Den komplette guide til Conversational AI
Den ultimative køberguide 2024
Introduktion
Ingen man i disse dage stopper op for at spørge, hvornår sidste gang du talte med en chatbot eller en virtuel assistent var? I stedet har maskiner spillet vores yndlingssang, der hurtigt identificerer et lokalt kinesisk sted, der leverer til din adresse og håndterer forespørgsler midt om natten – med lethed.
Hvem er denne vejledning til?
Denne omfattende guide er til:
- Alle iværksættere og soloprenører, der knaser på enorme mængder data
- AI/ML eller fagfolk, der går i gang med procesoptimeringsteknikker
- Projektledere, der har til hensigt at implementere en hurtigere time-to-market for deres AI-modeller eller AI-drevne produkter
- Og tech-entusiaster, der kan lide at komme ind i detaljerne i de lag, der er involveret i AI-processer.
Hvad er Conversational AI
Conversational AI er en avanceret form for kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at indgå i interaktive, menneskelignende dialoger med brugerne. Denne teknologi forstår og fortolker menneskeligt sprog for at simulere naturlige samtaler. Det kan lære af interaktioner over tid for at reagere kontekstuelt.
Konversations-AI-systemer er meget brugt i applikationer som chatbots, stemmeassistenter og kundesupportplatforme på tværs af digitale og telekommunikationskanaler. Her er nogle nøglestatistikker for at illustrere dens virkning:
- Det globale konversations-AI-marked blev vurderet til $6.8 milliarder i 2021 og forventes at vokse til $18.4 milliarder i 2026 ved en CAGR på 22.6%. I 2028 forventes markedsstørrelsen at nå $ 29.8 milliarder.
- På trods af dens udbredelse, 63 % af brugerne er uvidende om, at de bruger kunstig intelligens i deres daglige liv.
- A Gartner-undersøgelse fandt, at mange virksomheder identificerede chatbots som deres primære AI-applikation, hvor næsten 70 % af funktionærerne forventes at interagere med samtaleplatforme dagligt i 2022.
- Siden pandemien er mængden af interaktioner, der håndteres af samtaleagenter, steget med lige så meget som 250 % på tværs af flere brancher.
- I 2022, blev 91 % af voksne stemmeassistentbrugere brugte samtale-AI-teknologi på deres smartphones.
- Gennemse og søge efter produkter var de top shopping aktiviteter udført ved hjælp af stemmeassistentteknologi blandt amerikanske brugere i en undersøgelse fra 2021.
- Blandt tekniske fagfolk verden over, næsten 80 % bruge virtuelle assistenter til kundeservice.
- I 2024 mener 73 % af de nordamerikanske kundeservicebeslutningstagere, at onlinechat, videochat, chatbots eller sociale medier vil være mest brugte kundeservicekanaler.
- Fra februar 2022, 53 % af amerikanske voksne havde kommunikeret med en AI-chatbot til kundeservice i det sidste år.
- I 2022, blev 3.5 milliarder chatbot-apps blev tilgået over hele verden.
- top tre grunde Amerikanske forbrugere bruger en chatbot til åbningstider (18%), produktinformation (17%) og kundeserviceanmodninger (16%).
Disse statistikker fremhæver den stigende indførelse og indflydelse af samtale-AI på tværs af forskellige industrier og forbrugeradfærd.
Hvordan fungerer Conversational AI
Conversational AI bruger naturlig sprogbehandling (NLP) og andre sofistikerede algoritmer til at indgå i kontekstrige dialoger. Efterhånden som AI møder et bredere udvalg af brugerinput, forbedrer det dets mønstergenkendelse og forudsigelsesevner. Processen med samtale-AI, der involverer brugere, kan opdeles i fire nøgletrin.
Conversational AI begynder med inputindsamling, hvor brugere giver deres input gennem tekst eller stemme. Til tekstinput bruges naturlig sprogforståelse (NLU) til at udtrække mening, mens stemmeinput først konverteres til tekst ved hjælp af automatisk talegenkendelse (ASR). Systemet genererer derefter et svar ved hjælp af naturlige sproggenereringsteknikker. Over tid forbedres konversations-AI løbende ved at analysere brugerinteraktioner, forfine dens svar for at sikre, at de er nøjagtige og relevante.
Conversational AI er som at chatte med en supersmart computer, der får det, du siger, og taler tilbage som en rigtig person. Sådan fungerer det på en enkel måde:
- Forstå hvad du siger: Uanset om du taler eller skriver, lytter AI nøje. Det nedbryder dine ord for at finde ud af, hvad du mener, endda opfanger din tone eller dine følelser.
- Giver mening med det: Efter at have forstået dine ord, forsøger AI at forstå det større billede. Den leder efter mønstre og kontekst for at forstå, hvad du virkelig spørger eller siger.
- Svar til dig: Når den først forstår, hvad du mener, tænker AI hurtigt på det bedste svar. Det kan stille flere spørgsmål eller give dig den information, du har brug for, alt imens det lyder naturligt og venligt.
- Lyder som et menneske: AI arbejder hårdt for at få samtalen til at føles glat, som om du taler til en person, ikke en maskine.
