الذكاء الاصطناعي للمحادثة

3 معوقات تطور الذكاء الاصطناعي التخاطبي

بفضل التطورات المستمرة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر أداء عدد متزايد من المهام المعرفية. ونتيجة لذلك ، أصبحت الشركات قادرة على الاعتماد على الآلات في الوظائف الحيوية التي كان يُعتقد في السابق أنه من المستحيل تشغيلها آليًا. على وجه الخصوص ، أدى ظهور منصات الذكاء الاصطناعي للمحادثة مثل روبوتات المحادثة والوكلاء الإدراكيين الافتراضيين إلى منح المؤسسات في مجموعة واسعة من الصناعات القدرة على تحسين دعم العملاء وأنشطة الموارد البشرية - وهذه المنصات تزداد ذكاءً.

ارتفع الاهتمام بالذكاء الاصطناعي للمحادثات في عام 2020 ، كما حدث مع استثمارات الشركات في منصات التعلم الآلي. كان هذا في جزء كبير منه بسبب جائحة COVID-19 ، الذي أجبر الشركات في كل قطاع تقريبًا على إيجاد طرق لفعل المزيد بموارد أقل. كشفت الزيادة المفاجئة في استفسارات العملاء التي تلقتها البنوك وتجار التجزئة وشركات الطيران ، على سبيل المثال ، عن قيود فرق دعم العملاء البشرية والحاجة الملحة إلى القدرات الآلية. علاوة على ذلك ، غيّر الوباء توقعاتنا كمستهلكين ، مما زاد الطلب على تجارب العملاء الرقمية الأولى.

إذا أين نحن الآن؟

إذن أين شيب الآن؟ كشف مسح Salesforce الذي تم إجراؤه قبل الوباء عن ذلك 62٪ من المستهلكين كانت مفتوحة للشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي في تفاعلات العملاء. من المحتمل أن تكون هذه النسبة قد زادت ، وكذلك قدرات منصات الذكاء الاصطناعي. من أجل أن يصبح الذكاء الاصطناعي للمحادثة في كل مكان حقًا كأداة لمشاركة العملاء ، ومع ذلك ، لا يزال يتعين التغلب على بعض العقبات:

  1. كشف المشاعر:

    بالنسبة للمبتدئين ، لا تزال معظم المنصات غير متطورة نسبيًا عندما يتعلق الأمر باكتشاف المشاعر. يعتمد التواصل البشري على العاطفة بقدر ما يعتمد على اللغة ، ويمكن أن يغير التغيير في اللهجة معنى الحوار المنطوق أو المكتوب تمامًا. من أجل تدريب أجهزة الكمبيوتر على اكتشاف الإشارات السياقية الدقيقة ، تحتاج فرق المنتج إلى مجموعات من البيانات التي تحتوي على العديد من الأصوات البشرية المختلفة. العثور على كل تلك البيانات ليس بالأمر الهين.

  2. تعلم لغات جديدة:

    معظم سكان العالم لا يتحدثون الإنجليزية. ستحتاج المنظمات العالمية التي تأمل في استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة للتفاعل مع العملاء خارج الولايات المتحدة إلى منصات لا تفهم اللغات المختلفة فحسب ، بل أيضًا اللهجات الإقليمية المختلفة والاختلافات الثقافية. مرة أخرى ، سيتطلب هذا كميات كبيرة من الكلام متعدد اللغات والبيانات الصوتية من مجتمعات متنوعة ومجموعة واسعة من المواقف (على سبيل المثال ، محادثات TED ، والمناقشات ، والمحادثات الهاتفية ، والمونولوج ، وما إلى ذلك) ، وستحتاج تلك البيانات إلى تغطية مجموعة متنوعة من الموضوعات .

  3. تحديد الصوت الصحيح:

    يعد تدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف متحدث واحد من بين العديد من الأصوات تحديًا آخر ، من المحتمل أن يكون مألوفًا لأي شخص لديه مكبر صوت ذكي في المنزل مثل Google Home أو Amazon's Alexa. في غرفة المعيشة المزدحمة ، قد تستجيب هذه المنصات لأوامر غير مخصصة لها أو قد تكون غير قادرة على تمييز الأوامر عبر محادثات متعددة. يؤدي هذا عادةً إلى إحباط بسيط وربما بعض الارتياح الهزلي ، ولكن عندما يتم إجراء المعاملات التجارية التي تتضمن بيانات العملاء الحساسة عبر أوامر صوتية ، فمن الضروري ألا تخلط الذكاء الاصطناعي بين حسابات المستخدمين.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

على الرغم من هذه العقبات ، فإن الذكاء الاصطناعي للمحادثات يحمل إمكانات هائلة للشركات من جميع الأنواع. Shaip موجود هنا لمساعدتك في إطلاق العنان لهذه الإمكانات ، ويبدأ كل شيء بالبيانات. يمكننا تزويد فرق المنتج بساعات من البيانات الصوتية المكتوبة والتوضيحية بأكثر من 50 لغة. باستخدام تطبيق الحصول على البيانات الخاص بنا ، يمكننا تبسيط توزيع مهام جمع البيانات على فرق عالمية من جامعي البيانات ذوي الخبرة. تسمح واجهة التطبيق لموفري خدمات جمع البيانات والتعليقات التوضيحية بعرض مهام التجميع المخصصة لهم بسهولة ، ومراجعة إرشادات المشروع التفصيلية بما في ذلك العينات ، وإرسال البيانات وتحميلها بسرعة للموافقة عليها من قبل مدققي المشروع.

تستخدم بالاقتران مع منصة ShaipCloud، فإن تطبيقنا هو مجرد واحدة من العديد من الأدوات التي تزودنا بمصدر البيانات ، ونسخها ، والتعليق عليها بأي مقياس تقريبًا مطلوب لتدريب خوارزميات معقدة لاستخدامها في تفاعلات العملاء في العالم الحقيقي. هل تريد معرفة ما الذي يجعلنا أيضًا روادًا في مجال الذكاء الاصطناعي للمحادثات؟ تواصل معنا ، ودعنا نتحدث عن الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

شارك الاجتماعية