La guida completa all'IA conversazionale
La guida definitiva per gli acquirenti 2023
Introduzione
Non uno di questi giorni si ferma a chiederti quando è stata l'ultima volta che hai parlato con un chatbot o un assistente virtuale? Invece, le macchine hanno riprodotto la nostra canzone preferita, identificando rapidamente un luogo cinese locale che consegna al tuo indirizzo e gestisce le richieste nel cuore della notte, con facilità.
A chi è rivolta questa guida?
Questa guida completa è per:
- Tutti voi imprenditori e imprenditori solisti che sgranocchiate regolarmente enormi quantità di dati
- AI e machine learning o professionisti che stanno iniziando con le tecniche di ottimizzazione dei processi
- Project manager che intendono implementare un time-to-market più rapido per i loro modelli di intelligenza artificiale o prodotti basati sull'intelligenza artificiale
- E gli appassionati di tecnologia a cui piace entrare nei dettagli dei livelli coinvolti nei processi di intelligenza artificiale.
Cos'è l'IA conversazionale
L'intelligenza artificiale conversazionale è una forma avanzata di intelligenza artificiale che consente alle macchine di impegnarsi in dialoghi interattivi simili a quelli umani con gli utenti. Questa tecnologia comprende e interpreta il linguaggio umano per simulare conversazioni naturali. Può imparare dalle interazioni nel tempo per rispondere contestualmente.
I sistemi di intelligenza artificiale conversazionale sono ampiamente utilizzati in applicazioni come chatbot, assistenti vocali e piattaforme di assistenza clienti attraverso i canali digitali e di telecomunicazione.
Il mercato dell'IA conversazionale ha registrato una rapida crescita negli ultimi anni. Inizialmente sviluppata per scopi di intrattenimento, l'IA conversazionale è diventata parte integrante dell'ecosistema digitale. Ecco alcune statistiche chiave per illustrare il suo impatto:
- Il mercato globale dell'IA conversazionale è stato valutato a 6.8 miliardi di dollari nel 2021 e si prevede che crescerà fino a 18.4 miliardi di dollari entro il 2026 con un CAGR del 22.6%. Entro il 2028, si prevede che le dimensioni del mercato raggiungeranno $29.8 miliardi.
- Nonostante la sua prevalenza, 63% degli utenti non sa di utilizzare l'IA nella vita quotidiana.
- A Sondaggio Gartner ha scoperto che molte aziende hanno identificato i chatbot come la loro principale applicazione AI, con quasi il 70% dei colletti bianchi che dovrebbe interagire quotidianamente con piattaforme conversazionali entro il 2022.
- Dalla pandemia, il volume delle interazioni gestite dagli agenti conversazionali è aumentato di tanto 250% in più settori.
- La quota di esperti di marketing che utilizzano l'intelligenza artificiale per il marketing digitale in tutto il mondo è aumentata notevolmente, dal 29% nel 2018 al 84% in 2020.
- Nel 2022, 91% degli utenti adulti di assistenti vocali utilizza la tecnologia IA conversazionale sui propri smartphone.
- La navigazione e la ricerca di prodotti erano il le migliori attività commerciali condotto utilizzando la tecnologia dell'assistente vocale tra gli utenti statunitensi in un sondaggio del 2021.
- Tra i professionisti della tecnologia in tutto il mondo, quasi 80% utilizzare gli assistenti virtuali per il servizio clienti.
- Entro il 2024, il 73% dei decisori del servizio clienti nordamericano ritiene che chat online, chat video, chatbot o social media saranno i canali di assistenza clienti più utilizzati.
- In un sondaggio del 2021, 86% dei dirigenti statunitensi ha convenuto che l'intelligenza artificiale sarebbe diventata una "tecnologia mainstream" all'interno della propria azienda.
- A partire da febbraio 2022, 53% degli adulti statunitensi ha comunicato con un chatbot AI per il servizio clienti nell'ultimo anno.
- Nel 2022, 3.5 miliardi si accedeva alle app chatbot in tutto il mondo.
- I primi tre motivi I consumatori statunitensi utilizzano un chatbot per l'orario di lavoro (18%), le informazioni sui prodotti (17%) e le richieste al servizio clienti (16%).
Queste statistiche evidenziano la crescente adozione e influenza dell'IA conversazionale in vari settori e comportamenti dei consumatori.
Come funziona l'IA conversazionale
L'intelligenza artificiale conversazionale utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altri algoritmi sofisticati per impegnarsi in dialoghi ricchi di contesto. Man mano che l'intelligenza artificiale incontra una gamma più ampia di input dell'utente, migliora il riconoscimento dei modelli e le capacità predittive. Il processo di coinvolgimento dell'IA conversazionale con gli utenti può essere suddiviso in quattro passaggi chiave:
Passaggio 1: raccolta degli input – Gli utenti forniscono il loro input tramite testo o voce.
Passaggio 2: elaborazione dell'input - Quando l'input è in forma di testo, la comprensione del linguaggio naturale (NLU) viene utilizzata per estrarre il significato dalle parole. Per gli input vocali, viene prima impiegato il riconoscimento vocale automatico (ASR) per convertire l'audio in token linguistici che possono essere ulteriormente analizzati.