- Bliv klogere over tid: Jo mere du chatter med det, jo bedre bliver det. Den lærer af enhver interaktion og forbedrer sin forståelse af forskellige accenter, sprog og endda slang.
- Håndtering af stemme og holde styr: Hvis du taler i stedet for at skrive, bruger AI'en talegenkendelse til at omdanne din stemme til tekst. Den husker også, hvad du har sagt tidligere for at holde samtalen på sporet.
- Altid forbedret: Over tid forfiner AI sine svar og bliver mere præcise og hjælpsomme med hver samtale.
Typer af Conversational AI
Conversational AI kan i høj grad gavne virksomheder ved at imødekomme forskellige behov og levere skræddersyede løsninger. Der er tre hovedtyper af konversations-AI: chatbots, stemmeassistenter og interaktive stemmesvar. Valget af den rigtige model afhænger af dine forretningsmål og anvendelsesmuligheder.
chatbots
Chatbots er tekstbaserede AI-værktøjer, der engagerer brugere via beskeder eller websteder. De kan være regelbaserede, AI/NLP-drevne eller hybride. Chatbots automatiserer kundesupport, salg og leadgenereringsopgaver, mens de tilbyder personlig assistance.
Stemmeassistenter
Stemmeassistenter (VA) eller Voice-bots muliggør interaktion gennem stemmekommandoer. De behandler talesprog for håndfrit engagement og findes i smartphones og højttalere. VA'er hjælper med kundesupport, aftaleplanlægning, vejledning og ofte stillede spørgsmål.
IVR
IVR'er er regelbaserede telefonisystemer, der tillader interaktion via stemmekommandoer eller touch-tone input. De automatiserer opkaldsdirigering, informationsindsamling og selvbetjeningsmuligheder. IVR'er håndterer effektivt høje opkaldsvolumener i kunde og salg.
Forskellen mellem AI og regelbaseret chatbot
| Feature | Traditionel / regelbaseret chatbot | AI/NLP Chatbot (Conversational AI) |
|---|---|---|
| Natural Language Processing (NLP) evne | Stoler på regelbaserede systemer med foruddefinerede svar, hvilket begrænser forståelsen af komplekse forespørgsler. | Bruger avanceret NLP til at forstå og fortolke naturligt sprog, hvilket giver smartere, kontekstbevidste svar. |
| Kontekstuel forståelse | Kæmper ofte med at bevare samtalekonteksten og huske tidligere interaktioner. | Sporer samtalehistorik og brugerpræferencer for personlige og sammenhængende interaktioner. |
| Machine Learning og Self-Learning | Fungerer på foruddefinerede scripts og har brug for manuelle opdateringer for at blive bedre. | Anvender maskinlæring til løbende at lære af interaktioner og forbedre automatisk. |
| Multikanal-, Omnichannel- og Multimodale muligheder | Generelt begrænset til specifikke platforme som websteder eller beskedapps og er tekstbaseret. | Funktioner på tværs af flere kanaler, inklusive stemmeassistenter, mobilapps og sociale medier, med tekst- og stemmefunktioner. |
| Interaktionstilstand | Forstår og interagerer kun med tekstkommandoer. | Forstår og interagerer med både stemme- og tekstkommandoer. |
| Kontekst og hensigtsforståelse | Kan følge forudbestemt chatflow, den er blevet trænet i. | Kan forstå sammenhæng og fortolke hensigt i samtaler. |
| Dialog stil | Designet til rent navigation. | Designet til at have samtale dialoger. |
| Interfaces | Fungerer kun som en chat-supportgrænseflade. | Fungerer på flere grænseflader såsom blogs og virtuelle assistenter. |
| Læring og opdateringer | Følger et foruddesignet sæt regler og skal konfigureres med nye opdateringer. | Kan lære af interaktioner og samtaler. |
| Træningskrav | Hurtigere og billigere at træne. | Kræver betydelig tid, data og ressourcer at træne. |
| Responstilpasning | Udfører forudsigelige opgaver. | Kan give tilpassede svar baseret på interaktioner. |
| Use Case | Ideel til mere ligetil og veldefinerede brugssager. | Ideel til komplekse projekter, der kræver avanceret beslutningstagning. |
Fordele ved Conversational AI
Conversational AI er blevet mere og mere avanceret, intuitiv og omkostningseffektiv, hvilket fører til udbredt anvendelse på tværs af brancher. Lad os undersøge de væsentlige fordele ved denne innovative teknologi mere detaljeret:
Personlige samtaler på tværs af flere kanaler
Conversational AI gør det muligt for organisationer at levere kundeservice i topklasse gennem personaliserede interaktioner på tværs af forskellige kanaler, hvilket giver en problemfri kunderejse fra sociale medier til live webchats.
Skaler ubesværet for at administrere høje opkaldsvolumener
Konversations-AI kan hjælpe kundeserviceteams med at håndtere pludselige stigninger i opkaldsvolumen ved at kategorisere interaktioner baseret på kundens hensigt, krav, opkaldshistorik og følelser. Dette muliggør effektiv routing af opkald, hvilket sikrer, at live-agenter håndterer interaktioner af høj værdi, mens chatbots administrerer ringe værdi.
