對話式AI

對話式人工智能發展的三大障礙

由於人工智能和機器學習領域的不斷進步,計算機可以執行越來越多的認知任務。 因此,企業能夠依靠機器來實現曾經被認為不可能實現自動化的關鍵功能。 尤其是對話式人工智能平台的興起,例如 聊天機器人 虛擬認知代理使各行各業的組織能夠改善客戶支持 和人力資源活動——這些平台只是 變得更聰明.

對對話式人工智能的興趣 2020年飆升,以及企業對機器學習平台的投資。 這在很大程度上是由於 COVID-19 大流行,這迫使幾乎每個行業的公司都想辦法以更少的錢做更多的事情。 例如,銀行、零售商和航空公司收到的客戶諮詢突然激增,暴露了人工客戶支持團隊的局限性以及對自動化功能的迫切需求。 此外,大流行改變了我們作為消費者的期望,增加了對數字優先客戶體驗的需求。

那麼我們現在在哪裡?

那麼Shaip現在在哪裡? 在大流行之前進行的 Salesforce 調查顯示, 62%的消費者 對將人工智能融入客戶互動的企業開放。 這個百分比可能會增加,人工智能平台的功能也是如此。 然而,為了讓對話式人工智能真正成為無處不在的客戶參與工具,仍然必須克服一些障礙:

  1. 檢測情緒:

    首先,大多數平台在檢測情緒方面仍然相對簡單。 人類交流既依賴於語言,也依賴於情感,語氣的改變可能會完全改變口語或書面對話的含義。 為了訓練計算機檢測微妙的上下文線索,產品團隊需要大量包含許多不同人類聲音的數據。 找到所有這些數據是不小的挑戰。

  2. 學習新語言:

    世界上大部分人口 不會說英語. 希望使用對話式 AI 與美國以外的客戶互動的全球組織需要的平台不僅能理解不同的語言,還能理解各種地區方言和文化差異。 同樣,這將需要來自不同社區和各種情況(例如,TED 演講、辯論、電話交談、獨白等)的大量多語言語音和音頻數據,並且該數據需要涵蓋各種主題.

  3. 識別正確的聲音:

    訓練 AI 在多種聲音中檢測單個揚聲器是另一項挑戰,任何擁有 Google Home 或亞馬遜 Alexa 等家用智能揚聲器的人都可能熟悉這一挑戰。 在擁擠的客廳裡,這些平台可能會對不適合他們的命令做出響應,或者可能無法區分多個對話中的命令。 這通常會造成輕微的挫敗感,也許還會帶來一些喜劇效果,但是當涉及敏感客戶數據的業務交易通過語音命令進行時,AI 勢在必行 不會混淆用戶帳戶.

讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。

儘管存在這些障礙,對話式人工智能對各種企業都具有巨大的潛力。 Shaip 在這裡幫助您釋放潛力,而這一切都始於數據。 我們可以為產品團隊提供超過 50 種語言的數小時轉錄、帶註釋的音頻數據。 使用我們專有的數據採集應用程序,我們能夠簡化將數據採集任務分配給全球經驗豐富的數據採集團隊的工作。 應用程序界面允許數據收集和註釋服務提供商輕鬆查看他們分配的收集任務,查看包括樣本在內的詳細項目指南,并快速提交和上傳數據以供項目審核員批准。

配合使用 ShaipCloud平台,我們的應用程序只是眾多工具之一,這些工具使我們能夠以幾乎任何規模獲取、轉錄和註釋數據,以訓練用於實際客戶交互的複雜算法。 想了解是什麼讓我們成為對話式人工智能的領導者? 取得聯繫,讓我們讓您的 AI 說話。

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