De complete gids voor gespreks-AI
De ultieme kopersgids 2026
Introductie
Niemand vraagt zich tegenwoordig nog af wanneer je voor het laatst met een chatbot of virtuele assistent hebt gesproken. In plaats daarvan spelen machines ons favoriete nummer en identificeren ze snel een lokale Chinese zaak die bij je thuisbezorgt en verzoeken midden in de nacht afhandelt – met gemak.
De eerste conversationele AI-modellen, zoals ELIZA, hadden hun beperkingen omdat ze de context van het gesprek niet konden begrijpen, wat van invloed was op de relevantie van hun antwoorden.
Voor wie is deze gids bedoeld?
Deze uitgebreide gids is voor:
- Alle ondernemers en solopreneurs die enorme hoeveelheden data verwerken
- AI/ML of professionals die aan de slag gaan met procesoptimalisatietechnieken
- Projectmanagers die een snellere time-to-market voor hun AI-modellen of AI-gestuurde producten willen implementeren
- En tech-enthousiastelingen die graag ingaan op de details van de lagen die betrokken zijn bij AI-processen.
Wat is Conversationele AI
Conversationele AI is een geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die machines in staat stelt om interactieve, mensachtige dialogen met gebruikers aan te gaan. Deze technologie, ook wel bekend als conversationele kunstmatige intelligentie (AI), begrijpt en interpreteert menselijke taal om natuurlijke gesprekken te simuleren. Het kan in de loop van de tijd leren van interacties om contextueel te reageren.
Conversationele AI-systemen worden veel gebruikt in toepassingen zoals chatbots, spraakassistenten en klantondersteuningsplatforms via digitale en telecommunicatiekanalen. Conversationele AI-technologieën worden breed toegepast in e-commerce, klantenservice en digitale selfservice, en verbeteren de algehele klantervaring en ondersteunen transacties. Hier zijn enkele belangrijke statistieken om de impact ervan te illustreren:
De wereldwijde conversatie-AI-markt werd in 6.8 gewaardeerd op 2021 miljard dollar en zal naar verwachting groeien tot 18.4 miljard dollar in 2026 bij een CAGR van 22.6%. Tegen 2028 zal de marktomvang naar verwachting zijn bereikt $ 29.8 miljard.
Ondanks de prevalentie, 63% van de gebruikers weet niet dat ze AI in hun dagelijks leven gebruiken.
A Gartner-enquête ontdekte dat veel bedrijven chatbots als hun primaire AI-toepassing identificeerden, waarbij naar verwachting bijna 70% van de bedienden tegen 2022 dagelijks met conversatieplatforms zal communiceren.
Sinds de pandemie is het aantal interacties dat wordt afgehandeld door gesprekspartners met maar liefst toegenomen 250% over meerdere industrieën.
In 2022, 91% van de volwassen gebruikers van stemassistenten gebruikte gespreks-AI-technologie op hun smartphones.
Bladeren en zoeken naar producten waren de top winkelactiviteiten uitgevoerd met behulp van spraakassistenttechnologie onder Amerikaanse gebruikers in een onderzoek uit 2021.
Onder techprofessionals wereldwijd bijna 80% gebruik virtuele assistenten voor klantenservice.
Tegen 2024 gelooft 73% van de Noord-Amerikaanse besluitvormers op het gebied van klantenservice dat online chat, videochat, chatbots of sociale media de meest gebruikte klantenservicekanalen.
Vanaf februari 2022 53% van de Amerikaanse volwassenen had het afgelopen jaar gecommuniceerd met een AI-chatbot voor klantenservice.
In 2022, 3.5 miljard wereldwijd werden chatbot-apps gebruikt.
Het top drie redenen Amerikaanse consumenten gebruiken een chatbot voor kantooruren (18%), productinformatie (17%) en verzoeken om klantenservice (16%).
Het selecteren van de juiste conversationele AI-oplossing of conversationele AI-software is cruciaal voor bedrijven die de klantervaring en operationele efficiëntie willen verbeteren.
Deze statistieken benadrukken de toenemende acceptatie en invloed van conversationele AI in verschillende sectoren en consumentengedrag.
Hoe werkt gespreks-AI
Conversationele AI maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP), deep learning en grote taalmodellen als fundamentele technologieën om geavanceerd begrip van natuurlijke taal en contextrijke dialogen mogelijk te maken. Naarmate de AI een breder scala aan gebruikersinputs tegenkomt, verbetert de patroonherkenning en het voorspellend vermogen. Het proces van conversationele AI om met gebruikers in contact te komen, kan worden onderverdeeld in vier belangrijke stappen.