Løft kundeservice
Kundeoplevelsen er blevet en væsentlig branddifferentiering. Conversational AI hjælper virksomheder med at levere positive oplevelser. Det giver øjeblikkelige, præcise svar på forespørgsler og udvikler kundecentrerede svar ved hjælp af talegenkendelsesteknologi, sentimentanalyse og hensigtsgenkendelse.
Understøtter marketing- og salgsinitiativer
Conversational AI giver virksomheder mulighed for at skabe unikke mærkeidentiteter og opnå en konkurrencefordel på markedet. Virksomheder kan integrere AI-chatbots i marketingmixet for at udvikle omfattende køberprofiler, forstå købspræferencer og designe personligt tilpasset indhold skræddersyet til kundernes behov.
Bedre omkostningsbesparelser med automatiseret kundepleje
Chatbots giver omkostningseffektivitet med forudsigelser om, at de vil redde virksomheder 8 milliarder dollars årligt i 2022. Udvikling af chatbots til at håndtere enkle og komplekse forespørgsler reducerer behovet for løbende uddannelse af kundeservicemedarbejdere. Selvom de indledende implementeringsomkostninger kan være høje, opvejer de langsigtede fordele den oprindelige investering.
Flersproget support til global rækkevidde
Conversational AI kan programmeres til at understøtte flere sprog, hvilket gør det muligt for virksomheder at henvende sig til en global kundebase. Denne evne hjælper virksomheder med at yde problemfri support til ikke-engelsktalende kunder, bryde sprogbarrierer og forbedre den overordnede kundetilfredshed.
Forbedret dataindsamling og analyse
Konversations-AI-platforme kan indsamle og analysere enorme mængder kundedata og tilbyde uvurderlig indsigt i kundeadfærd, præferencer og bekymringer. Denne datadrevne tilgang hjælper virksomheder med at træffe informerede beslutninger, forfine marketingstrategier og udvikle bedre produkter og tjenester. Ydermere forbedrer denne kontinuerlige datastrøm AI's indlæringsevne, hvilket fører til mere præcise og effektive svar over tid.
24/7 tilgængelighed
Conversational AI kan yde support døgnet rundt, hvilket sikrer, at kunder får assistance, når det er nødvendigt, uanset tidszoner eller helligdage. Denne kontinuerlige tilgængelighed er især vigtig for virksomheder med globale aktiviteter eller kunder, der har behov for support uden for traditionelle åbningstider.
Eksempel på Conversational AI
Mange store og små virksomheder bruger AI-drevne chatbots og virtuelle hjælpere på sociale medier. Disse værktøjer hjælper virksomheder med at interagere med kunder, besvare spørgsmål og yde support hurtigt og nemt. Her er nogle eksempler:
Dominos – Ordre, forespørgsler, status chatbot
Dominos chatbot, "Dom," er tilgængelig på flere platforme, herunder Facebook Messenger, Twitter og virksomhedens hjemmeside.
Dom gør det muligt for kunder at afgive ordrer, spore leveringer og modtage tilpassede pizzaanbefalinger baseret på deres præferencer. Denne AI-drevne tilgang har forbedret den overordnede kundeoplevelse og gjort bestillingsprocessen mere effektiv.
Spotify – Chatbot til at finde musik
Spotifys chatbot på Facebook Messenger hjælper brugere med at finde, lytte til og dele musik. Chatbotten kan anbefale afspilningslister baseret på brugerpræferencer, humør eller aktiviteter og endda levere tilpassede afspilningslister efter anmodning.
Den AI-drevne chatbot lader brugere opdage ny musik og dele deres yndlingsnumre direkte gennem Messenger-appen, hvilket forbedrer den overordnede musikoplevelse.
eBay – Intuitiv ShopBot
eBays ShopBot, tilgængelig på Facebook Messenger, hjælper brugere med at finde produkter og tilbud på eBays platform. Chatbotten kan give personlige indkøbsforslag baseret på brugerpræferencer, prisklasser og interesser.
Brugere kan også uploade et billede af en genstand, de leder efter, og chatbotten vil bruge billedgenkendelsesteknologi til at finde lignende varer på eBay. Denne AI-drevne løsning strømliner shopping og hjælper brugere med at opdage unikke varer og gode tilbud.
Tekst-til-tale (TTS) software
- Lydbøger: Forvandling af skrevne bøger til lyd for dem, der elsker at lytte. Virksomheder: Amazon (Audible), Google Play Bøger
- GPS retninger: Hjælper chauffører med talte sving-for-sving instruktioner. Virksomheder: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Teknisk hjælpemiddel: Give en stemme til tekster til personer med synshandicap. Virksomheder: JAWS, NVDA, Microsoft Fortæller
- Online læring: Konvertering af lektioner til lyd, så du kan lære på farten. Virksomheder: Coursera, Udemy (integrering af TTS for kursusindhold)
- Stemmeassistenter: Styrker stemmerne bag Alexa, Siri og Google Assistant. Virksomheder: Amazon, Apple, Google
Software til talegenkendelse
- Forelæsningsnoter: Automatisk forvandling af talte forelæsninger til skriftlige noter. Virksomheder: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Medicinske journaler: Læger bruger stemme til hurtigt at dokumentere patientoplysninger. Virksomheder: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Kundeopkald: Transskribering af telefonopkald for bedre service og træning. Virksomheder: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Billedtekster: Oprettelse af undertekster i realtid til videoer og live-udsendelser. Virksomheder: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Smarte hjem: Lader dig styre dit hjem med enkle stemmekommandoer. Virksomheder: Amazon (Alexa), Google (Assistent), Apple (HomeKit)
Afbød almindelige dataudfordringer i Conversational AI
Conversational AI transformerer dynamisk kommunikation mellem mennesker og computere. Og mange virksomheder er ivrige efter at udvikle avancerede AI-værktøjer og applikationer til samtale, der kan ændre, hvordan forretninger foregår. Men før du udvikler en chatbot, der kan facilitere en bedre kommunikation mellem dig og dine kunder, skal du se på de mange udviklingsmæssige faldgruber, du kan komme ud for.
