udemy (интеграция TTS для содержания курса)
- Голосовые помощники: Поддержка голосов Alexa, Siri и Google Assistant. Компании: Amazon, Apple, Google
Программное обеспечение для распознавания речи
- Конспект лекций: Автоматически превращает устные лекции в письменные заметки. Компании: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Медицинские записи: Врачи используют голос для быстрого документирования информации о пациентах. Компании: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Звонки клиентам: Транскрибация телефонных звонков для лучшего обслуживания и обучения. Компании: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Подписи: Создание субтитров в реальном времени для видео и прямых трансляций. Компании: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Умные дома: Позволяет вам управлять вашим домом с помощью простых голосовых команд. Компании: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)
Устранение общих проблем с данными в диалоговом ИИ
Разговорный ИИ динамически преобразует общение человека с компьютером. И многие компании заинтересованы в разработке передовых инструментов и приложений для разговорного ИИ, которые могут изменить способ ведения бизнеса. Однако, прежде чем разрабатывать чат-бота, который может улучшить общение между вами и вашими клиентами, вы должны рассмотреть множество ловушек при разработке, с которыми вы можете столкнуться.
Языковое разнообразие
В 2022 около 1.5 миллиарда человек говорили по-английски во всем мире, за ним следует китайский мандарин с 1.1 миллиарда говорящих. Хотя английский язык является наиболее распространенным и изучаемым иностранным языком в мире, только около 20% населения мира говорит на нем. Это заставляет остальную часть населения мира — 80% — говорить на языках, отличных от английского. Таким образом, при разработке чат-бота вы также должны учитывать языковое разнообразие.
Языковая изменчивость
Люди говорят на разных языках и на одном и том же языке по-разному. К сожалению, машина все еще не может полностью понять вариативность разговорного языка, учитывая эмоции, диалекты, произношение, акценты и нюансы.
Наши слова и выбор языка также отражаются на том, как мы печатаем. Можно ожидать, что машина поймет и оценит изменчивость языка только тогда, когда группа аннотаторов обучит ее различным наборам речевых данных.
Динамизм в речи
Еще одна серьезная проблема при разработке разговорного ИИ — привнести в бой динамизм речи. Например, в разговоре мы используем несколько наполнителей, пауз, фрагментов предложений и неразборчивых звуков. Кроме того, речь намного сложнее, чем письменное слово, поскольку мы обычно не делаем паузы между каждым словом и ударением на правильном слоге.
Когда мы слушаем других, мы склонны определять намерение и смысл их разговора, используя свой жизненный опыт. В результате мы контекстуализируем и понимаем их слова, даже если они двусмысленны. Однако машина не способна на это качество.
Зашумленные данные
Шумные данные или фоновый шум — это данные, которые не представляют ценности для разговоров, например дверные звонки, собаки, дети и другие фоновые звуки. Поэтому важно очищать или фильтровать аудиофайлы этих звуков и обучить систему ИИ распознавать важные и второстепенные звуки.
Плюсы и минусы разных типов речевых данных
Если вы ищете общий тип набора данных, у вас есть множество вариантов публичного выступления. Однако для чего-то более конкретного и соответствующего требованиям вашего проекта вам, возможно, придется собирать и настраивать его самостоятельно.
1. Запатентованные речевые данные
В первую очередь нужно искать собственные данные вашей компании. Однако, поскольку у вас есть законное право и согласие на использование речевых данных ваших клиентов, вы можете использовать этот массивный набор данных для обучения и тестирования своих проектов.
Плюсы:
- Никаких дополнительных затрат на сбор данных для обучения
- Данные обучения, вероятно, имеют отношение к вашему бизнесу.
- Речевые данные также имеют естественную фоновую акустику окружающей среды, динамических пользователей и устройства.
Минусы:
- Использование таких данных может стоить вам кучу денег за разрешение на запись и использование.
- Речевые данные могут иметь языковые, демографические или клиентские ограничения.
- Данные могут быть бесплатными, но вы все равно будете платить за обработку, расшифровку, тегирование и многое другое.
2. Публичные наборы данных
Наборы данных публичной речи — еще один вариант, если вы не собираетесь использовать свой. Эти наборы данных являются частью общественного достояния и могут быть собраны для проектов с открытым исходным кодом.