Passaggio 3: generazione della risposta – Vengono utilizzate tecniche di generazione del linguaggio naturale per rispondere in modo appropriato alla domanda dell'utente.
Passaggio 4: miglioramento continuo – I sistemi di intelligenza artificiale conversazionale analizzano gli input degli utenti nel tempo, affinando le loro risposte per garantire accuratezza e pertinenza.
Tipi di IA conversazionale
L'intelligenza artificiale conversazionale può apportare grandi vantaggi alle aziende rispondendo a esigenze diverse e fornendo soluzioni su misura. Esistono tre tipi principali di IA conversazionale: chatbot, assistenti vocali e risposte vocali interattive. La scelta del modello giusto dipende dagli obiettivi aziendali e dal caso d'uso.
chatbots
I chatbot sono strumenti di intelligenza artificiale basati su testo che coinvolgono gli utenti tramite messaggistica o siti web. Possono essere basati su regole, guidati da AI/NLP o ibridi. I chatbot automatizzano l'assistenza clienti, le vendite e le attività di generazione di lead offrendo assistenza personalizzata.
Assistenti vocali
Gli assistenti vocali (VA) consentono l'interazione tramite comandi vocali. Elaborano il linguaggio parlato per il coinvolgimento a mani libere e si trovano negli smartphone e negli altoparlanti. L'assistenza di VA nell'assistenza clienti, nella pianificazione degli appuntamenti, nelle indicazioni e nelle domande frequenti.
IVR
Gli IVR sono sistemi di telefonia basati su regole che consentono l'interazione tramite comandi vocali o input a toni. Automatizzano il routing delle chiamate, la raccolta di informazioni e le opzioni self-service. Gli IVR gestiscono in modo efficiente elevati volumi di chiamate in clienti e vendite.
Differenza tra AI e chatbot basato su regole
| Chatbot AI/PNL | Chatbot basato su regole |
| Comprende e interagisce con i comandi vocali e di testo | Capisce e interagisce solo con i comandi di testo |
| Capisce il contesto e interpreta l'intento in una conversazione | Può seguire il flusso di chat predeterminato su cui è stato addestrato |
| Progettato per avere dialoghi colloquiali | Progettato per essere puramente di navigazione |
| Funziona su più interfacce come blog e assistenti virtuali | Funziona solo come interfaccia di supporto chat |
| Può imparare dalle interazioni, dalle conversazioni | Segue un insieme di regole predefinite e deve essere configurato con nuovi aggiornamenti |
| Richiede molto tempo, dati e risorse per la formazione | Più veloce e meno costoso da addestrare |
| Può fornire risposte personalizzate in base alle interazioni | Svolge compiti prevedibili |
| Ideale per progetti complessi che richiedono un processo decisionale avanzato | Ideale per casi d'uso più semplici e ben definiti |
Vantaggi dell'IA conversazionale
L'intelligenza artificiale conversazionale è diventata sempre più avanzata, intuitiva ed economica, portando a un'adozione diffusa in tutti i settori. Esploriamo i vantaggi significativi di questa tecnologia innovativa in modo più dettagliato:
Conversazioni personalizzate su più canali
L'intelligenza artificiale conversazionale consente alle organizzazioni di fornire un servizio clienti di prima classe attraverso interazioni personalizzate su vari canali, fornendo un percorso del cliente senza soluzione di continuità dai social media alle chat web dal vivo.
Scala facilmente per gestire elevati volumi di chiamate
L'intelligenza artificiale conversazionale può aiutare i team del servizio clienti a gestire picchi improvvisi nel volume delle chiamate classificando le interazioni in base all'intento, ai requisiti, alla cronologia delle chiamate e al sentimento del cliente. Ciò consente un instradamento efficiente delle chiamate, garantendo che gli agenti in tempo reale gestiscano le interazioni di alto valore mentre i chatbot gestiscono quelle di basso valore.
Migliora il servizio clienti
L'esperienza del cliente è diventata un significativo elemento di differenziazione del marchio. L'intelligenza artificiale conversazionale aiuta le aziende a offrire esperienze positive. Fornisce risposte istantanee e accurate alle domande e sviluppa risposte incentrate sul cliente utilizzando la tecnologia di riconoscimento vocale, l'analisi del sentiment e il riconoscimento delle intenzioni.
Supporta iniziative di marketing e vendite
L'intelligenza artificiale conversazionale consente alle aziende di creare identità di marchio uniche e ottenere un vantaggio competitivo sul mercato. Le aziende possono integrare i chatbot AI nel marketing mix per sviluppare profili completi degli acquirenti, comprendere le preferenze di acquisto e progettare contenuti personalizzati su misura per le esigenze dei clienti.
Migliori risparmi sui costi con l'assistenza clienti automatizzata
I chatbot offrono efficienza in termini di costi, con previsioni che salveranno le aziende $ 8 miliardi all'anno entro il 2022. Lo sviluppo di chatbot per gestire query semplici e complesse riduce la necessità di una formazione continua per gli agenti del servizio clienti. Sebbene i costi iniziali di implementazione possano essere elevati, i vantaggi a lungo termine superano l'investimento iniziale.
Supporto multilingue per una portata globale
L'intelligenza artificiale conversazionale può essere programmata per supportare più lingue, consentendo alle aziende di soddisfare una base di clienti globale. Questa capacità aiuta le aziende a fornire un supporto continuo ai clienti che non parlano inglese, abbattendo le barriere linguistiche e migliorando la soddisfazione complessiva del cliente.