Conversatie-AI begint met het verzamelen van input, waarbij gebruikers hun input via tekst of spraak geven. Voor tekstinvoer wordt natuurlijk taalbegrip (NLU) gebruikt om betekenis te extraheren, en het systeem maakt gebruik van een taalmodel en part of speech tagging om de gebruikersinvoer te interpreteren. Voor spraakinvoer moet de AI spraak herkennen met behulp van automatische spraakherkenning (ASR) om gesproken taal om te zetten in tekst. Het systeem genereert vervolgens een reactie met behulp van natuurlijke taalgeneratietechnieken. Na verloop van tijd verbetert conversatie-AI voortdurend door gebruikersinteracties te analyseren en de reacties te verfijnen om ervoor te zorgen dat ze accuraat en relevant zijn.
Conversational AI is als chatten met een superslimme computer die begrijpt wat je zegt en terugpraat als een echt persoon. Dit is hoe het op een simpele manier werkt:
Begrijpen wat u zegt: Of je nu praat of typt, de AI luistert aandachtig. Ze ontleedt je woorden om te achterhalen wat je bedoelt en pikt zelfs je toon of emoties op. De AI analyseert de intentie van de gebruiker en gebruikt die om passende antwoorden te genereren.
Er betekenis aan geven: Nadat de AI je woorden heeft begrepen, probeert hij het grotere geheel te begrijpen. Hij zoekt naar patronen en context om te begrijpen wat je echt vraagt of zegt, en gebruikt de gespreksstroom en context om de interactie te sturen.
Reageren op jou: Zodra de AI begrijpt wat je bedoelt, bedenkt hij snel het beste en meest geschikte antwoord. Hij kan meer vragen stellen of je de informatie geven die je nodig hebt, terwijl hij natuurlijk en vriendelijk klinkt, zodat het antwoord past bij de gespreksstroom.
Klinkt als een mens: De AI doet er alles aan om het gesprek zo soepel mogelijk te laten verlopen, alsof u met een mens praat en niet met een machine.
Slimmer worden in de loop van de tijd: Hoe meer je ermee chat, hoe beter het wordt. Het leert van elke interactie en verbetert zo zijn begrip van verschillende accenten, talen en zelfs straattaal. Het vermogen van de AI om te begrijpen en te reageren verbetert naarmate het leert van meer gebruikersinvoer, waardoor de AI complexe vragen beter begrijpt.
Stembehandeling en bijhouden: Als je praat in plaats van typt, gebruikt de AI spraakherkenning om spraak te herkennen en je stem om te zetten in tekst. De AI onthoudt ook wat je eerder hebt gezegd om het gesprek gaande te houden.
Altijd verbeteren: Na verloop van tijd verfijnt de AI haar antwoorden, waardoor ze met elk gesprek nauwkeuriger en behulpzamer worden en er altijd naar streeft om passende antwoorden te geven.
Conversational AI kan grote voordelen bieden voor bedrijven door in verschillende behoeften te voorzien en op maat gemaakte oplossingen te bieden. Er zijn drie hoofdtypen conversatie-AI: chatbots, stemassistenten en interactieve stemreacties. Het kiezen van het juiste model hangt af van uw zakelijke doelen en use case.
Soorten gespreks-AI
Conversational AI kan grote voordelen bieden voor bedrijven door in verschillende behoeften te voorzien en op maat gemaakte oplossingen te bieden. Er zijn drie hoofdtypen conversatie-AI: chatbots, stemassistenten en interactieve stemreacties. Het kiezen van het juiste model hangt af van uw zakelijke doelen en use case.
Verschil tussen AI en op regels gebaseerde chatbot
| Kenmerk | Traditionele/regelgebaseerde chatbot | AI/NLP-chatbot (conversatie-AI) |
|---|---|---|
| Mogelijkheid voor natuurlijke taalverwerking (NLP). | Vertrouwt op op regels gebaseerde systemen met vooraf gedefinieerde antwoorden, waardoor het begrip van complexe vragen beperkt is. | Maakt gebruik van geavanceerde NLP om natuurlijke taal te begrijpen en te interpreteren, en biedt zo slimmere, contextbewuste reacties. |
| Contextueel begrip | Heeft vaak moeite met het onthouden van de context van een gesprek en het herinneren van eerdere interacties. | Houdt de gespreksgeschiedenis en gebruikersvoorkeuren bij voor gepersonaliseerde en samenhangende interacties. |
| Machine Learning en zelflerend | Werkt met vooraf gedefinieerde scripts en heeft handmatige updates nodig voor verbetering. | Maakt gebruik van machinaal leren om continu te leren van interacties en automatisch te verbeteren. |
| Multichannel-, Omnichannel- en Multimodale Mogelijkheden | Over het algemeen beperkt tot specifieke platforms en voornamelijk tekstgebaseerd. | Functioneert via meerdere kanalen, waaronder spraakassistenten, mobiele apps en sociale media. |
| Interactiemodus | Begrijpt en communiceert alleen met tekstuele opdrachten. | Begrijpt en communiceert met zowel gesproken als geschreven opdrachten. |