Плюсы:
- Общедоступные наборы данных бесплатны и идеально подходят для малобюджетных проектов.
- Они доступны для немедленной загрузки
- Общедоступные наборы данных представлены в виде различных наборов образцов со сценариями и без них.
Минусы:
- Затраты на обработку и обеспечение качества могут быть высокими
- Качество наборов данных публичной речи различается в значительной степени.
- Предлагаемые образцы речи обычно носят общий характер, что делает их непригодными для разработки конкретных речевых проектов.
- Наборы данных обычно смещены в сторону английского языка.
3. Готовые/готовые наборы данных
Изучение предварительно упакованных наборов данных — еще один вариант, если общедоступные данные или проприетарные сбор речевых данных не соответствует вашим потребностям. Поставщик собрал предварительно упакованные наборы речевых данных для конкретной цели перепродажи клиентам. Этот тип набора данных можно использовать для разработки общих приложений или конкретных целей.
Плюсы:
- Вы можете получить доступ к набору данных, который соответствует вашим конкретным потребностям в речевых данных.
- Использование готовых наборов данных более доступно, чем сбор собственных.
- Возможно, вы сможете быстро получить доступ к набору данных.
Минусы:
- Поскольку набор данных предварительно упакован, он не настраивается под нужды вашего проекта.
- Более того, набор данных не уникален для вашей компании, поскольку его может приобрести любой другой бизнес.
4. Выберите пользовательские наборы данных
При создании речевого приложения вам потребуется обучающий набор данных, отвечающий всем вашим конкретным требованиям. Однако крайне маловероятно, что вы получите доступ к предварительно упакованному набору данных, отвечающему уникальным требованиям вашего проекта. Единственный доступный вариант — создать собственный набор данных или приобрести его у сторонних поставщиков решений.
Наборы данных для обучения и тестирования полностью настраиваются. Вы можете включить динамизм языка, разнообразие речевых данных и доступ к различным участникам. Кроме того, набор данных можно масштабировать для своевременного удовлетворения потребностей вашего проекта.
Плюсы:
- Наборы данных собираются для вашего конкретного варианта использования. Вероятность того, что алгоритмы ИИ отклонятся от намеченных результатов, сведена к минимуму.
- Контролируйте и уменьшайте предвзятость в данных ИИ
Минусы:
- Наборы данных могут быть дорогостоящими и занимать много времени; однако выгоды всегда перевешивают затраты.
Случаи использования ИИ в разговорной речи
Мир возможностей для распознавания речевых данных и голосовых приложений огромен, и они используются в нескольких отраслях для множества приложений.
Умная бытовая техника/устройства
В Voice Consumer Index 2021 сообщалось, что близко к 66% пользователей из США, Великобритании и Германии взаимодействовали с умными колонками, а 31% ежедневно использовали какую-либо форму голосовых технологий. Кроме того, интеллектуальные устройства, такие как телевизоры, светильники, системы безопасности и другие, реагируют на голосовые команды благодаря технологии распознавания голоса.
Приложение голосового поиска
Голосовой поиск — одно из самых распространенных приложений для разработки разговорного ИИ. О 20% всех поисковых запросов, выполняемых в Google, осуществляется с помощью технологии голосового помощника. 74% респондентов опроса сказали, что пользовались голосовым поиском в прошлом месяце.
Потребители все чаще полагаются на голосовой поиск при совершении покупок, поддержке клиентов, поиске компаний или адресов и проведении запросов.
служба поддержки
Поддержка клиентов является одним из наиболее известных вариантов использования технологии распознавания речи, поскольку она помогает повысить качество обслуживания клиентов по доступным ценам и эффективно.
Здоровье
Последние разработки в области продуктов для разговорного ИИ приносят значительную пользу здравоохранению. Он широко используется врачами и другими медицинскими работниками для записи голосовых заметок, улучшения диагностики, предоставления консультаций и поддержания связи между пациентом и врачом.
Приложения безопасности
Распознавание голоса находит еще один вариант использования в виде приложений безопасности, где программное обеспечение определяет уникальные голосовые характеристики людей. Он позволяет входить или получать доступ к приложениям или помещениям на основе совпадения голоса. Голосовая биометрия исключает кражу личных данных, дублирование учетных данных и неправомерное использование данных.
