הודות להתקדמות מתמשכת בתחומי הבינה המלאכותית ולמידת מכונה, מחשבים יכולים לבצע מספר הולך וגדל של משימות קוגניטיביות. כתוצאה מכך, עסקים מסוגלים להסתמך על מכונות עבור פונקציות קריטיות שפעם נחשב בלתי אפשרי לבצע אוטומציה. בפרט, עלייתן של פלטפורמות בינה מלאכותית לשיחה כמו צ'טבוטים וסוכנים קוגניטיביים וירטואליים העניקה לארגונים במגוון רחב של תעשיות את היכולת לשפר את תמיכת הלקוחות ופעילויות משאבי אנוש - והפלטפורמות הללו רק נעשות חכמות יותר.
ההתעניינות בבינה מלאכותית לשיחות זינקה בשנת 2020, וכך גם ההשקעה הארגונית בפלטפורמות למידת מכונה. זה נבע במידה רבה ממגיפת COVID-19, שאילצה חברות כמעט בכל מגזר למצוא דרכים לעשות יותר בפחות. הזינוק הפתאומי בפניות לקוחות שקיבלו בנקים, קמעונאים וחברות תעופה, למשל, חשף את המגבלות של צוותי תמיכת לקוחות אנושיים ואת הצורך הדחוף ביכולות אוטומטיות. יתר על כן, המגיפה שינתה את הציפיות שלנו כצרכנים, והגדילה את הביקוש לחוויות לקוח דיגיטליות.
אז איפה אנחנו עכשיו?
סקר מכירות של Salesforce שנערך לפני המגיפה העלה זאת 62% מהצרכנים היו פתוחים לעסקים שמשלבים AI במגעים עם לקוחות. אחוז זה ככל הנראה גדל, וכך גם היכולות של פלטפורמות AI. על מנת שבינה מלאכותית של שיחה באמת תהפוך לכל מקום ככלי למעורבות לקוחות, עדיין יש להתגבר על כמה מכשולים:
איתור רגשות:
בתור התחלה, רוב הפלטפורמות עדיין לא מתוחכמות יחסית בכל הנוגע לאיתור רגשות. תקשורת אנושית תלויה באותה מידה ברגש כמו בשפה, ושינוי בטון יכול לשנות לחלוטין את משמעות הדיאלוג המדובר או בכתב. על מנת להכשיר מחשבים לגילוי רמזים קונטקסטואליים עדינים, צוותי מוצרים זקוקים לשבירת נתונים המכילה קולות אנושיים רבים ושונים. למצוא את כל הנתונים האלה זה אתגר לא קטן.
לימוד שפות חדשות:
רוב אוכלוסיית העולם אינה דוברת אנגלית. ארגונים גלובליים שמקווים להשתמש בבינה מלאכותית של שיחה כדי ליצור אינטראקציה עם לקוחות מחוץ לארצות הברית יצטרכו פלטפורמות שמבינות לא רק שפות שונות, אלא גם דיאלקטים אזוריים והבדלים תרבותיים שונים. שוב, הדבר ידרוש כמויות גדולות של נתוני דיבור ואודיו רב לשוניים מקהילות מגוונות וממגוון רחב של מצבים (למשל, הרצאות TED, דיונים, שיחות טלפון, מונולוגים וכו'), והנתונים האלה יצטרכו לכסות מגוון נושאים .
זיהוי הקול הנכון:
אימון בינה מלאכותית לזיהוי רמקול בודד בין שפע של קולות הוא אתגר נוסף, כזה שסביר להניח שמוכר לכל מי שיש לו רמקול חכם בבית כמו גוגל הום או אלקסה של אמזון. בסלון צפוף, פלטפורמות אלו עשויות להגיב לפקודות שאינן מיועדות להן או שאינן מסוגלות להבחין בין פקודות על פני מספר שיחות. זה בדרך כלל יוצר תסכול קל ואולי הקלה קומית מסוימת, אבל כאשר עסקאות עסקיות הכוללות נתוני לקוחות רגישים מתבצעות באמצעות פקודות קוליות, הכרחי שה-AI לא יבלבל בין חשבונות משתמש.
למרות מכשולים אלה, AI שיחות טומנת בחובה פוטנציאל עצום לעסקים מכל הסוגים. שייפ כאן כדי לעזור לך לפתוח את הפוטנציאל הזה, והכל מתחיל בנתונים. אנו יכולים לספק לצוותי המוצרים שעות של נתוני שמע מתועתקים ומבוארים ביותר מ -50 שפות. באמצעות האפליקציה הקניינית שלנו לרכישת נתונים, אנו מסוגלים לייעל את הפצת משימות איסוף הנתונים לצוותים גלובליים של אוספי נתונים מנוסים. ממשק האפליקציה מאפשר לספקי שירותי איסוף נתונים והערות להציג בקלות את משימות האיסוף שהוקצו להם, לסקור הנחיות מפורטות לפרויקט כולל דוגמאות, ולהגיש ולהעלות במהירות נתונים לאישור מבקרי הפרויקט.
משמש בשילוב עם פלטפורמת ShaipCloud, האפליקציה שלנו היא רק אחד מכל הכלים הרבים שמציידים אותנו למקור, לתמלל ולהערות נתונים כמעט בכל קנה מידה הדרוש להכשרת אלגוריתמים מתוחכמים לשימוש באינטראקציות של לקוחות אמיתיים. רוצה ללמוד מה עוד הופך אותנו למובילים בתחום ה- AI השיחתי? צרו קשר, ובואו נדבר על ה- AI שלכם.