Sprogmangfoldighed
I 2022, blev omkring 1.5 mia mennesker talte engelsk på verdensplan, efterfulgt af kinesisk mandarin med 1.1 milliarder talere. Selvom engelsk er det mest talte og studerede fremmedsprog globalt, kun ca 20 % af verdens befolkning taler det. Det får resten af den globale befolkning – 80 % – til at tale andre sprog end engelsk. Så når du udvikler en chatbot, skal du også overveje sproglig mangfoldighed.
Sprogvariabilitet
Mennesker taler forskellige sprog og det samme sprog forskelligt. Desværre er det stadig umuligt for en maskine fuldt ud at forstå talesprogsvariabilitet, idet der tages hensyn til følelser, dialekter, udtale, accenter og nuancer.
Vores ord og sprogvalg afspejles også i, hvordan vi skriver. En maskine kan kun forventes at forstå og værdsætte sprogets variation, når en gruppe annotatorer træner den på forskellige taledatasæt.
Dynamik i tale
En anden stor udfordring i udviklingen af en samtale-AI er at bringe taledynamik ind i kampen. For eksempel bruger vi flere fyldstoffer, pauser, sætningsfragmenter og ukodelige lyde, når vi taler. Derudover er tale meget mere kompleks end det skrevne ord, da vi normalt ikke holder pause mellem hvert ord og understreger den rigtige stavelse.
Når vi lytter til andre, har vi en tendens til at udlede hensigten og meningen med deres samtale ved at bruge vores livserfaringer. Som et resultat heraf kontekstualiserer og forstår vi deres ord, selv når det er tvetydigt. Men en maskine er ude af stand til denne kvalitet.
Støjende data
Støjende data eller baggrundsstøj er data, der ikke giver værdi til samtalerne, såsom dørklokker, hunde, børn og andre baggrundslyde. Derfor er det vigtigt at skrubbe eller filtrere lydfiler af disse lyde og træne AI-systemet til at identificere de lyde, der betyder noget, og dem, der ikke gør.
Fordele og ulemper ved forskellige taledatatyper
Hvis du leder efter en generisk datasættype, har du masser af offentlige talemuligheder tilgængelige. Men for noget mere specifikt og relevant for dit projektkrav, skal du muligvis indsamle og tilpasse det på egen hånd.
1. Proprietære taledata
Det første sted at søge ville være din virksomheds proprietære data. Men da du har den juridiske ret og samtykke til at bruge dine kundetaledata, kan du være i stand til at bruge dette massive datasæt til træning og afprøvning af dine projekter.
Fordele:
- Ingen yderligere omkostninger til indsamling af træningsdata
- Træningsdataene er sandsynligvis relevante for din virksomhed
- Taledata har også naturlig baggrundsakustik, dynamiske brugere og enheder.
Ulemper:
- Brug af sådanne data kan koste dig et væld af penge på tilladelse til at optage og bruge.
- Taledataene kan have sproglige, demografiske eller kundebasebegrænsninger
- Data er muligvis gratis, men du betaler stadig for behandlingen, transskriptionen, tagging og mere.
2. Offentlige datasæt
Offentlige taledatasæt er en anden mulighed, hvis du ikke har til hensigt at bruge dit. Disse datasæt er en del af det offentlige domæne og kunne indsamles til open source-projekter.
FORDELE:
- Offentlige datasæt er gratis og ideelle til lavbudgetprojekter
- De er tilgængelige til download med det samme
- Offentlige datasæt kommer i en række scriptede og unscripted prøvesæt.
ULEMPER:
- Omkostningerne til behandling og kvalitetssikring kan være høje
- Kvaliteten af offentlige taledatasæt varierer i betydelig grad
- De tilbudte taleeksempler er normalt generiske, hvilket gør dem uegnede til at udvikle specifikke taleprojekter
- Datasættene er typisk skæve til det engelske sprog
3. Forpakkede/hyldevaredatasæt
Udforsk færdigpakkede datasæt er en anden mulighed, hvis offentlige data eller proprietære indsamling af taledata passer ikke til dine behov. Sælgeren har indsamlet færdigpakkede taledatasæt med det specifikke formål at videresælge til kunder. Denne type datasæt kan bruges til at udvikle generiske applikationer eller specifikke formål.