Автомобильные голосовые команды
Транспортные средства, в основном автомобили, оснащены программным обеспечением для распознавания голоса, которое реагирует на голосовые команды и повышает безопасность автомобиля. Эти диалоговые инструменты ИИ принимают простые команды, такие как регулировка громкости, совершение звонков и выбор радиостанций.
Отрасли, использующие диалоговый ИИ
В настоящее время разговорный ИИ преимущественно используется в качестве чат-ботов. Тем не менее, несколько отраслей внедряют эту технологию, чтобы получить огромные преимущества. Некоторые из отраслей, использующих разговорный ИИ:
Здоровье
- Вовлечение пациентов в фазу после лечения
- Чат-боты для планирования встреч
- Ответы на часто задаваемые вопросы и общие вопросы
- Оценка симптомов
- Выявление пациентов в критическом состоянии
- Эскалация экстренных случаев
E-commerce
- Сбор информации о клиентах
- Предоставлять актуальную информацию о продукте и рекомендации
- Улучшение удовлетворенности клиентов
- Помощь в оформлении заказов и возвратов
- Ответить на часто задаваемые вопросы
- Кросс-продажи и допродажи продуктов
Банковское дело
- Проверка баланса в реальном времени
- Помощь с депозитами
- Помощь в подаче налоговой декларации и получении кредита
- Оптимизируйте банковский процесс, отправляя напоминания о счетах, уведомления и оповещения.
Страхование
- Предоставление рекомендаций по политике
- Более быстрое урегулирование претензий
- Устранение времени ожидания
- Собирайте отзывы и обзоры клиентов
- Повышение осведомленности клиентов о политиках
- Управляйте более быстрыми заявками и продлением
Шайп Предложение
Когда дело доходит до предоставления качественных и надежных наборов данных для разработки передовых речевых приложений для взаимодействия человека и машины, Shaip лидирует на рынке благодаря успешному развертыванию. Однако в условиях острой нехватки чат-ботов и речевых помощников компании все чаще обращаются к услугам Shaip — лидера рынка — для предоставления индивидуальных, точных и качественных наборов данных для обучения и тестирования проектов ИИ.
Комбинируя обработку естественного языка, мы можем обеспечить персонализированный опыт, помогая разрабатывать точные речевые приложения, которые эффективно имитируют человеческие разговоры. Мы используем множество передовых технологий для обеспечения высокого качества обслуживания клиентов. НЛП учит машины интерпретировать человеческие языки и взаимодействовать с людьми.
Аудио транскрипция
Shaip — ведущий поставщик услуг транскрипции аудио, предлагающий широкий выбор речевых и аудиофайлов для всех типов проектов. Кроме того, Shaip предлагает услугу транскрипции, на 100% созданную человеком, для преобразования аудио- и видеофайлов — интервью, семинаров, лекций, подкастов и т. д. в легко читаемый текст.
Речевая маркировка
Shaip предлагает обширные услуги по маркировке речи, умело разделяя звуки и речь в аудиофайле и маркируя каждый файл. Точно разделяя похожие звуковые звуки и комментируя их,
Диаризация спикера
Опыт Sharp распространяется на предложение превосходных решений для диаризации динамиков путем сегментации аудиозаписи на основе их источника. Кроме того, границы громкоговорителей точно идентифицируются и классифицируются, например, громкоговоритель 1, громкоговоритель 2, музыка, фоновый шум, автомобильные звуки, тишина и т. д., для определения количества громкоговорителей.
Классификация аудио
Аннотирование начинается с классификации аудиофайлов по заранее определенным категориям. Категории зависят главным образом от требований проекта и обычно включают в себя намерения пользователя, язык, семантическую сегментацию, фоновый шум, общее количество говорящих и многое другое.
Коллекция высказываний на естественном языке / слова для пробуждения
Трудно предсказать, что клиент всегда будет выбирать похожие слова, задавая вопрос или инициируя запрос. Например, «Где ближайший ресторан?» «Найти рестораны рядом со мной» или «Есть ли поблизости ресторан?»
Все три высказывания имеют одно и то же намерение, но формулируются по-разному. Путем перестановок и комбинаций опытные специалисты по разговорному искусственному интеллекту в Shaip определят все возможные комбинации, возможные для формулировки одного и того же запроса. Shaip собирает и аннотирует высказывания и слова пробуждения, уделяя особое внимание семантике, контексту, тону, дикции, времени, ударению и диалектам.