Migliore raccolta e analisi dei dati
Le piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale possono raccogliere e analizzare grandi quantità di dati dei clienti, offrendo preziose informazioni sul comportamento, le preferenze e le preoccupazioni dei clienti. Questo approccio basato sui dati aiuta le aziende a prendere decisioni informate, perfezionare le strategie di marketing e sviluppare prodotti e servizi migliori. Inoltre, questo flusso continuo di dati migliora la capacità di apprendimento dell'IA, portando a risposte più accurate ed efficienti nel tempo.
24 / 7 Disponibilità
L'intelligenza artificiale conversazionale può fornire supporto XNUMX ore su XNUMX, assicurando che i clienti ricevano assistenza ogni volta che è necessario, indipendentemente dal fuso orario o dai giorni festivi. Questa disponibilità continua è particolarmente importante per le aziende con operazioni globali o per i clienti che richiedono supporto al di fuori dell'orario lavorativo tradizionale.
Esempio di AI conversazionale
Molte grandi e piccole aziende utilizzano chatbot basati sull'intelligenza artificiale e assistenti virtuali sui social media. Questi strumenti aiutano le aziende a interagire con i clienti, rispondere alle domande e fornire supporto in modo rapido e semplice. Ecco alcuni esempi:
Domino: ordini, query, chatbot di stato
Il chatbot di Domino, "Dom", è disponibile su più piattaforme, tra cui Facebook Messenger, Twitter e il sito Web dell'azienda.
Dom consente ai clienti di effettuare ordini, tenere traccia delle consegne e ricevere consigli personalizzati sulla pizza in base alle loro preferenze. Questo approccio basato sull'intelligenza artificiale ha migliorato l'esperienza complessiva del cliente e reso più efficiente il processo di ordinazione.
Spotify: chatbot per la ricerca di musica
Il chatbot di Spotify su Facebook Messenger aiuta gli utenti a trovare, ascoltare e condividere musica. Il chatbot può consigliare playlist in base alle preferenze, all'umore o alle attività dell'utente e persino fornire playlist personalizzate su richiesta.
Il chatbot basato sull'intelligenza artificiale consente agli utenti di scoprire nuova musica e condividere i propri brani preferiti direttamente tramite l'app Messenger, migliorando l'esperienza musicale complessiva.
eBay – ShopBot intuitivo
Lo ShopBot di eBay, disponibile su Facebook Messenger, aiuta gli utenti a trovare prodotti e offerte sulla piattaforma di eBay. Il chatbot può fornire suggerimenti di acquisto personalizzati in base alle preferenze, alle fasce di prezzo e agli interessi dell'utente.
Gli utenti possono anche caricare una foto di un oggetto che stanno cercando e il chatbot utilizzerà la tecnologia di riconoscimento delle immagini per trovare oggetti simili su eBay. Questa soluzione basata sull'intelligenza artificiale semplifica lo shopping e aiuta gli utenti a scoprire articoli e occasioni unici.
Riduci le sfide comuni relative ai dati nell'IA conversazionale
L'IA conversazionale sta trasformando dinamicamente la comunicazione uomo-computer. E molte aziende sono desiderose di sviluppare strumenti e applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale avanzati che possono alterare il modo in cui vengono svolte le attività. Tuttavia, prima di sviluppare un chatbot in grado di facilitare una migliore comunicazione tra te e i tuoi clienti, devi considerare le numerose insidie dello sviluppo che potresti incontrare.
Diversità linguistica
Lo sviluppo di un assistente di chat in grado di soddisfare diverse lingue è impegnativo. Inoltre, l'assoluta diversità delle lingue globali rende difficile lo sviluppo di un chatbot che fornisca un servizio clienti senza interruzioni a tutti i clienti.
Nel 2022, circa 1.5 miliardi le persone parlavano inglese in tutto il mondo, seguito dal cinese mandarino con 1.1 miliardi di parlanti. Sebbene l'inglese sia la lingua straniera più parlata e studiata a livello globale, solo circa 20% della popolazione mondiale lo parla. Fa sì che il resto della popolazione mondiale - l'80% - parli lingue diverse dall'inglese. Quindi, quando sviluppi un chatbot, devi anche considerare la diversità linguistica.
Variabilità linguistica
Gli esseri umani parlano lingue diverse e la stessa lingua in modo diverso. Sfortunatamente, è ancora impossibile per una macchina comprendere appieno la variabilità della lingua parlata, tenendo conto delle emozioni, dei dialetti, della pronuncia, degli accenti e delle sfumature.
Le nostre parole e la scelta della lingua si riflettono anche nel modo in cui scriviamo. Ci si può aspettare che una macchina capisca e apprezzi la variabilità del linguaggio solo quando un gruppo di annotatori la addestra su vari set di dati vocali.
Dinamismo nel discorso
Un'altra grande sfida nello sviluppo di un'IA conversazionale è portare il dinamismo del parlato nella mischia. Ad esempio, quando parliamo usiamo diversi riempitivi, pause, frammenti di frasi e suoni indecifrabili. Inoltre, il discorso è molto più complesso della parola scritta poiché di solito non ci fermiamo tra ogni parola e accentiamo la sillaba giusta.