| Context en intentie begrijpen | Kan vooraf gedefinieerde chatstromen volgen. | Begrijpt de context en interpreteert de intentie van de gebruiker dynamisch. |
| Dialoogstijl | Ontworpen voor puur navigatiedoeleinden. | Ontworpen voor een mensachtige, natuurlijke dialoog. |
| interfaces | Werkt alleen als chatondersteuningsinterface. | Werkt op blogs, apps, virtuele assistenten en meer. |
| Leren en updates | Vereist handmatige updates voor verbetering. | Leert voortdurend van interacties. |
| Trainingsvereisten | Sneller en goedkoper om te trainen. | Vereist aanzienlijke tijd, gegevens en middelen. |
| Responsaanpassing | Voert voorspelbare taken uit. | Biedt gepersonaliseerde antwoorden en handelt complexe interacties af. |
| Use Case | Het meest geschikt voor eenvoudige, duidelijk omschreven taken. | Het meest geschikt voor complexe, op besluitvorming gebaseerde en interactieve projecten. |
Voordelen van Conversational AI
Conversationele AI is steeds geavanceerder, intuïtiever en kosteneffectiever geworden, wat heeft geleid tot brede acceptatie in alle sectoren. Bedrijven maken nu gebruik van geavanceerde AI-technologieën en AI-agents om processen te automatiseren en de klantbetrokkenheid te verbeteren. Laten we de significante voordelen van deze innovatieve technologie eens nader bekijken:
Gesprekken via meerdere kanalen
Conversatie-AI stelt organisaties in staat om hoogwaardige klantenservice te leveren via gepersonaliseerde interacties via verschillende kanalen, wat zorgt voor een naadloze klantervaring, van sociale media tot live webchats. Bovendien kan conversatie-AI gebruikers door complexe informatie leiden en hen ondersteunen met realtime suggesties en ondersteuning.
Schaal moeiteloos om hoge belvolumes te beheren
Conversationele AI kan klantenserviceteams helpen bij het omgaan met plotselinge pieken in het aantal telefoongesprekken door interacties te categoriseren op basis van de intentie, behoeften, gespreksgeschiedenis en het sentiment van de klant. Het beheert en wijst klantverzoeken efficiënt af, waardoor de werklast van menselijke medewerkers wordt verminderd. Dit maakt efficiënte routering van gesprekken mogelijk, waardoor live medewerkers waardevolle interacties afhandelen, terwijl chatbots minder waardevolle interacties afhandelen.
Verhoog de klantenservice
De klantervaring is een belangrijke onderscheidende factor voor merken geworden. Conversationele AI helpt bedrijven positieve ervaringen te leveren en verbetert de gebruikerstevredenheid door directe ondersteuning te bieden bij routinematige vragen, terwijl menselijke agents essentieel blijven voor het afhandelen van complexe of genuanceerde problemen. Het biedt directe, accurate antwoorden op vragen en ontwikkelt klantgerichte antwoorden met behulp van spraakherkenningstechnologie, sentimentanalyse en intentieherkenning.
Ondersteunt marketing- en verkoopinitiatieven
Met conversatie-AI kunnen bedrijven unieke merkidentiteiten creëren en een concurrentievoordeel op de markt behalen. Bedrijven kunnen AI-chatbots integreren in de marketingmix om uitgebreide kopersprofielen te ontwikkelen, koopvoorkeuren te begrijpen en gepersonaliseerde inhoud te ontwerpen die is afgestemd op de behoeften van klanten.
Betere kostenbesparingen met geautomatiseerde klantenservice
Chatbots zijn kostenefficiënt, met voorspellingen dat ze bedrijven jaarlijks $ 8 miljard zullen besparen in 2022. Het ontwikkelen van chatbots om eenvoudige en complexe vragen te behandelen, vermindert de noodzaak voor continue training voor klantenservicemedewerkers. Hoewel de initiële implementatiekosten hoog kunnen zijn, wegen de voordelen op de lange termijn zwaarder dan de initiële investering.
Meertalige ondersteuning voor wereldwijd bereik
Conversational AI kan worden geprogrammeerd om meerdere talen te ondersteunen, waardoor bedrijven een wereldwijd klantenbestand kunnen bedienen. Dit vermogen helpt bedrijven naadloze ondersteuning te bieden aan niet-Engels sprekende klanten, taalbarrières te doorbreken en de algehele klanttevredenheid te verbeteren.
Verbeterde gegevensverzameling en -analyse
Conversationele AI-platformen kunnen enorme hoeveelheden klantdata verzamelen en analyseren, wat waardevolle inzichten biedt in klantgedrag, voorkeuren en zorgen. Door interacties met conversationele AI te analyseren, verkrijgen bedrijven waardevolle data-inzichten in gebruikersgedrag en -voorkeuren, die kunnen worden gebruikt om diensten te verbeteren en bedrijfsstrategieën te sturen. Deze datagedreven aanpak helpt bedrijven weloverwogen beslissingen te nemen, marketingstrategieën te verfijnen en betere producten en diensten te ontwikkelen. Bovendien verbetert deze continue datastroom het leervermogen van AI, wat op termijn leidt tot nauwkeurigere en efficiëntere reacties.