FORDELE:
- Du får muligvis adgang til et datasæt, der passer til dit specifikke behov for taledata
- Det er mere overkommeligt at bruge et færdigpakket datasæt end at samle dit eget
- Du kan muligvis hurtigt få adgang til datasættet
ULEMPER:
- Da datasættet er færdigpakket, er det ikke tilpasset dit projektbehov.
- Desuden er datasættet ikke unikt for din virksomhed, da enhver anden virksomhed kan købe det.
4. Vælg Brugerdefinerede indsamlede datasæt
Når du bygger en taleapplikation, vil du kræve et træningsdatasæt, der opfylder alle dine specifikke krav. Det er dog højst usandsynligt, at du får adgang til et færdigpakket datasæt, der imødekommer de unikke krav til dit projekt. Den eneste tilgængelige mulighed ville være at oprette dit datasæt eller anskaffe datasættet gennem tredjepartsløsningsudbydere.
Datasættene til dine trænings- og testbehov kan tilpasses fuldstændigt. Du kan inkludere sprogdynamik, taledatavariation og adgang til forskellige deltagere. Derudover kan datasættet skaleres til at opfylde dine projektkrav til tiden.
FORDELE:
- Datasæt indsamles til din specifikke brugssag. Chancen for, at AI-algoritmer afviger fra de tilsigtede resultater, er minimeret.
- Styr og reducer bias i AI-data
ULEMPER:
- Datasættene kan være dyre og tidskrævende; men fordelene opvejer altid omkostningerne.
Conversational AI brugssager
En verden af muligheder for taledatagenkendelse og stemmeapplikationer er enorm, og de bliver brugt i flere industrier til et væld af applikationer.
Smarte husholdningsapparater/-enheder
I Voice Consumer Index 2021 blev det rapporteret, at tæt på 66 % af brugere fra USA, Storbritannien og Tyskland interagerede med smarte højttalere, og 31 % brugte en eller anden form for stemmeteknologi hver dag. Derudover reagerer smarte enheder som fjernsyn, lys, sikkerhedssystemer og andre på stemmekommandoer takket være stemmegenkendelsesteknologi.
Stemmesøgningsapplikation
Stemmesøgning er en af de mest almindelige applikationer inden for konversations-AI-udvikling. Om 20 % af alle søgninger udført på Google kommer fra dets stemmeassistentteknologi. 74 % af respondenterne i en undersøgelse sagde, at de brugte stemmesøgning i den sidste måned.
Forbrugere er i stigende grad afhængige af stemmesøgning til deres indkøb, kundesupport, lokalisering af virksomheder eller adresser og udførelse af forespørgsler.
Kunde support
Kundesupport er en af de mest fremtrædende brugssager af talegenkendelsesteknologi, da den hjælper med at forbedre kundens indkøbsoplevelse til en overkommelig og effektiv måde.
Medicinal
Den seneste udvikling inden for konversations-AI-produkter ser en betydelig fordel for sundhedsplejen. Det bliver flittigt brugt af læger og andre medicinske fagfolk til at fange stemmenotater, forbedre diagnose, give konsultation og opretholde patient-læge-kommunikation.
Sikkerhedsapplikationer
Stemmegenkendelse ser endnu en brugssag i form af sikkerhedsapplikationer, hvor softwaren bestemmer enkeltpersoners unikke stemmeegenskaber. Det giver adgang til eller adgang til applikationer eller lokaler baseret på stemmematchet. Stemmebiometri eliminerer identitetstyveri, duplikering af legitimationsoplysninger og misbrug af data.
Stemmekommandoer til køretøjer
Køretøjer, for det meste biler, har stemmegenkendelsessoftware, der reagerer på stemmekommandoer, der forbedrer køretøjets sikkerhed. Disse konversations-AI-værktøjer accepterer enkle kommandoer som at justere lydstyrken, foretage opkald og vælge radiostationer.
Industrier, der bruger Conversational AI
I øjeblikket bliver konversations-AI overvejende brugt som Chatbots. Men flere industrier implementerer denne teknologi for at opnå enorme fordele. Nogle af de industrier, der bruger konversations-AI er:
Medicinal
- Patientinddragelse i efterbehandlingsfasen
- Chatbots til planlægning af aftaler
- Besvarelse af ofte stillede spørgsmål og generelle henvendelser
- Symptomvurdering
- Identificer kritiske patienter
- Eskalering af akutte tilfælde
ecommerce
- Indsamling af kundeoplysninger
- Giv relevant produktinformation og anbefalinger
- Forbedring af kundetilfredsheden
- Hjælpe med at afgive ordrer og returnere
- Svar på ofte stillede spørgsmål
- Kryds- og mersalg af produkter
Bank
- Saldokontrol i realtid
- Hjælp med indskud
- Hjælpe med at indgive skat og ansøge om lån
- Strømlin bankprocessen ved at sende fakturapåmindelser, notifikationer og advarsler
Forsikring
- Giv politiske anbefalinger
- Hurtigere skadeafvikling
- Fjern ventetider
- Indsaml kundefeedback og anmeldelser
- Skab kundebevidsthed om politikker
- Administrer hurtigere krav og fornyelse
Shaip Offer
Når det kommer til at levere kvalitet og pålidelige datasæt til udvikling af avancerede menneske-maskine interaktion taleapplikationer, har Shaip været førende på markedet med sine succesfulde implementeringer. Men med en akut mangel på chatbots og taleassistenter søger virksomheder i stigende grad Shaip – markedslederens – tjenester til at levere tilpassede, nøjagtige og kvalitetsdatasæt til træning og test til AI-projekter.