Quando ascoltiamo gli altri, tendiamo a ricavare l'intento e il significato della loro conversazione usando la nostra vita di esperienze. Di conseguenza, contestualizziamo e comprendiamo le loro parole anche quando sono ambigue. Tuttavia, una macchina è incapace di questa qualità.
Dati rumorosi
I dati rumorosi o il rumore di fondo sono dati che non forniscono valore alle conversazioni, come campanelli, cani, bambini e altri suoni di sottofondo. Pertanto, è essenziale strofinare o filtrare il file audio di questi suoni e addestrare il sistema di intelligenza artificiale a identificare i suoni che contano e quelli che non lo sono.
Pro e contro dei diversi tipi di dati vocali
Costruire un sistema di riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale o un'intelligenza artificiale conversazionale richiede tonnellate di set di dati di addestramento e test. Tuttavia, avere accesso a tali set di dati di qualità, affidabili e che soddisfano le esigenze specifiche del tuo progetto, non è facile. Tuttavia, ci sono opzioni disponibili per le aziende che cercano set di dati di formazione e ciascuna opzione presenta vantaggi e svantaggi.
Nel caso in cui tu stia cercando un tipo di set di dati generico, hai molte opzioni di discorso pubblico disponibili. Tuttavia, per qualcosa di più specifico e pertinente ai requisiti del tuo progetto, potresti doverlo raccogliere e personalizzare da solo.
Dati vocali proprietari
Il primo posto in cui cercare sarebbero i dati proprietari della tua azienda. Tuttavia, dal momento che hai il diritto legale e il consenso per utilizzare i dati vocali dei tuoi clienti, potresti essere in grado di utilizzare questo enorme set di dati per la formazione e il test dei tuoi progetti.
PRO:
- Nessun costo aggiuntivo per la raccolta dei dati di formazione
- È probabile che i dati di formazione siano rilevanti per la tua attività
- I dati vocali hanno anche un'acustica di fondo ambientale naturale, utenti dinamici e dispositivi.
Contro:
- L'utilizzo di tali dati potrebbe costarti un sacco di soldi per l'autorizzazione alla registrazione e all'utilizzo.
- I dati vocali potrebbero avere limitazioni linguistiche, demografiche o di base dei clienti
- I dati potrebbero essere gratuiti, ma pagherai comunque per l'elaborazione, la trascrizione, la codifica e altro ancora.
Set di dati pubblici
I set di dati sul discorso pubblico sono un'altra opzione se non intendi utilizzare i tuoi. Questi set di dati fanno parte del pubblico dominio e potrebbero essere raccolti per progetti open source.
Vantaggi:
- I set di dati pubblici sono gratuiti e ideali per progetti a basso budget
- Sono disponibili per il download immediato
- I set di dati pubblici sono disponibili in una varietà di set di campioni con script e senza script.
Svantaggi:
- I costi di elaborazione e controllo qualità potrebbero essere elevati
- La qualità dei set di dati sul discorso pubblico varia in misura significativa
- I campioni vocali offerti sono generalmente generici, il che li rende inadatti allo sviluppo di progetti vocali specifici
- I set di dati sono in genere prevenuti verso la lingua inglese
Set di dati preconfezionati/pronti all'uso
Esplora i set di dati preconfezionati è un'altra opzione se dati pubblici o proprietari raccolta di dati vocali non soddisfa le tue esigenze.
Il fornitore ha raccolto set di dati vocali preconfezionati allo scopo specifico di rivenderli ai clienti. Questo tipo di set di dati potrebbe essere utilizzato per sviluppare applicazioni generiche o scopi specifici.
Vantaggi:
- Potresti ottenere l'accesso a un set di dati adatto alle tue specifiche esigenze di dati vocali
- È più conveniente utilizzare un set di dati preconfezionato che raccoglierne uno proprio
- Potresti riuscire ad accedere rapidamente al set di dati
Svantaggi:
- Poiché il set di dati è preconfezionato, non è personalizzato in base alle esigenze del tuo progetto.
- Inoltre, il set di dati non è univoco per la tua azienda poiché qualsiasi altra azienda può acquistarlo.
Scegli Set di dati raccolti personalizzati
Quando si crea un'applicazione vocale, è necessario un set di dati di addestramento che soddisfi tutti i requisiti specifici. Tuttavia, è altamente improbabile che tu ottenga l'accesso a un set di dati preconfezionato che soddisfi i requisiti unici del tuo progetto. L'unica opzione disponibile sarebbe quella di creare il set di dati o procurarsi il set di dati tramite fornitori di soluzioni di terze parti.
I set di dati per le tue esigenze di formazione e test sono completamente personalizzabili. È possibile includere il dinamismo linguistico, la varietà dei dati vocali e l'accesso a vari partecipanti. Inoltre, il set di dati può essere ridimensionato per soddisfare le esigenze del tuo progetto in tempo.
Vantaggi:
- I set di dati vengono raccolti per il tuo caso d'uso specifico. La possibilità che gli algoritmi di intelligenza artificiale si discostino dai risultati previsti è ridotta al minimo.
- Controllare e ridurre la distorsione nei dati AI
Svantaggi:
- I set di dati possono essere costosi e richiedere molto tempo; tuttavia i vantaggi superano sempre i costi.