24/7 beschikbaarheid
Conversational AI kan XNUMX uur per dag ondersteuning bieden en ervoor zorgen dat klanten hulp krijgen wanneer dat nodig is, ongeacht tijdzones of feestdagen. Deze continue beschikbaarheid is vooral belangrijk voor bedrijven met wereldwijde activiteiten of klanten die ondersteuning nodig hebben buiten de traditionele kantooruren.
Voorbeeld van gespreks-AI
Veel grote en kleine bedrijven gebruiken AI-gestuurde chatbots en virtuele helpers op sociale media. Deze tools helpen bedrijven om snel en eenvoudig met klanten te communiceren, vragen te beantwoorden en ondersteuning te bieden. Er zijn veel voorbeelden van conversationele AI, waaronder populaire virtuele assistenten en chatbots zoals Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana en ChatGPT, die veel worden gebruikt in consumentenapparaten en -diensten. Hier zijn enkele voorbeelden:
Dominos – Bestelling, vragen, statuschatbot
Domino's chatbot, "Dom", is beschikbaar op meerdere platforms, waaronder Facebook Messenger, Twitter en de website van het bedrijf.
Met Dom kunnen klanten bestellingen plaatsen, leveringen volgen en aangepaste pizza-aanbevelingen ontvangen op basis van hun voorkeuren. Deze AI-gestuurde aanpak heeft de algehele klantervaring verbeterd en het bestelproces efficiënter gemaakt.
Spotify - Chatbot voor het vinden van muziek
De chatbot van Spotify op Facebook Messenger helpt gebruikers bij het vinden, beluisteren en delen van muziek. De chatbot kan afspeellijsten aanbevelen op basis van gebruikersvoorkeuren, stemming of activiteiten en kan op verzoek zelfs aangepaste afspeellijsten leveren.
Met de AI-gestuurde chatbot kunnen gebruikers nieuwe muziek ontdekken en hun favoriete nummers rechtstreeks via de Messenger-app delen, waardoor de algehele muziekervaring wordt verbeterd.
eBay – Intuïtieve ShopBot
eBay's ShopBot, beschikbaar op Facebook Messenger, helpt gebruikers bij het vinden van producten en aanbiedingen op het platform van eBay. De chatbot kan gepersonaliseerde winkelsuggesties geven op basis van gebruikersvoorkeuren, prijsklassen en interesses.
Gebruikers kunnen ook een foto uploaden van een item waarnaar ze op zoek zijn, en de chatbot gebruikt beeldherkenningstechnologie om vergelijkbare items op eBay te vinden. Deze door AI aangedreven oplossing stroomlijnt het winkelen en helpt gebruikers unieke items en koopjes te ontdekken.
Tekst-naar-spraak (TTS)-software
- Audioboeken: Geschreven boeken omzetten in audio voor degenen die graag luisteren. Bedrijven: Amazon (Audible), Google Play Books
- GPS-aanwijzingen: Helpen van chauffeurs met gesproken turn-by-turn instructies. Bedrijven: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Ondersteunende technologie: Geef tekst een stem voor mensen met een visuele beperking. Bedrijven: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Online leren: Lessen omzetten in audio zodat je onderweg kunt leren. Bedrijven: Coursera, Udemy (integratie van TTS voor cursusinhoud)
- Spraak-assistenten: De stemmen achter Alexa, Siri en Google Assistant aansturen. Bedrijven: Amazon, Apple, Google
Spraakherkenningssoftware
- College aantekeningen: Automatisch gesproken lezingen omzetten in geschreven notities. Bedrijven: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Medische gegevens: Artsen die spraak gebruiken om snel patiëntgegevens te documenteren. Bedrijven: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Klantoproepen: Telefoongesprekken transcriberen voor betere service en training. Bedrijven: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Bijschriften: Realtime ondertiteling maken voor video's en live-uitzendingen. Bedrijven: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Slimme huizen: Hiermee kunt u uw huis bedienen met eenvoudige spraakopdrachten. Bedrijven: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)
Beperk veelvoorkomende data-uitdagingen in Conversational AI
Conversationele AI transformeert de communicatie tussen mens en computer op dynamische wijze. Naarmate bedrijven geavanceerde tools en applicaties voor conversationele AI ontwikkelen, is databeveiliging cruciaal om gevoelige gebruikersinformatie te beschermen en het vertrouwen van gebruikers te behouden. Daarnaast is het verzamelen van gebruikersfeedback essentieel om conversationele AI-systemen te verfijnen en hun effectiviteit te verbeteren. Voordat u echter een chatbot ontwikkelt die de communicatie tussen u en uw klanten kan verbeteren, moet u de vele valkuilen die u tijdens de ontwikkeling kunt tegenkomen, bekijken.