Ved at kombinere naturlig sprogbehandling kan vi give personlige oplevelser ved at hjælpe med at udvikle nøjagtige taleapplikationer, der efterligner menneskelige samtaler effektivt. Vi bruger en række avancerede teknologier til at levere kundeoplevelser af høj kvalitet. NLP lærer maskiner at fortolke menneskelige sprog og interagere med mennesker.
Lydtranskription
Shaip er en førende udbyder af lydtransskriptionstjenester, der tilbyder en række forskellige tale-/lydfiler til alle typer projekter. Derudover tilbyder Shaip en 100 % menneskeskabt transskriptionstjeneste til at konvertere lyd- og videofiler – interviews, seminarer, foredrag, podcasts osv. til letlæselig tekst.
Talemærkning
Shaip tilbyder omfattende talemærkningstjenester ved ekspertise at adskille lyde og tale i en lydfil og mærke hver fil. Ved nøjagtigt at adskille lignende lydlyde og annotere dem,
Højttaler-diarisering
Sharps ekspertise strækker sig til at tilbyde fremragende højttalerdiariseringsløsninger ved at segmentere lydoptagelsen baseret på deres kilde. Ydermere er højttalergrænserne nøjagtigt identificeret og klassificeret, såsom højttaler 1, højttaler 2, musik, baggrundsstøj, køretøjslyde, stilhed og mere for at bestemme antallet af højttalere.
Audio Klassificering
Annotering begynder med at klassificere lydfiler i forudbestemte kategorier. Kategorierne afhænger primært af projektets krav, og de omfatter typisk brugerhensigt, sprog, semantisk segmentering, baggrundsstøj, det samlede antal talere med mere.
Natural Language Ytring Collection/ Wake-up Words
Det er svært at forudsige, at klienten altid vil vælge lignende ord, når han stiller et spørgsmål eller indleder en anmodning. F.eks. "Hvor er den nærmeste restaurant?" "Find restauranter i nærheden af mig" eller "Er der en restaurant i nærheden?"
Alle tre ytringer har samme hensigt, men er formuleret forskelligt. Gennem permutation og kombination vil de eksperter til samtale-ai-specialister hos Shaip identificere alle de mulige kombinationer, der er mulige for at formulere den samme anmodning. Shaip indsamler og kommenterer ytringer og vækkeord med fokus på semantik, kontekst, tone, diktion, timing, stress og dialekter.
Flersprogede lyddatatjenester
Flersprogede lyddatatjenester er et andet meget foretrukket tilbud fra Shaip, da vi har et team af dataindsamlere, der indsamler lyddata på over 150 sprog og dialekter over hele kloden.
Intentionsdetektion
Menneskelig interaktion og kommunikation er ofte mere kompliceret, end vi giver dem æren for. Og denne medfødte komplikation gør det svært at træne en ML-model til at forstå menneskelig tale nøjagtigt.
Desuden kan forskellige mennesker fra den samme demografiske eller forskellige demografiske grupper udtrykke den samme hensigt eller følelse forskelligt. Så talegenkendelsessystemet skal trænes til at genkende fælles hensigter uanset demografi.
Hensigtsklassifikation
I lighed med at identificere den samme hensigt fra forskellige mennesker, bør dine chatbots også trænes til at kategorisere kundekommentarer i forskellige kategorier - forudbestemt af dig. Hver chatbot eller virtuel assistent er designet og udviklet med et specifikt formål. Shaip kan klassificere brugerhensigt i foruddefinerede kategorier efter behov.
Automatisk talegenkendelse (ASR)
Talegenkendelse” refererer til at konvertere talte ord til teksten; dog sigter stemmegenkendelse og højttaleridentifikation på at identificere både talt indhold og højttalerens identitet. ASR's nøjagtighed bestemmes af forskellige parametre, dvs. højttalervolumen, baggrundsstøj, optageudstyr mv.
Toneregistrering
En anden interessant facet af menneskelig interaktion er tone – vi genkender i sagens natur betydningen af ord afhængigt af den tone, som de udtales med. Selvom det, vi siger, er vigtigt, giver den måde, vi siger disse ord, også mening på. For eksempel en simpel sætning som "Sikke en glæde!" kunne være et udråb om lykke og kunne også have til hensigt at være sarkastisk. Det afhænger af tonen og stress.
'Hvad laver du?'
'Hvad laver du?'
Begge disse sætninger har de nøjagtige ord, men belastningen på ordene er forskellig, hvilket ændrer hele betydningen af sætningerne. Chatbotten er trænet til at identificere lykke, sarkasme, vrede, irritation og flere udtryk. Det er her ekspertisen hos Sharps talesprogpatologer og annotatorer kommer i spil.