Casi d'uso dell'IA conversazionale
Il mondo delle possibilità per il riconoscimento dei dati vocali e le applicazioni vocali è immenso e vengono utilizzate in diversi settori per una miriade di applicazioni.
Elettrodomestici/dispositivi intelligenti
Nel Voice Consumer Index 2021, è stato riportato che vicino a 66% degli utenti di Stati Uniti, Regno Unito e Germania ha interagito con gli altoparlanti intelligenti e il 31% ha utilizzato ogni giorno una qualche forma di tecnologia vocale. Inoltre, i dispositivi smart come televisori, luci, sistemi di sicurezza e altri rispondono ai comandi vocali grazie alla tecnologia di riconoscimento vocale.
Applicazione di ricerca vocale
La ricerca vocale è una delle applicazioni più comuni dello sviluppo dell'IA conversazionale. Di 20% di tutte le ricerche condotte su Google provengono dalla sua tecnologia di assistente vocale. 74% degli intervistati a un sondaggio ha affermato di aver utilizzato la ricerca vocale nell'ultimo mese.
I consumatori fanno sempre più affidamento sulla ricerca vocale per i loro acquisti, l'assistenza clienti, l'individuazione di attività commerciali o indirizzi e lo svolgimento di richieste.
Assistenza clienti
L'assistenza clienti è uno dei casi d'uso più importanti della tecnologia di riconoscimento vocale in quanto aiuta a migliorare l'esperienza di acquisto del cliente in modo conveniente ed efficace.
SANITARIETÀ
Gli ultimi sviluppi nei prodotti di IA conversazionale stanno vedendo un vantaggio significativo per l'assistenza sanitaria. Viene ampiamente utilizzato da medici e altri professionisti sanitari per acquisire note vocali, migliorare la diagnosi, fornire consulenze e mantenere la comunicazione medico-paziente.
Applicazioni di sicurezza
Il riconoscimento vocale sta vedendo un altro caso d'uso sotto forma di applicazioni di sicurezza in cui il software determina le caratteristiche vocali uniche degli individui. Consente l'accesso o l'accesso ad applicazioni o locali in base alla corrispondenza vocale. La biometria vocale elimina il furto di identità, la duplicazione delle credenziali e l'uso improprio dei dati.
Comandi vocali veicolari
I veicoli, principalmente automobili, hanno un software di riconoscimento vocale che risponde ai comandi vocali che migliorano la sicurezza dei veicoli. Questi strumenti di intelligenza artificiale conversazionale accettano semplici comandi come la regolazione del volume, l'esecuzione di chiamate e la selezione delle stazioni radio.
Settori che utilizzano l'IA conversazionale
Attualmente, l'IA conversazionale viene utilizzata principalmente come Chatbot. Tuttavia, diversi settori stanno implementando questa tecnologia per ottenere enormi vantaggi. Alcuni dei settori che utilizzano l'IA conversazionale sono:
SANITARIETÀ
L'IA conversazionale sta avendo un enorme impatto sul settore sanitario. L'IA conversazionale ha dimostrato di essere vantaggiosa per pazienti, medici, personale, infermieri e altro personale medico.
Alcuni dei vantaggi sono
- Coinvolgimento del paziente nella fase post-trattamento
- Chatbot per la pianificazione degli appuntamenti
- Rispondere alle domande più frequenti e alle domande generali
- Valutazione dei sintomi
- Identificare i pazienti in terapia intensiva
- Escalation dei casi di emergenza
E-Commerce
L'IA conversazionale aiuta le aziende di e-commerce a interagire con i propri clienti, fornire consigli personalizzati e vendere prodotti.
Il settore dell'e-commerce sta sfruttando fino in fondo i vantaggi di questa tecnologia all'avanguardia.
- Raccolta di informazioni sui clienti
- Fornire informazioni e consigli sui prodotti pertinenti
- Migliorare la soddisfazione del cliente
- Aiutare a effettuare ordini e resi
- Rispondi alle domande frequenti
- Prodotti di cross-sell e upsell
Settore bancario
Il settore bancario sta implementando strumenti di intelligenza artificiale conversazionale per migliorare le interazioni con i clienti, elaborare le richieste in tempo reale e fornire un'esperienza cliente semplificata e unificata su più canali.
- Consenti ai clienti di controllare i propri saldi in tempo reale
- Aiuto con i depositi
- Assistere nella dichiarazione delle tasse e nella richiesta di prestiti
- Semplifica il processo bancario inviando promemoria, notifiche e avvisi di fatturazione
Assicurazione
Simile al settore bancario, anche il settore assicurativo è guidato digitalmente dall'IA conversazionale e ne sta raccogliendo i frutti. Ad esempio, l'IA conversazionale sta aiutando il settore assicurativo a fornire mezzi più rapidi e affidabili per risolvere conflitti e reclami.
- Fornire raccomandazioni politiche
- Risarcimenti più rapidi dei sinistri
- Elimina i tempi di attesa
- Raccogli feedback e recensioni dai clienti
- Creare consapevolezza dei clienti sulle politiche
- Gestisci reclami e rinnovi più rapidamente
Offerta di Shaip
Quando si tratta di fornire set di dati affidabili e di qualità per lo sviluppo di applicazioni vocali avanzate di interazione uomo-macchina, Shaip è stata leader del mercato con le sue implementazioni di successo. Tuttavia, con una grave carenza di chatbot e assistenti vocali, le aziende cercano sempre più i servizi di Shaip, leader di mercato, per fornire set di dati personalizzati, accurati e di qualità per la formazione e i test per i progetti di intelligenza artificiale.