Taalverscheidenheid
In 2022, ongeveer 1.5 miljard mensen spraken wereldwijd Engels, gevolgd door Chinees Mandarijn met 1.1 miljard sprekers. Hoewel Engels wereldwijd de meest gesproken en bestudeerde vreemde taal is, zijn er slechts ongeveer 20% van de wereldbevolking spreekt het. Het zorgt ervoor dat de rest van de wereldbevolking – 80% – andere talen dan Engels spreekt. Bij het ontwikkelen van een chatbot moet je dus ook rekening houden met taaldiversiteit.
Taalvariabiliteit
Mensen spreken verschillende talen en dezelfde taal op verschillende manieren. Helaas is het voor een machine nog steeds onmogelijk om de variatie in gesproken taal volledig te begrijpen, rekening houdend met emoties, dialecten, uitspraak, accenten en nuances. Het begrijpen van menselijke emoties is een grote uitdaging voor conversationele AI, omdat het de mogelijkheid van het systeem om genuanceerde communicatie te interpreteren beïnvloedt.
Onze woorden en taalkeuze worden ook weerspiegeld in hoe we typen. Van een machine kan worden verwacht dat hij de variabiliteit van taal alleen begrijpt en waardeert wanneer een groep annotators hem traint op verschillende spraakdatasets.
Dynamiek in spraak
Een andere grote uitdaging bij het ontwikkelen van een conversationele AI is om spraakdynamiek in de strijd te brengen. Zo gebruiken we meerdere fillers, pauzes, zinsdelen en niet te ontcijferen klanken tijdens het praten. Bovendien is spraak veel complexer dan het geschreven woord, omdat we gewoonlijk niet tussen elk woord pauzeren en de nadruk leggen op de juiste lettergreep.
Wanneer we naar anderen luisteren, hebben we de neiging om de bedoeling en betekenis van hun gesprek af te leiden uit onze levenslange ervaringen. Als gevolg hiervan contextualiseren en begrijpen we hun woorden, zelfs als deze dubbelzinnig zijn. Een machine is echter niet in staat tot deze kwaliteit.
Lawaaierige gegevens
Lawaaierige gegevens of achtergrondgeluiden zijn gegevens die geen waarde toevoegen aan de gesprekken, zoals deurbellen, honden, kinderen en andere achtergrondgeluiden. Daarom is het essentieel om de te schrobben of te filteren geluidsbestanden van deze geluiden en train het AI-systeem om de geluiden te identificeren die er toe doen en die dat niet doen.
Voor- en nadelen van verschillende soorten spraakgegevens
Als u op zoek bent naar een generiek datasettype, heeft u voldoende openbare spraakopties beschikbaar. Voor iets dat specifieker en relevanter is voor uw projectvereiste, moet u het misschien zelf verzamelen en aanpassen.
1. Eigendomsrechten voor spraakgegevens
De eerste plaats om te zoeken zijn de bedrijfseigen gegevens van uw bedrijf. Aangezien u echter het wettelijke recht en toestemming hebt om uw spraakgegevens van klanten te gebruiken, kunt u deze enorme dataset mogelijk gebruiken voor het trainen en testen van uw projecten.
Voors:
- Geen extra kosten voor het verzamelen van trainingsgegevens
- De trainingsgegevens zijn waarschijnlijk relevant voor uw bedrijf
- Spraakgegevens hebben ook natuurlijke achtergrondakoestiek, dynamische gebruikers en apparaten.
nadelen:
- Het gebruik van dergelijke gegevens kan u een hoop geld kosten aan toestemming om op te nemen en te gebruiken.
- De spraakgegevens kunnen taal-, demografische of klantenbestandbeperkingen hebben
- Gegevens zijn misschien gratis, maar u betaalt nog steeds voor de verwerking, transcriptie, tagging en meer.
2. Openbare datasets
Openbare spraakdatasets zijn een andere optie als u niet van plan bent de uwe te gebruiken. Deze datasets maken deel uit van het publieke domein en kunnen worden verzameld voor open-sourceprojecten.
VOORDELEN:
- Openbare datasets zijn gratis en ideaal voor projecten met een laag budget
- Ze kunnen onmiddellijk worden gedownload
- Openbare datasets zijn er in verschillende gescripte en niet-gescripte voorbeeldsets.