Lyd-/taledatalicens
Shaip tilbyder uovertrufne taledatasæt af hyldekvalitet, der kan tilpasses, så de passer til dit projekts specifikke behov. De fleste af vores datasæt kan passe ind i ethvert budget, og dataene er skalerbare til at imødekomme alle fremtidige projektkrav. Vi tilbyder mere end 40 timers hyldedatasæt på mere end 100 dialekter på over 50 sprog. Vi tilbyder også en række lydtyper, herunder spontane, monologe, scriptede ord og vækkeord. Se det hele Datakatalog.
Indsamling af lyd-/taledata
Når der er mangel på kvalitetstaledatasæt, kan den resulterende taleløsning være fyldt med problemer og mangle pålidelighed. Shaip er en af de få udbydere, der leverer flersprogede lydsamlinger, lydtransskription og annotationsværktøjer og tjenester, der kan tilpasses fuldt ud til projektet.
Taledata kan ses som et spektrum, der går fra naturlig tale i den ene ende til unaturlig tale i den anden. I naturlig tale har du taleren til at tale på en spontan samtalemåde. På den anden side lyder unaturlig tale begrænset, når taleren læser et manuskript. Til sidst bliver talerne bedt om at udtale ord eller sætninger på en kontrolleret måde midt i spektret.
Sharps ekspertise strækker sig til at levere forskellige typer taledatasæt på over 150 sprog
Scriptede data
Talerne bliver bedt om at udtale specifikke ord eller sætninger fra et script i et scriptet taledataformat. Dette kontrollerede dataformat inkluderer typisk stemmekommandoer, hvor taleren læser fra et forudforberedt script. Hos Shaip leverer vi et scriptet datasæt til at udvikle værktøjer til mange udtaler og tonalitet. Gode taledata bør omfatte prøver fra mange talere med forskellige accentgrupper.
Spontane data
Som i scenarier i den virkelige verden er spontane eller samtaledata den mest naturlige form for tale. Dataene kan være eksempler på telefonsamtaler eller interviews. Shaip leverer et spontant taleformat til at udvikle chatbots eller virtuelle assistenter, der skal forstå kontekstuelle samtaler. Derfor er datasættet afgørende for at udvikle avancerede og realistiske AI-baserede chatbots.
Ytringsdata
Ytringstaledatasættet leveret af Shaip er et af de mest eftertragtede på markedet. Det er fordi ytringer/wake-ord udløser stemmeassistenter og får dem til at svare intelligent på menneskelige forespørgsler.
Transcreation
Vores flersprogede færdigheder hjælper os med at tilbyde transcreation-datasæt med omfattende stemmeeksempler, der oversætter en sætning fra et sprog til et andet, mens tonaliteten, konteksten, hensigten og stilen nøje opretholdes.
Tekst-til-tale (TTS) data
Vi leverer meget nøjagtige taleeksempler, der hjælper med at skabe autentiske og flersprogede tekst-til-tale-produkter. Derudover leverer vi lydfiler med deres nøjagtigt kommenterede baggrundsstøjfrie transskriptioner.
Tale-til-tekst
Shaip tilbyder eksklusive tale-til-tekst-tjenester ved at konvertere optaget tale til pålidelig tekst. Da det er en del af NLP-teknologien og afgørende for at udvikle avancerede taleassistenter, er fokus på ord, sætninger, udtale og dialekter.
Tilpasning af taledataindsamling
Taledatasæt spiller en afgørende rolle i udvikling og implementering af avancerede samtale-AI-modeller. Men uanset formålet med at udvikle taleløsninger, afhænger slutproduktets nøjagtighed, effektivitet og kvalitet af typen og kvaliteten af dets trænede data.
Nogle organisationer har en klar idé om, hvilken type data de har brug for. De fleste er dog ikke helt klar over deres projektbehov og krav. Derfor skal vi give dem en konkret idé om lyddataindsamlingen metoder brugt af Shaip.
Demografi
Målsprog og demografi kan bestemmes ud fra projektet. Derudover kan taledata tilpasses baseret på demografien, såsom alder, uddannelsesmæssige kvalifikationer osv. Lande er en anden tilpasningsfaktor i stikprøvedataindsamlingen, da de kan påvirke projektets resultat. Med det nødvendige sprog og dialekt i tankerne, indsamles og tilpasses lydeksempler for det angivne sprog baseret på de nødvendige færdigheder – med eller uden modersmål.
Samlingsstørrelse
Størrelsen af lydeksemplet spiller en afgørende rolle for at bestemme projektets ydeevne. Derfor bør det samlede antal respondenter tages i betragtning til dataindsamling. De det samlede antal ytringer eller talegentagelser pr. deltager eller det samlede antal deltagere bør også overvejes.
Data Script
Scriptet er et af de mest afgørende elementer i en dataindsamlingsstrategi. Derfor er det vigtigt at bestemme det datascript, der er nødvendigt for projektet – scripted, unscripted, ytringer eller vågne ord.
Lydformater
Lyd af taledata spiller en afgørende rolle i udviklingen af stemme- og lydgenkendelsesløsninger. Det lydkvalitet og baggrundsstøj kan påvirke resultatet af modeltræning.
Indsamling af taledata bør sikre filformat, komprimering, indholdsstruktur, og krav til forbehandling kan tilpasses til at imødekomme projektkrav.