Combinando l'elaborazione del linguaggio naturale, possiamo fornire esperienze personalizzate aiutando a sviluppare applicazioni vocali accurate che imitano efficacemente le conversazioni umane. Utilizziamo una serie di tecnologie di fascia alta per offrire ai clienti esperienze di alta qualità. La PNL insegna alle macchine a interpretare i linguaggi umani e interagire con gli umani.
Trascrizione audio
Shaip è un fornitore leader di servizi di trascrizione audio che offre una varietà di file vocali/audio per tutti i tipi di progetti. Inoltre, Shaip offre un servizio di trascrizione al 100% generato dall'uomo per convertire file audio e video: interviste, seminari, conferenze, podcast, ecc. in testo facilmente leggibile.
Etichettatura del discorso
Shaip offre ampi servizi di etichettatura vocale separando sapientemente i suoni e la voce in un file audio ed etichettando ogni file. Separando accuratamente suoni audio simili e annotandoli,
Diarizzazione dei relatori
L'esperienza di Sharp si estende all'offerta di eccellenti soluzioni di diarizzazione degli altoparlanti segmentando la registrazione audio in base alla loro sorgente. Inoltre, i confini degli altoparlanti vengono accuratamente identificati e classificati, come l'altoparlante 1, l'altoparlante 2, la musica, il rumore di fondo, i suoni del veicolo, il silenzio e altro, per determinare il numero di altoparlanti.
Classificazione audio
L'annotazione inizia con la classificazione dei file audio in categorie predeterminate. Le categorie dipendono principalmente dai requisiti del progetto e in genere includono l'intento dell'utente, la lingua, la segmentazione semantica, il rumore di fondo, il numero totale di parlanti e altro ancora.
Raccolta di espressioni in linguaggio naturale/parole di risveglio
È difficile prevedere che il cliente sceglierà sempre parole simili quando fa una domanda o avvia una richiesta. Ad esempio, "Dov'è il ristorante più vicino?" "Trova ristoranti vicino a me" o "C'è un ristorante nelle vicinanze?"
Tutte e tre le espressioni hanno lo stesso intento ma sono formulate in modo diverso. Attraverso la permutazione e la combinazione, gli esperti di IA conversazionale di Shaip identificheranno tutte le possibili combinazioni possibili per articolare la stessa richiesta. Shaip raccoglie e annota espressioni e parole sveglia, concentrandosi su semantica, contesto, tono, dizione, tempismo, accento e dialetti.
Servizi di dati audio multilingue
I servizi di dati audio multilingue sono un'altra offerta altamente preferita da Shaip, poiché disponiamo di un team di raccoglitori di dati che raccolgono dati audio in oltre 150 lingue e dialetti in tutto il mondo.
Rilevamento dell'intento
Le interazioni e le comunicazioni umane sono spesso più complicate di quanto diamo loro credito. E questa complicazione innata rende difficile addestrare un modello ML per comprendere accuratamente il linguaggio umano.
Inoltre, persone diverse dello stesso gruppo demografico o di diversi gruppi demografici possono esprimere lo stesso intento o sentimento in modo diverso. Pertanto, il sistema di riconoscimento vocale deve essere addestrato a riconoscere l'intento comune indipendentemente dalla fascia demografica.
Per assicurarti di poter addestrare e sviluppare un modello ML di prim'ordine, i nostri logopedisti forniscono set di dati estesi e diversificati per aiutare il sistema a identificare i diversi modi in cui gli esseri umani esprimono lo stesso intento.
Classificazione degli intenti
Simile all'identificazione dello stesso intento da persone diverse, i tuoi chatbot dovrebbero anche essere addestrati a classificare i commenti dei clienti in varie categorie, predeterminate da te. Ogni chatbot o assistente virtuale è progettato e sviluppato con uno scopo specifico. Shaip può classificare l'intento dell'utente in categorie predefinite come richiesto.
Riconoscimento vocale automatico o ASR
Riconoscimento vocale” si riferisce alla conversione di parole pronunciate nel testo; tuttavia, il riconoscimento vocale e l'identificazione dell'oratore mirano a identificare sia il contenuto parlato che l'identità dell'oratore. La precisione dell'ASR è determinata da diversi parametri, ad es. volume dell'altoparlante, rumore di fondo, attrezzatura di registrazione, ecc.
Rilevamento del tono
Un altro aspetto interessante dell'interazione umana è il tono: riconosciamo intrinsecamente il significato delle parole a seconda del tono con cui vengono pronunciate. Mentre quello che diciamo è importante, anche il modo in cui diciamo quelle parole trasmette significato.
Ad esempio, una semplice frase come "Che gioia!" potrebbe essere un'esclamazione di felicità e potrebbe anche essere inteso come sarcastico. Dipende dal tono e dallo stress.
'Cosa stai facendo?'
'Cosa stai facendo?'