Многоязычные службы аудиоданных
Многоязычные услуги аудиоданных — еще одно очень предпочтительное предложение от Shaip, поскольку у нас есть команда сборщиков данных, собирающих аудиоданные на более чем 150 языках и диалектах по всему миру.
Обнаружение намерений
Человеческие взаимодействия и общение часто более сложны, чем мы думаем. И это врожденное усложнение затрудняет обучение модели машинного обучения точному пониманию человеческой речи.
Более того, разные люди из одной и той же демографической группы или из разных демографических групп могут по-разному выражать одни и те же намерения или чувства. Таким образом, система распознавания речи должна быть обучена распознавать общие намерения независимо от демографических данных.
Классификация намерений
Подобно тому, как выявляются одинаковые намерения разных людей, ваши чат-боты также должны быть обучены классифицировать комментарии клиентов по различным категориям, заранее определенным вами. Каждый чат-бот или виртуальный помощник спроектирован и разработан с определенной целью. Shaip может классифицировать намерения пользователя по предопределенным категориям по мере необходимости.
Автоматическое распознавание речи (ASR)
Распознавание речи» относится к преобразованию произносимых слов в текст; однако распознавание голоса и идентификация говорящего направлены на идентификацию как разговорного контента, так и личности говорящего. Точность ASR определяется различными параметрами, т. е. громкостью динамика, фоновым шумом, записывающим оборудованием и т. д.
Обнаружение тона
Еще одним интересным аспектом человеческого взаимодействия является тон — мы внутренне распознаем значение слов в зависимости от тона, с которым они произносятся. Хотя то, что мы говорим, важно, то, как мы говорим эти слова, также передает значение. Например, простая фраза, такая как «Какая радость!», может быть восклицанием счастья, а также может быть задумана как саркастическая. Это зависит от тона и ударения.
'Что ты делаешь?'
'Что ты делаешь?'
В обоих этих предложениях есть точные слова, но ударение в словах разное, что меняет весь смысл предложений. Чат-бот обучен распознавать радость, сарказм, гнев, раздражение и другие выражения. Именно здесь в игру вступает опыт логопедов и аннотаторов Sharp.
Лицензирование аудио/речевых данных
Shaip предлагает наборы речевых данных непревзойденного качества, которые можно настроить в соответствии с конкретными потребностями вашего проекта. Большинство наших наборов данных могут вписаться в любой бюджет, а данные можно масштабировать для удовлетворения всех будущих потребностей проекта. Мы предлагаем более 40 100 часов готовых наборов речевых данных на более чем 50 диалектах на более чем XNUMX языках. Мы также предоставляем ряд типов аудио, в том числе спонтанные, монолог, сценарий и слова пробуждения. Посмотреть весь Каталог данных.
Сбор аудио/речевых данных
При нехватке качественных наборов речевых данных итоговое речевое решение может быть пронизано проблемами и ненадежным. Shaip — один из немногих провайдеров, которые предоставляют многоязычные аудиоколлекции, транскрипцию аудио и инструменты аннотации и сервисы, которые полностью настраиваются под проект.
Речевые данные можно рассматривать как спектр, идущий от естественной речи на одном конце до неестественной речи на другом. В естественной речи говорящий говорит в спонтанной разговорной манере. С другой стороны, неестественные звуки речи ограничены, когда говорящий читает сценарий. Наконец, говорящим предлагается произнести слова или фразы в контролируемой манере в середине спектра.
Опыт Sharp распространяется на предоставление различных типов наборов речевых данных на более чем 150 языках.
Заскриптованные данные
Спикеров просят произнести определенные слова или фразы из сценария в формате данных скриптовой речи. Этот контролируемый формат данных обычно включает голосовые команды, когда спикер читает из заранее подготовленного сценария. В Shaip мы предоставляем набор данных скриптовой речи для разработки инструментов для многих произношений и тональностей. Хорошие речевые данные должны включать образцы от многих носителей разных акцентных групп.
