AI สนทนา

3 อุปสรรคต่อวิวัฒนาการของ AI สนทนา

ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในด้านปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์สามารถทำงานด้านการรับรู้จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เป็นผลให้ธุรกิจสามารถพึ่งพาเครื่องจักรสำหรับการทำงานที่สำคัญซึ่งเคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะทำให้เป็นอัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์ม AI การสนทนา เช่น แชทบอทและตัวแทนการเรียนรู้เสมือนจริง ทำให้องค์กรในหลากหลายอุตสาหกรรมมีความสามารถในการปรับปรุงการสนับสนุนลูกค้า และกิจกรรมด้านทรัพยากรบุคคล — และแพลตฟอร์มเหล่านี้จะยิ่งฉลาดขึ้นเท่านั้น

ความสนใจในการสนทนา AI พุ่งสูงขึ้นในปี 2020 เช่นเดียวกับการลงทุนขององค์กรในแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่อง สาเหตุส่วนใหญ่มาจากการระบาดของโควิด-19 ซึ่งทำให้บริษัทในเกือบทุกภาคส่วนต้องหาวิธีทำมากขึ้นโดยใช้เงินน้อยลง การสอบถามของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันที่ธนาคาร ผู้ค้าปลีก และสายการบินได้รับ เช่น เผยให้เห็นข้อจำกัดของทีมสนับสนุนลูกค้าที่เป็นมนุษย์และความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับความสามารถอัตโนมัติ นอกจากนี้ การระบาดใหญ่ได้เปลี่ยนความคาดหวังของเราในฐานะผู้บริโภค ทำให้ความต้องการประสบการณ์ของลูกค้าที่เน้นดิจิทัลเพิ่มขึ้น

แล้วตอนนี้เราอยู่ที่ไหน?

แล้วตอนนี้ Shaip อยู่ที่ไหน? จากการสำรวจของ Salesforce ก่อนเกิดการระบาดใหญ่เปิดเผยว่า revealed 62% ของผู้บริโภค เปิดกว้างสำหรับธุรกิจที่ผสมผสาน AI เข้ากับปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า เปอร์เซ็นต์นั้นมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น เช่นเดียวกับความสามารถของแพลตฟอร์ม AI อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ AI เชิงสนทนากลายเป็นเครื่องมือที่แพร่หลายอย่างแท้จริงในฐานะเครื่องมือสร้างการมีส่วนร่วมกับลูกค้า ยังต้องเอาชนะอุปสรรคบางประการ:

  1. การตรวจจับอารมณ์:

    สำหรับผู้เริ่มต้น แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ยังคงไม่ซับซ้อนในการตรวจจับอารมณ์ การสื่อสารของมนุษย์ขึ้นอยู่กับอารมณ์มากพอๆ กับภาษา และการเปลี่ยนน้ำเสียงอาจเปลี่ยนความหมายของบทสนทนาที่พูดหรือเขียนโดยสิ้นเชิง ในการฝึกคอมพิวเตอร์ให้ตรวจจับสัญญาณบริบทที่ละเอียดอ่อน ทีมผลิตภัณฑ์จำเป็นต้องมีข้อมูลจำนวนมากซึ่งประกอบด้วยเสียงของมนุษย์ที่แตกต่างกันมากมาย การค้นหาข้อมูลทั้งหมดนั้นไม่ใช่เรื่องเล็ก

  2. การเรียนรู้ภาษาใหม่:

    ประชากรส่วนใหญ่ของโลกไม่พูดภาษาอังกฤษ องค์กรระดับโลกที่หวังว่าจะใช้ AI เชิงสนทนาเพื่อโต้ตอบกับลูกค้านอกสหรัฐอเมริกาจะต้องใช้แพลตฟอร์มที่เข้าใจไม่เพียงแค่ภาษาที่แตกต่างกันเท่านั้น แต่ยังรวมถึงภาษาถิ่นที่หลากหลายและความแตกต่างทางวัฒนธรรมด้วย อีกครั้ง สิ่งนี้จะต้องใช้ข้อมูลคำพูดและเสียงหลายภาษาจำนวนมากจากชุมชนที่หลากหลายและสถานการณ์ที่หลากหลาย (เช่น TED Talks การอภิปราย การสนทนาทางโทรศัพท์ บทพูดคนเดียว ฯลฯ) และข้อมูลนั้นจะต้องครอบคลุมหัวข้อที่หลากหลาย .

  3. ระบุเสียงที่ถูกต้อง:

    การฝึก AI ให้ตรวจจับลำโพงตัวเดียวท่ามกลางเสียงต่างๆ มากมายเป็นความท้าทายอีกอย่างหนึ่ง ซึ่งทุกคนน่าจะคุ้นเคยกับลำโพงอัจฉริยะในบ้าน เช่น Google Home หรือ Alexa ของ Amazon ในห้องนั่งเล่นที่มีผู้คนพลุกพล่าน แพลตฟอร์มเหล่านี้อาจตอบสนองต่อคำสั่งที่ไม่ได้มีไว้สำหรับพวกเขา หรืออาจไม่สามารถแยกแยะคำสั่งในการสนทนาหลายรายการได้ ซึ่งมักจะสร้างความหงุดหงิดเล็กน้อยและบางทีอาจโล่งใจ แต่เมื่อธุรกรรมทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลลูกค้าที่มีความละเอียดอ่อนถูกดำเนินการผ่านคำสั่งเสียง จำเป็นที่ AI จะไม่สร้างความสับสนให้กับบัญชีผู้ใช้

มาพูดถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม AI ของคุณวันนี้

แม้จะมีอุปสรรคเหล่านี้ แต่ AI เชิงสนทนาก็มีศักยภาพมหาศาลสำหรับธุรกิจทุกประเภท Shaip อยู่ที่นี่เพื่อช่วยคุณปลดล็อกศักยภาพนั้น และทุกอย่างเริ่มต้นด้วยข้อมูล เราสามารถให้ข้อมูลเสียงที่มีการถอดเสียงประกอบพร้อมคำอธิบายประกอบให้กับทีมผลิตภัณฑ์เป็นเวลาหลายชั่วโมงในกว่า 50 ภาษา ด้วยการใช้แอปรับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเรา เราสามารถปรับปรุงการกระจายงานการรวบรวมข้อมูลไปยังทีมระดับโลกของนักรวบรวมข้อมูลที่มีประสบการณ์ อินเทอร์เฟซของแอปช่วยให้ผู้ให้บริการเก็บรวบรวมข้อมูลและใส่คำอธิบายประกอบสามารถดูงานรวบรวมที่ได้รับมอบหมาย ทบทวนหลักเกณฑ์โครงการโดยละเอียดรวมถึงตัวอย่าง และส่งและอัปโหลดข้อมูลอย่างรวดเร็วเพื่อขออนุมัติจากผู้ตรวจสอบโครงการ

ใช้ร่วมกับ แพลตฟอร์ม ShaipCloudแอพของเราเป็นเพียงหนึ่งในเครื่องมือมากมายที่ช่วยให้เราสามารถจัดหา ถอดเสียง และใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลในแทบทุกขนาดที่จำเป็นในการฝึกอัลกอริทึมที่ซับซ้อนเพื่อใช้ในการโต้ตอบกับลูกค้าในโลกแห่งความเป็นจริง ต้องการเรียนรู้สิ่งอื่นที่ทำให้เราเป็นผู้นำในการสนทนา AI หรือไม่? ติดต่อและให้ AI ของคุณพูด

แบ่งปันสังคม