Entrambe queste frasi hanno le parole esatte, ma l'accento sulle parole è diverso, cambiando l'intero significato delle frasi. Il chatbot è addestrato per identificare felicità, sarcasmo, rabbia, irritazione e altre espressioni. È qui che entra in gioco l'esperienza dei patologi e degli annotatori del linguaggio di Sharp.
Licenza dati audio/vocale
Shaip offre set di dati vocali di qualità impareggiabile che possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche del tuo progetto. La maggior parte dei nostri set di dati può adattarsi a qualsiasi budget e i dati sono scalabili per soddisfare tutte le esigenze di progetti futuri. Offriamo oltre 40 ore di set di dati vocali pronti all'uso in oltre 100 dialetti in oltre 50 lingue. Forniamo anche una gamma di tipi di audio, tra cui parole spontanee, monologhi, con script e sveglia. Visualizza l'intero Catalogo dati.
Raccolta di dati audio/vocali
Quando c'è una carenza di set di dati vocali di qualità, la soluzione vocale risultante può essere piena di problemi e mancanza di affidabilità. Shaip è uno dei pochi fornitori che offre raccolte audio multilingue, trascrizioni audio e strumenti di annotazione e servizi completamente personalizzabili per il progetto.
I dati del parlato possono essere visti come uno spettro, che va dal discorso naturale da un lato al discorso innaturale dall'altro. Nel linguaggio naturale, hai l'oratore che parla in modo spontaneo. D'altra parte, il discorso innaturale suona limitato mentre l'oratore sta leggendo un copione. Infine, ai relatori viene chiesto di pronunciare parole o frasi in modo controllato nel mezzo dello spettro.
L'esperienza di Sharp si estende alla fornitura di diversi tipi di set di dati vocali in oltre 150 lingue
Dati con script
Agli oratori viene chiesto di pronunciare parole o frasi specifiche da un copione in un formato di dati vocali con script. Questo formato di dati controllato in genere include comandi vocali in cui l'oratore legge da uno script pre-preparato.
In Shaip, forniamo un set di dati con script per sviluppare strumenti per molte pronunce e tonalità. I buoni dati sul parlato dovrebbero includere campioni di molti parlanti di diversi gruppi di accenti.
Dati spontanei
Come negli scenari del mondo reale, i dati spontanei o di conversazione sono la forma più naturale di discorso. I dati potrebbero essere campioni di conversazioni telefoniche o interviste.
Shaip fornisce un formato vocale spontaneo per sviluppare chatbot o assistenti virtuali che devono comprendere conversazioni contestuali. Pertanto, il set di dati è fondamentale per lo sviluppo di chatbot avanzati e realistici basati sull'intelligenza artificiale.
Dati sulle espressioni
Il set di dati sul parlato delle espressioni fornito da Shaip è uno dei più ricercati sul mercato. È perché le espressioni / parole sveglia attivano gli assistenti vocali e li spingono a rispondere in modo intelligente alle domande umane.
Transcreazione
La nostra competenza multilingua ci aiuta a offrire set di dati di transcreazione con ampi campioni vocali che traducono una frase da una lingua all'altra mantenendo rigorosamente la tonalità, il contesto, l'intento e lo stile.
Dati di sintesi vocale (TTS).
Forniamo campioni vocali estremamente accurati che aiutano a creare prodotti di sintesi vocale autentici e multilingue. Inoltre, forniamo file audio con le loro trascrizioni prive di rumore di fondo accuratamente annotate.
Sintesi vocale
Shaip offre servizi di sintesi vocale esclusivi convertendo il parlato registrato in testo affidabile. Poiché fa parte della tecnologia NLP ed è fondamentale per lo sviluppo di assistenti vocali avanzati, l'attenzione si concentra su parole, frasi, pronuncia e dialetti.
Personalizzazione della raccolta dei dati vocali
I set di dati vocali svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo e nell'implementazione di modelli avanzati di IA conversazionale. Tuttavia, indipendentemente dallo scopo dello sviluppo di soluzioni vocali, l'accuratezza, l'efficienza e la qualità del prodotto finale dipendono dal tipo e dalla qualità dei suoi dati addestrati.
Alcune organizzazioni hanno un'idea chiara del tipo di dati di cui hanno bisogno. Tuttavia, la maggior parte non è pienamente consapevole delle esigenze e dei requisiti del proprio progetto. Pertanto, dobbiamo fornire loro un'idea concreta sulla raccolta dei dati audio metodologie utilizzate da Shaip.
Dati Demografici
Le lingue target e i dati demografici possono essere determinati in base al progetto. Inoltre, i dati vocali possono essere personalizzati in base alla demografia, come l'età, il titolo di studio, ecc. I paesi sono un altro fattore di personalizzazione nella raccolta dei dati di campionamento in quanto possono influenzare l'esito del progetto.
Tenendo presente la lingua e il dialetto necessari, i campioni audio per la lingua specificata vengono raccolti e personalizzati in base alla competenza richiesta: madrelingua o non madrelingua.
Dimensione della collezione
La dimensione del campione audio gioca un ruolo fondamentale nel determinare le prestazioni del progetto. Pertanto, il numero totale di intervistati dovrebbero essere presi in considerazione per la raccolta dei dati. Il numero totale di enunciati o anche le ripetizioni del discorso per partecipante o per il totale dei partecipanti.