Спонтанные данные
Как и в реальных сценариях, спонтанные или разговорные данные являются наиболее естественной формой речи. Данные могут быть образцами телефонных разговоров или интервью. Shaip предоставляет формат спонтанной речи для разработки чат-ботов или виртуальных помощников, которым необходимо понимать контекстные разговоры. Поэтому набор данных имеет решающее значение для разработки продвинутых и реалистичных чат-ботов на основе ИИ.
Данные высказываний
Набор речевых данных высказываний, предоставляемый Shaip, является одним из самых востребованных на рынке. Это связано с тем, что фразы/пробуждающие слова активируют голосовых помощников и побуждают их разумно реагировать на человеческие запросы.
транскреация
Наше многоязычное знание помогает нам предлагать наборы данных для транскреации с обширными голосовыми образцами, переводящими фразу с одного языка на другой, строго сохраняя тональность, контекст, намерение и стиль.
Преобразование текста в речь (TTS)
Мы предоставляем очень точные образцы речи, которые помогают создавать аутентичные и многоязычные продукты преобразования текста в речь. Кроме того, мы предоставляем аудиофайлы с их точно аннотированными расшифровками без фонового шума.
Речь в текст
Shaip предлагает эксклюзивные услуги преобразования речи в текст путем преобразования записанной речи в достоверный текст. Поскольку это часть технологии НЛП и имеет решающее значение для разработки продвинутых речевых помощников, основное внимание уделяется словам, предложениям, произношению и диалектам.
Настройка сбора речевых данных
Наборы речевых данных играют решающую роль в разработке и развертывании передовых моделей разговорного ИИ. Однако, независимо от цели разработки речевых решений, точность, эффективность и качество конечного продукта зависят от типа и качества его обученных данных.
Некоторые организации имеют четкое представление о типе данных, которые им требуются. Тем не менее, большинство из них не полностью осведомлены о потребностях и требованиях своего проекта. Поэтому мы должны дать им конкретное представление о сборе аудиоданных. методологии, используемые Шаипом.
Демографическая
Целевые языки и демографические данные могут быть определены на основе проекта. Кроме того, речевые данные могут быть настроены на основе демографических данных, таких как возраст, образовательная квалификация и т. д. Страны являются еще одним фактором настройки при сборе данных выборки, поскольку они могут влиять на результат проекта. С учетом необходимого языка и диалекта аудиообразцы для указанного языка собираются и настраиваются на основе требуемого уровня владения языком — носители или неносители языка.
Размер коллекции
Размер аудиосэмпла играет решающую роль в определении эффективности проекта. Поэтому для сбора данных следует учитывать общее количество респондентов. общее количество высказываний также следует учитывать количество повторений речи на одного участника или общее количество участников.
Скрипт данных
Сценарий — один из важнейших элементов стратегии сбора данных. Поэтому важно определить сценарий данных, необходимый для проекта — заскриптованные, незаписанные, высказывания или пробуждающие слова.
Аудио форматы
Звук речевых данных играет жизненно важную роль в разработке решений для распознавания голоса и звука. Качество звука фоновый шум может повлиять на результат обучения модели.
Сбор речевых данных должен обеспечивать формат файла, сжатие, структура содержимого, а требования к предварительной обработке могут быть настроены в соответствии с требованиями проекта.
Доставка аудиофайлов
Крайне важным компонентом сбора речевых данных является доставка аудиофайлов в соответствии с требованиями клиента. В результате услуги по сегментации, расшифровке и маркировке данных, предоставляемые Shaip, являются одними из самых востребованных среди предприятий благодаря их проверенному качеству и масштабируемости.
Кроме того, мы также следуем соглашения об именах файлов для немедленного использования и строго соблюдать сроки доставки для быстрого развертывания.
Наша экспертиза
Поддерживаемые Языки
случай
Мы объединились с некоторыми из крупнейших имен в бизнесе, предоставляя первоклассные решения для разговорного ИИ. Вот чего мы достигли:
- Мы создали комплексный набор данных для распознавания речи, содержащий более 10,000 часов многоязычных транскрипций и аудиофайлов. Это помогло в обучении и разработке живого чат-бота.
- Для проекта страхового чат-бота мы создали высококачественный набор данных с тысячи разговоров, каждый с шесть Получается, чтобы улучшить его подготовку.