NADELEN:
- De verwerkings- en kwaliteitsborgingskosten kunnen hoog zijn
- De kwaliteit van openbare spraakdatasets varieert in aanzienlijke mate
- De aangeboden spraakvoorbeelden zijn meestal generiek, waardoor ze ongeschikt zijn voor het ontwikkelen van specifieke spraakprojecten
- De datasets zijn meestal bevooroordeeld ten opzichte van de Engelse taal
3. Vooraf verpakte/kant-en-klare datasets
Het verkennen van voorverpakte datasets is een andere optie als openbare gegevens of eigendomsrechten spraakgegevens verzamelen past niet bij uw behoeften. De verkoper heeft voorverpakte spraakdatasets verzameld met het specifieke doel om door te verkopen aan klanten. Dit type dataset kan worden gebruikt om generieke toepassingen of specifieke doeleinden te ontwikkelen.
VOORDELEN:
- Mogelijk krijgt u toegang tot een dataset die past bij uw specifieke behoefte aan spraakgegevens
- Het is voordeliger om een voorverpakte dataset te gebruiken dan om uw eigen dataset te verzamelen
- Mogelijk krijgt u snel toegang tot de dataset
NADELEN:
- Omdat de dataset voorverpakt is, is deze niet aangepast aan uw projectbehoeften.
- Bovendien is de dataset niet uniek voor uw bedrijf, aangezien elk ander bedrijf het kan kopen.
4. Kies aangepaste verzamelde datasets
Bij het bouwen van een spraaktoepassing heeft u een trainingsdataset nodig die aan al uw specifieke eisen voldoet. Het is echter hoogst onwaarschijnlijk dat u toegang krijgt tot een voorverpakte dataset die voldoet aan de unieke vereisten van uw project. De enige beschikbare optie is om uw dataset te maken of de dataset aan te schaffen via externe leveranciers van oplossingen.
De datasets voor uw trainings- en testbehoeften zijn volledig aanpasbaar. U kunt taaldynamiek, spraakgegevensvariatie en toegang tot verschillende deelnemers opnemen. Bovendien kan de dataset worden geschaald om op tijd aan uw projecteisen te voldoen.
VOORDELEN:
- Datasets worden verzameld voor uw specifieke gebruiksscenario. De kans dat AI-algoritmen afwijken van de beoogde uitkomsten wordt geminimaliseerd.
- Beheers en verminder vooringenomenheid in AI-gegevens
NADELEN:
- De datasets kunnen kostbaar en tijdrovend zijn; de voordelen wegen echter altijd op tegen de kosten.
Conversationele AI-gebruiksscenario's
De wereld aan mogelijkheden voor spraakherkenning en spraaktoepassingen is immens en ze worden in diverse sectoren voor een breed scala aan toepassingen gebruikt. Het afstemmen van conversationele AI-initiatieven op bedrijfsdoelstellingen zorgt voor meetbare waarde en ondersteunt organisatiedoelen.
Smart Home-apparaten/-apparaten
In de Voice Consumer Index 2021 werd gemeld dat bijna 66% van de gebruikers uit de VS, het VK en Duitsland had interactie met slimme luidsprekers en 31% gebruikte elke dag een of andere vorm van spraaktechnologie. Bovendien reageren slimme apparaten zoals televisies, lampen, beveiligingssystemen en andere op spraakopdrachten dankzij spraakherkenningstechnologie.
Spraakgestuurde zoektoepassing
Gesproken zoekopdrachten zijn een van de meest voorkomende toepassingen van conversatie-AI-ontwikkeling. Over 20% van alle zoekopdrachten die op Google worden uitgevoerd, is afkomstig van de spraakassistenttechnologie. 74% van de respondenten van een enquête zei de afgelopen maand gesproken zoekopdrachten te hebben gebruikt.
Consumenten vertrouwen in toenemende mate op gesproken zoekopdrachten voor hun boodschappen, klantenondersteuning, het lokaliseren van bedrijven of adressen en het stellen van vragen.
Klantenservice
Klantenondersteuning is een van de meest prominente toepassingen van spraakherkenningstechnologie, omdat het helpt de winkelervaring van de klant op een betaalbare en effectieve manier te verbeteren.
Gezondheidszorg
De nieuwste ontwikkelingen in conversationele AI-producten zien een aanzienlijk voordeel voor de gezondheidszorg. Het wordt op grote schaal gebruikt door artsen en andere medische professionals om spraaknotities op te nemen, diagnoses te verbeteren, consultatie te geven en de communicatie tussen patiënt en arts te onderhouden.
Beveiligingstoepassingen
Spraakherkenning ziet een andere use case in de vorm van beveiligingstoepassingen waarbij de software de unieke stemkenmerken van individuen bepaalt. Het geeft toegang tot of toegang tot applicaties of gebouwen op basis van de voice match. Spraakbiometrie elimineert identiteitsdiefstal, duplicatie van inloggegevens en gegevensmisbruik.