Script di dati
Lo script è uno degli elementi più cruciali in una strategia di raccolta dati. Pertanto, è essenziale determinare lo script di dati necessario per il progetto – con script, senza script, enunciati o parole sveglia.
Formati audio
L'audio dei dati vocali gioca un ruolo fondamentale nello sviluppo di soluzioni di riconoscimento vocale e sonoro. Il qualità audio e il rumore di fondo può influire sul risultato della formazione del modello.
La raccolta dei dati vocali dovrebbe garantire formato del file, compressione, struttura del contenutoe i requisiti di pre-elaborazione possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze del progetto.
Consegna di file audio
Un componente estremamente critico della raccolta dei dati vocali è la consegna di file audio secondo i requisiti del cliente. Di conseguenza, i servizi di segmentazione, trascrizione ed etichettatura dei dati forniti da Shaip sono tra i più ricercati dalle aziende per la loro qualità e scalabilità confrontate.
Inoltre, seguiamo anche noi convenzioni di denominazione dei file per un uso immediato e attenersi rigorosamente alle tempistiche di consegna per una rapida implementazione.
La nostra competenza
Lingue supportate
Storie di successo
Abbiamo lavorato con alcune delle migliori aziende e marchi e abbiamo fornito loro soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale di prim'ordine.
Alcune delle nostre storie di successo includono,
- Abbiamo sviluppato un set di dati di riconoscimento vocale con oltre 10,000 ore di trascrizioni, conversazioni e file audio multilingue per addestrare e creare un chatbot live.
- Abbiamo creato un set di dati di alta qualità di migliaia di conversazioni di 1000 turni per conversazione utilizzato per la formazione sui chatbot assicurativi.
- Il nostro team di oltre 3000 esperti linguistici ha fornito più di 1000 ore di file audio e trascrizioni in 27 lingue native per la formazione e il test di un assistente digitale.
- Il nostro team di annotatori ed esperti linguistici ha anche raccolto e consegnato rapidamente 20,000 e più ore di espressioni in più di 27 lingue globali.
- I nostri servizi di riconoscimento vocale automatico sono uno dei più preferiti dal settore. Abbiamo fornito file audio etichettati in modo affidabile, assicurando un'attenzione specifica alla pronuncia, al tono e alle intenzioni utilizzando un'ampia gamma di trascrizioni e lessico da diversi set di altoparlanti per migliorare l'affidabilità dei modelli ASR.
Le nostre storie di successo derivano dall'impegno del nostro team a fornire sempre i migliori servizi utilizzando le ultime tecnologie ai nostri clienti. Ciò che ci rende diversi è che il nostro lavoro è supportato da annotatori esperti che forniscono set di dati imparziali e accurati di annotazioni gold standard.
Il nostro team di raccolta dati di oltre 30,000 contributori può reperire, scalare e fornire set di dati di alta qualità che aiutano nella rapida implementazione dei modelli ML. Inoltre, lavoriamo sulla più recente piattaforma basata sull'intelligenza artificiale e abbiamo la capacità di fornire soluzioni di dati vocali accelerati alle aziende molto più velocemente dei nostri concorrenti più vicini.
Conclusione
Crediamo onestamente che questa guida sia stata piena di risorse per te e che tu abbia risposto alla maggior parte delle tue domande. Tuttavia, se non sei ancora convinto di un fornitore affidabile, non cercare oltre.
Noi di Shaip siamo una delle principali società di annotazione dei dati. Abbiamo esperti del settore che comprendono i dati e le relative preoccupazioni come nessun altro. Potremmo essere i tuoi partner ideali mentre mettiamo in gioco competenze come impegno, riservatezza, flessibilità e proprietà per ogni progetto o collaborazione.
Quindi, indipendentemente dal tipo di dati per cui intendi ottenere annotazioni, potresti trovare in noi quel team di veterani per soddisfare le tue richieste e i tuoi obiettivi. Ottieni i tuoi modelli di intelligenza artificiale ottimizzati per l'apprendimento con noi.
Parliamo
Domande frequenti (FAQ)
I chatbot sono semplici programmi basati su regole che rispondono a input specifici. Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale conversazionale utilizza l'apprendimento automatico e la comprensione del linguaggio naturale per generare risposte contestuali più simili a quelle umane, consentendo interazioni naturali con gli utenti.
Alexa (Amazon) e Siri (Apple) sono esempi di intelligenza artificiale conversazionale, in quanto possono comprendere l'intento dell'utente, elaborare il linguaggio parlato e fornire risposte personalizzate in base al contesto e alla cronologia dell'utente.
Non esiste un'intelligenza artificiale conversazionale "migliore" definitiva, poiché piattaforme diverse soddisfano casi d'uso e settori unici. Alcune popolari piattaforme AI conversazionali includono Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, GPT-3 di OpenAI e Rasa.
Le applicazioni AI conversazionali includono chatbot di assistenza clienti, assistenti personali virtuali, strumenti per l'apprendimento delle lingue, consulenza sanitaria, consigli sull'e-commerce, onboarding delle risorse umane e gestione degli eventi, tra gli altri.
Gli strumenti di intelligenza artificiale conversazionale sono piattaforme e software che consentono lo sviluppo, l'implementazione e la gestione di chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale. Gli esempi includono Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, il framework Microsoft Bot e l'assistente digitale Oracle.