会話型AI

会話型AIの進化を阻む3つの障害

人工知能と機械学習の分野での継続的な進歩のおかげで、コンピューターはますます多くの認知タスクを実行できます。 その結果、企業は、かつて自動化が不可能と考えられていた重要な機能をマシンに依存することができます。 特に、チャットボットや仮想コグニティブエージェントなどの会話型AIプラットフォームの台頭により、さまざまな業界の組織がカスタマーサポートを改善できるようになりました。 および人事活動 — これらのプラットフォームはますますスマートになっています。

機械学習プラットフォームへの企業投資と同様に、会話型AIへの関心は2020年に急上昇しました。 これは主にCOVID-19の大流行によるもので、ほぼすべてのセクターの企業がより少ない労力でより多くのことを行う方法を見つけることを余儀なくされました。 たとえば、銀行、小売業者、航空会社が受け取る顧客からの問い合わせが急増したことで、人間の顧客サポートチームの限界と、自動化された機能の緊急の必要性が明らかになりました。 さらに、パンデミックは消費者としての私たちの期待を変え、デジタルファーストの顧客体験に対する需要を高めています。

では、私たちは今どこにいますか?

では、Shaipは今どこにありますか? パンデミックの前に行われた Salesforce の調査では、次のことが明らかになりました。 消費者の62% 顧客とのやり取りに AI を組み込んだビジネスに開放的でしたその割合は、AI プラットフォームの機能と同様、増加している可能性があります。 ただし、会話型 AI が顧客エンゲージメント ツールとして真にユビキタスになるためには、いくつかの障害を克服する必要があります。

  1. 感情の検出:

    まず、感情の検出に関しては、ほとんどのプラットフォームはまだ比較的洗練されていません。 人間のコミュニケーションは言語と同じくらい感情に依存しており、口調が変わると、話し言葉や書き言葉の意味が完全に変わる可能性があります。 微妙なコンテキスト キューを検出するようにコンピューターをトレーニングするために、製品チームは、さまざまな人の声を含む大量のデータを必要とします。 そのすべてのデータを見つけることは簡単なことではありません。

  2. 新しい言語を学ぶ:

    世界の人口のほとんどは英語を話しません。 会話型AIを使用して米国外の顧客とやり取りすることを希望するグローバルな組織には、さまざまな言語だけでなく、さまざまな地域の方言や文化の違いを理解するプラットフォームが必要です。 繰り返しになりますが、これには、多様なコミュニティやさまざまな状況(TEDトーク、ディベート、電話での会話、独白など)からの大量の多言語音声および音声データが必要であり、そのデータはさまざまなトピックをカバーする必要があります。 。

  3. 適切な声を特定する:

    多数の声の中からXNUMX人の話者を検出するようにAIをトレーニングすることは、もうXNUMXつの課題です。これは、GoogleHomeやAmazonのAlexaなどの家庭用スマートスピーカーを持っている人なら誰でも知っていることでしょう。 混雑したリビングルームでは、これらのプラットフォームは、意図されていないコマンドに応答したり、複数の会話でコマンドを区別できない場合があります。 これは通常、小さなフラストレーションとおそらくコミックリリーフを生み出しますが、機密性の高い顧客データを含むビジネストランザクションが音声コマンドを介して実行される場合、AIがユーザーアカウントを混乱させないことが不可欠です。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

これらの障害にもかかわらず、会話型AIはあらゆる種類のビジネスに計り知れない可能性を秘めています。 Shaipは、その可能性を解き放つためにここにあります。すべてはデータから始まります。 製品チームに、50を超える言語で何時間にもわたって文字起こしされた注釈付きの音声データを提供できます。 独自のデータ取得アプリを使用して、経験豊富なデータコレクターのグローバルチームへのデータ収集タスクの分散を合理化することができます。 アプリインターフェイスを使用すると、データ収集および注釈サービスプロバイダーは、割り当てられた収集タスクを簡単に表示し、サンプルを含む詳細なプロジェクトガイドラインを確認し、プロジェクト監査人による承認のためにデータを迅速に送信およびアップロードできます。

と組み合わせて使用 ShaipCloudプラットフォーム、私たちのアプリは、実際の顧客とのやり取りで使用する高度なアルゴリズムをトレーニングするために必要なほぼすべての規模でデータを取得、転記、および注釈付けするための多くのツールのXNUMXつにすぎません。 他に何が私たちを会話型AIのリーダーにしているのかを知りたいですか? 連絡を取り、AIに話を聞いてみましょう。

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