Levering af lydfiler
En yderst kritisk komponent i indsamling af taledata er leveringen af lydfiler i henhold til kundens krav. Som et resultat heraf er datasegmentering, transskription og mærkningstjenester leveret af Shaip nogle af de mest efterspurgte af virksomheder for deres benchmarked kvalitet og skalerbarhed.
Desuden følger vi også med filnavnekonventioner til øjeblikkelig brug og nøje overholde leveringstidslinjerne for hurtig implementering.
Vores ekspertise
Understøttede sprog
Succeshistorier
Vi har slået os sammen med nogle af de største navne i erhvervslivet og leverede førsteklasses samtale-AI-løsninger. Her er et kig på, hvad vi har opnået:
- Vi oprettede et omfattende talegenkendelsesdatasæt med over 10,000 timers flersprogede transskriptioner og lydfiler. Dette hjalp med at træne og udvikle en live chatbot.
- Til et forsikrings-chatbot-projekt byggede vi et datasæt af høj kvalitet med tusinder af samtaler, hver med seks vender, for at forbedre sin træning.
- Vores team af 3,000+ sprogeksperter stillet til rådighed 1,000 timers lydfiler og transskriptioner i 27 forskellige sprog til at træne og teste en digital assistent.
- Vi hentede og leverede hurtigt 20,000 timers ytringer i mere end 27 sprog, takket være vores dygtige annotatorer og sprogeksperter.
- Vores automatiske talegenkendelsestjenester (ASR) er højt anset i branchen. Vi leverer præcist mærkede lydfiler, der er meget opmærksomme på udtale, tone og hensigt, ved at bruge en bred vifte af transskriptioner for at øge ASR-modellens nøjagtighed.
Vores succes kommer fra vores forpligtelse til ekspertise og vores brug af banebrydende teknologier. Det, der adskiller os, er vores team af ekspertannotatorer, som sikrer, at vores datasæt er upartiske og af højeste kvalitet.
med over 30,000 bidragydere på vores dataindsamlingsteam, kan vi hurtigt hente og levere datasæt af høj kvalitet, hvilket accelererer implementeringen af maskinlæringsmodeller. Plus, vores avancerede AI-platform giver os mulighed for at levere hurtige taledataløsninger og være foran konkurrenterne.
Konklusion
Som konklusion repræsenterer konversations-AI et transformativt fremskridt i, hvordan virksomheder og enkeltpersoner interagerer med teknologi. Ved at udnytte sofistikeret naturlig sprogbehandling og maskinlæringsalgoritmer kan AI-systemer til samtale give mere personlige, effektive og engagerende brugeroplevelser. Efterhånden som disse teknologier fortsætter med at udvikle sig, lover de at forbedre kommunikationen, strømline driften og drive innovation på tværs af forskellige industrier. At omfavne samtale-AI giver ikke kun en konkurrencefordel, men åbner også for nye muligheder for mere intuitive og lydhøre interaktioner i den digitale tidsalder.
Hos Shaip er vi en førende datavirksomhed. Vi har eksperter på området, som forstår data og dets beslægtede bekymringer som ingen andre. Vi kan være dine ideelle partnere, når vi bringer kompetencer som engagement, fortrolighed, fleksibilitet og ejerskab til bordet til hvert projekt eller samarbejde.
Lad os tale
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Chatbots er enkle, regelbaserede programmer, der reagerer på specifikke input. Samtidig bruger konversations-AI maskinlæring og naturlig sprogforståelse til at generere mere menneskelignende, kontekstuelle svar, hvilket muliggør naturlige interaktioner med brugerne.
Alexa (Amazon) og Siri (Apple) er eksempler på samtale-AI, da de kan forstå brugerhensigter, behandle talesprog og give personlige svar baseret på kontekst og brugerhistorie.
Der er ikke en endelig "bedste" konversations-AI, da forskellige platforme henvender sig til unikke use cases og industrier. Nogle populære samtale-AI-platforme inkluderer Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI's GPT-3 og Rasa.
Konversations-AI-applikationer omfatter blandt andet kundesupport chatbots, virtuelle personlige assistenter, sprogindlæringsværktøjer, sundhedsrådgivning, e-handelsanbefalinger, HR-onboarding og event management.
Conversational AI-værktøjer er platforme og software, der muliggør udvikling, implementering og styring af AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter. Eksempler omfatter Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot framework og Oracle digital assistent.
En chatbot er en virtuel assistent, som du kan chatte med, ligesom du ville gøre med en rigtig person. Du kan stille det spørgsmål, få information eller endda fuldføre opgaver, alt sammen gennem tekst eller stemme.
Conversational AI lærer af masser af tekst- og taledata, som rigtige samtaler. Dette hjælper den med at opfange ting som slang og forskellige talestile, hvilket gør den bedre til at forstå og chatte naturligt.
Conversational AI handler om at have menneskelignende chats. Generativ kunstig intelligens skaber på den anden side nye ting – som tekst eller billeder – baseret på det, den har lært. Generativ AI kan også booste konversations-AI ved at generere svar eller opsummeringer på farten.
Det kan være svært at konfigurere samtale-AI. Det kan være dyrt, tage lang tid at bygge og ikke altid passe til dine specifikke behov. Nogle systemer er designet til at være klar til brug med det samme og nemme at justere, hvilket gør dem til et hurtigere og enklere valg.