Spraakopdrachten voor voertuigen
Voertuigen, meestal auto's, hebben spraakherkenningssoftware die reageert op spraakopdrachten die de veiligheid van voertuigen verbeteren. Deze conversatie-AI-tools accepteren eenvoudige commando's zoals het aanpassen van het volume, bellen en het selecteren van radiostations.
Industrieën die gebruik maken van gespreks-AI
Momenteel wordt conversatie-AI voornamelijk gebruikt als chatbots. Verschillende industrieën implementeren deze technologie echter om enorme voordelen te behalen. Enkele van de industrieën die gebruik maken van gespreks-AI zijn:
Gezondheidszorg
- Betrokkenheid van de patiënt in de fase na de behandeling
- Chatbots voor het plannen van afspraken
- Beantwoorden van veelgestelde vragen en algemene vragen
- Symptoombeoordeling
- Identificeer patiënten in de kritieke zorg
- Escalatie van noodgevallen
E-commerce
- Klantgegevens verzamelen
- Geef relevante productinformatie en aanbevelingen
- Klanttevredenheid verbeteren
- Helpen bij het plaatsen van bestellingen en retouren
- Beantwoord veelgestelde vragen
- Cross- en upsell-producten
Bankieren
- Realtime saldocontrole
- Hulp bij stortingen
- Helpen bij het indienen van belastingen en het aanvragen van leningen
- Stroomlijn het bankproces door factuurherinneringen, meldingen en waarschuwingen te verzenden
Verzekeringen
- Geef beleidsaanbevelingen
- Snellere schaderegeling
- Elimineer wachttijden
- Verzamel feedback en beoordelingen van klanten
- Creëer bewustzijn bij de klant over beleid
- Beheer sneller claims en verlengingen
Shaip-aanbieding
Als het gaat om het leveren van hoogwaardige en betrouwbare datasets voor het ontwikkelen van geavanceerde spraaktoepassingen voor mens-machine-interactie, is Shaip toonaangevend op de markt met zijn succesvolle implementaties. Met een acuut tekort aan chatbots en spraakassistenten zoeken bedrijven echter steeds vaker de diensten van Shaip – de marktleider – om op maat gemaakte, nauwkeurige en hoogwaardige datasets te leveren voor training en testen voor AI-projecten.
Door natuurlijke taalverwerking te combineren, kunnen we gepersonaliseerde ervaringen bieden door te helpen bij het ontwikkelen van nauwkeurige spraaktoepassingen die menselijke gesprekken effectief nabootsen. We gebruiken een hele reeks hoogwaardige technologieën om klantervaringen van hoge kwaliteit te leveren. NLP leert machines om menselijke talen te interpreteren en met mensen om te gaan.
Audiotranscriptie
Shaip is een toonaangevende audiotranscriptieserviceprovider die een verscheidenheid aan spraak-/audiobestanden biedt voor alle soorten projecten. Daarnaast biedt Shaip een 100% door mensen gegenereerde transcriptieservice om audio- en videobestanden - interviews, seminars, lezingen, podcasts, enz. om te zetten in gemakkelijk leesbare tekst.
Spraaklabeling
Shaip biedt uitgebreide spraaklabelservices door de geluiden en spraak in een audiobestand vakkundig te scheiden en elk bestand te labelen. Door soortgelijke audiogeluiden nauwkeurig te scheiden en te annoteren,
Luidsprekerdiarisatie
De expertise van Sharp strekt zich uit tot het aanbieden van uitstekende oplossingen voor het diariseren van sprekers door de audio-opname te segmenteren op basis van hun bron. Bovendien worden de luidsprekergrenzen nauwkeurig geïdentificeerd en geclassificeerd, zoals luidspreker 1, luidspreker 2, muziek, achtergrondgeluid, voertuiggeluiden, stilte en meer, om het aantal luidsprekers te bepalen.
Audio Classificatie
Annotatie begint met het classificeren van audiobestanden in vooraf bepaalde categorieën. De categorieën zijn voornamelijk afhankelijk van de vereisten van het project en omvatten doorgaans de intentie van de gebruiker, taal, semantische segmentatie, achtergrondgeluid, het totale aantal sprekers en meer.
Verzameling van natuurlijke taaluitingen/ Wake-up Words
Het is moeilijk te voorspellen dat de cliënt bij het stellen van een vraag of het initiëren van een verzoek altijd soortgelijke woorden zal kiezen. Bijvoorbeeld: "Waar is het dichtstbijzijnde restaurant?" "Vind restaurants bij mij in de buurt" of "Is er een restaurant in de buurt?"
Alle drie de uitingen hebben dezelfde bedoeling, maar zijn anders geformuleerd. Door middel van permutatie en combinatie zullen de deskundige gespreks-ai-specialisten van Shaip alle mogelijke combinaties identificeren om hetzelfde verzoek te formuleren. Shaip verzamelt en annoteert uitingen en wakkere woorden, met de nadruk op semantiek, context, toon, dictie, timing, klemtoon en dialecten.
