案例研究：對話式人工智能
20,500 小時的 40 種語言音頻，用於培訓全球數字助理領導者。
真實世界的解決方案
推動全球對話的數據
Shaip 為一家主要的基於雲的語音服務提供商與虛擬助理一起使用，提供了 40 多種語言的數字助理培訓。 他們需要自然的語音體驗，以便世界各國的用戶可以與這項技術進行直觀、自然的交互。
問題
跨 20,500 種語言獲取 40 多個小時的無偏見數據
解決方案
3,000 多名語言學家在 30 週內提供了高質量的音頻/成績單
結果
訓練有素的數字助理模型能夠理解多種語言
對 AI 驅動的客戶支持服務的需求不斷增加。 對高質量數據的需求也增加了。
聊天機器人和虛擬助手缺乏準確性是對話式 AI 市場的主要挑戰。 解決方案？ 數據。 不僅僅是任何數據。 但 Shaip 提供的高度準確和高質量的數據可以推動人工智能項目的成功，因為它們在從醫療保健到消費產品的所有領域推出和擴展。
衛生保健：
根據一項研究，到 2026 年，聊天機器人可以幫助美國
醫療經濟節省大約 的美元150億元
每年。
保險：
企業排放佔全球 32% 的消費者需要
協助選擇
保單自
在線購買過程可以
非常困難和混亂。
全球對話式人工智能市場規模預計將從 4.8 年的 2020 億美元增長到 13.9 年的 2025 億美元，預測期內復合年增長率 (CAGR) 為 21.9%。
創建臨床 NLP 是一項關鍵任務，需要大量的領域專業知識來解決。 我可以清楚地看到你在這方面領先谷歌幾年。 我想和你一起工作並擴大你的規模。
Google，Inc. 董事 
在開發醫療保健語音 API 期間，我的工程團隊與 Shaip 的團隊合作了 2 年以上。 他們在特定於醫療保健的 NLP 方面所做的工作以及他們能夠使用複雜數據集實現的目標給我們留下了深刻的印象。
Google，Inc. 工程主管 
告訴我們我們如何為您的下一個 AI 計劃提供幫助。