ケーススタディ:会話型AI
デジタルアシスタントの世界的リーダーを訓練するために使用される20,500言語の40時間のオーディオ。
問題
20,500の言語で40時間以上の偏りのないデータを取得する
解決策
3,000人以上の言語学者が30週間以内に高品質の音声/トランスクリプトを配信しました
結果
複数の言語を理解できる高度に訓練されたデジタルアシスタントモデル
AIを活用したカスタマーサポートサービスに対する需要が高まっています。 また、高品質のデータに対する需要も高まっています。
チャットボットと仮想アシスタントの精度の欠如は、会話型AI市場における大きな課題です。 ソリューション? データ。 データだけではありません。 しかし、Shaipが提供する非常に正確で高品質のデータは、ヘルスケアから消費者向け製品に至るまで、AIプロジェクトを立ち上げ、拡大する際にAIプロジェクトの成功を促進します。
健康管理:
ある調査によると、2026年までに、チャットボットは米国を支援する可能性があります
医療経済はおよそ節約します 150億ドル
毎年。
保険:
32% 消費者の
選択の支援
以来の保険証券
オンライン購入プロセスはできます
非常に難しく、混乱します。
世界の会話型AIの市場規模は、4.8年の2020億米ドルから、13.9年までに2025億米ドルに成長し、予測期間中の複合年間成長率(CAGR)は21.9%になると予想されています。
臨床NLPの作成は重要なタスクであり、解決するには膨大なドメインの専門知識が必要です。 この分野では、あなたがGoogleより数年進んでいることがはっきりとわかります。 私はあなたと一緒に働き、あなたをスケーリングしたいと思います。
グーグル株式会社 業務管理者(日本人ハーフ)
私のエンジニアリングチームは、ヘルスケア音声APIの開発中にShaipのチームと2年以上協力しました。 私たちは、ヘルスケア固有のNLPで行われた彼らの仕事と、複雑なデータセットで達成できることに感銘を受けました。
グーグル株式会社 エンジニアリング責任者 次のAIイニシアチブをどのように支援できるか教えてください。