- Наша команда 3,000+ лингвистические эксперты предоставили более 1,000 часов аудиофайлов и стенограмм в 27 разные языки для обучения и тестирования цифрового помощника.
- Мы быстро собрали и доставили 20,000 часов высказываний в более чем 27 языков, благодаря нашим опытным аннотаторам и лингвистам.
- Наши услуги автоматического распознавания речи (ASR) высоко ценятся в отрасли. Мы предоставляем точно маркированные аудиофайлы, уделяя особое внимание произношению, тону и намерению, используя широкий спектр транскрипций для повышения точности модели ASR.
Наш успех обусловлен нашей приверженностью к совершенству и использованием передовых технологий. Что отличает нас, так это наша команда экспертов-аннотаторов, которые гарантируют, что наши наборы данных беспристрастны и имеют высочайшее качество.
С более 30,000 Благодаря участникам нашей команды по сбору данных мы можем быстро получать и поставлять высококачественные наборы данных, ускоряя развертывание моделей машинного обучения. Кроме того, наша передовая платформа ИИ позволяет нам предоставлять быстрые решения для речевых данных, опережая конкурентов.
Заключение
В заключение, разговорный ИИ представляет собой преобразующее достижение в том, как компании и отдельные лица взаимодействуют с технологиями. Используя сложные алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения, разговорные системы ИИ могут обеспечить более персонализированный, эффективный и увлекательный пользовательский опыт. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, они обещают улучшить коммуникацию, оптимизировать операции и стимулировать инновации в различных отраслях. Использование разговорного ИИ не только обеспечивает конкурентное преимущество, но и открывает новые возможности для более интуитивного и отзывчивого взаимодействия в цифровую эпоху.
Мы, в Shaip, являемся ведущей компанией по работе с данными. У нас есть эксперты в этой области, которые понимают данные и связанные с ними проблемы, как никто другой. Мы могли бы стать вашими идеальными партнерами, поскольку мы привносим такие компетенции, как приверженность, конфиденциальность, гибкость и ответственность в каждый проект или сотрудничество.
Давайте поговорим
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Чат-боты — это простые программы, основанные на правилах, которые реагируют на определенные входные данные. В то же время разговорный ИИ использует машинное обучение и понимание естественного языка, чтобы генерировать более похожие на человеческие контекстные ответы, обеспечивая естественное взаимодействие с пользователями.
Alexa (Amazon) и Siri (Apple) являются примерами диалогового ИИ, поскольку они могут понимать намерения пользователя, обрабатывать разговорную речь и предоставлять персонализированные ответы на основе контекста и истории пользователей.
Не существует однозначного «лучшего» диалогового ИИ, поскольку разные платформы предназначены для уникальных вариантов использования и отраслей. Некоторые популярные платформы для разговорного ИИ включают Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI GPT-3 и Rasa.
Разговорные приложения искусственного интеллекта включают в себя чат-ботов поддержки клиентов, виртуальных личных помощников, инструменты для изучения языка, советы по здравоохранению, рекомендации по электронной коммерции, адаптацию персонала и управление событиями, среди прочего.
Инструменты диалогового ИИ — это платформы и программное обеспечение, которые позволяют разрабатывать, развертывать и управлять чат-ботами и виртуальными помощниками на базе ИИ. Примеры включают Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, платформу Microsoft Bot и цифровой помощник Oracle.
Чат-бот — это виртуальный помощник, с которым можно общаться, как с реальным человеком. Вы можете задавать ему вопросы, получать информацию или даже выполнять задания, все это с помощью текста или голоса.
Разговорный ИИ учится на большом количестве текстовых и речевых данных, например, реальных разговорах. Это помогает ему улавливать такие вещи, как сленг и различные стили речи, что позволяет ему лучше понимать и общаться естественно.
Разговорный ИИ — это общение в чатах, похожих на человеческие. Генеративный ИИ, с другой стороны, создает новые вещи, например текст или изображения, на основе того, чему он научился. Генеративный ИИ также может усилить разговорный ИИ, генерируя ответы или резюме на лету.
Настройка разговорного ИИ может быть сложной. Это может быть дорого, занять много времени на создание и не всегда соответствовать вашим конкретным потребностям. Некоторые системы разработаны так, чтобы быть готовыми к использованию сразу и легко настраиваемыми, что делает их более быстрым и простым выбором.