Meertalige audiogegevensservices
Meertalige audiogegevensservices zijn een ander zeer geprefereerd aanbod van Shaip, aangezien we een team van gegevensverzamelaars hebben die audiogegevens verzamelen in meer dan 150 talen en dialecten over de hele wereld.
Intentiedetectie
Menselijke interacties en communicatie zijn vaak ingewikkelder dan we ze op prijs stellen. En deze aangeboren complicatie maakt het moeilijk om een ML-model te trainen om menselijke spraak nauwkeurig te begrijpen.
Bovendien kunnen verschillende mensen uit dezelfde demografische of verschillende demografische groepen dezelfde intentie of hetzelfde sentiment anders uiten. Het spraakherkenningssysteem moet dus worden getraind om gemeenschappelijke bedoelingen te herkennen, ongeacht de demografie.
Intentclassificatie
Net als bij het identificeren van dezelfde intentie van verschillende mensen, moeten uw chatbots ook worden getraind om opmerkingen van klanten in verschillende categorieën te categoriseren - vooraf door u bepaald. Elke chatbot of virtuele assistent is ontworpen en ontwikkeld met een specifiek doel. Shaip kan desgewenst de intentie van de gebruiker classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën.
Automatische spraakherkenning (ASR)
Spraakherkenning” verwijst naar het omzetten van gesproken woorden in de tekst; stemherkenning en sprekeridentificatie zijn echter bedoeld om zowel gesproken inhoud als de identiteit van de spreker te identificeren. De nauwkeurigheid van ASR wordt bepaald door verschillende parameters, zoals luidsprekervolume, achtergrondgeluid, opnameapparatuur, enz.
Toon detectie
Een ander interessant aspect van menselijke interactie is toon – we herkennen intrinsiek de betekenis van woorden afhankelijk van de toon waarop ze worden uitgesproken. Hoewel wat we zeggen belangrijk is, brengt de manier waarop we die woorden zeggen ook betekenis over. Bijvoorbeeld, een simpele zin als 'Wat een vreugde!' kan een uitroep van geluk zijn en kan ook sarcastisch bedoeld zijn. Het hangt af van de toon en de nadruk.
'Wat doe jij?'
'Wat doe jij?'
Beide zinnen hebben de exacte woorden, maar de nadruk op de woorden is anders, waardoor de hele betekenis van de zinnen verandert. De chatbot is getraind om geluk, sarcasme, boosheid, irritatie en meer uitingen te herkennen. Hier komt de expertise van de logopedisten en annotators van Sharp om de hoek kijken.
Licenties voor audio-/spraakgegevens
Shaip biedt ongeëvenaarde standaard kwaliteit spraakdatasets die kunnen worden aangepast aan de specifieke behoeften van uw project. De meeste van onze datasets passen in elk budget en de data is schaalbaar om aan alle toekomstige projecteisen te voldoen. We bieden 40k+ uur aan kant-en-klare spraakdatasets in meer dan 100 dialecten in meer dan 50 talen. We bieden ook een reeks audiotypes, waaronder spontane, monologen, scripts en wake-up-woorden. Bekijk de hele Gegevenscatalogus.
Audio-/spraakgegevensverzameling
Wanneer er een tekort is aan spraakdatasets van hoge kwaliteit, kan de resulterende spraakoplossing vol problemen zitten en een gebrek aan betrouwbaarheid hebben. Shaip is een van de weinige providers die meertalige audiocollecties, audiotranscriptie en annotatietools en diensten die volledig aanpasbaar zijn voor het project.
Spraakgegevens kunnen worden gezien als een spectrum, gaande van natuurlijke spraak aan de ene kant tot onnatuurlijke spraak aan de andere kant. Bij natuurlijke spraak laat u de spreker op een spontane, gemoedelijke manier praten. Aan de andere kant klinkt onnatuurlijke spraak beperkt als de spreker een script voorleest. Ten slotte worden sprekers aangezet om in het midden van het spectrum op gecontroleerde wijze woorden of zinsdelen uit te spreken.
De expertise van Sharp strekt zich uit tot het leveren van verschillende typen spraakdatasets in meer dan 150 talen
Scriptgegevens
De sprekers wordt gevraagd om specifieke woorden of zinnen uit een script uit te spreken in een scripted speech data format. Dit gecontroleerde data format bevat doorgaans gesproken opdrachten waarbij de spreker voorleest uit een vooraf voorbereid script. Bij Shaip bieden we een scripted dataset om tools te ontwikkelen voor veel uitspraken en tonaliteit. Goede spraakdata moet samples bevatten van veel sprekers met verschillende accentgroepen.
Spontane gegevens
Net als in real-world scenario's zijn spontane of conversationele data de meest natuurlijke vorm van spraak. De data kunnen samples zijn van telefonische gesprekken of interviews. Shaip biedt een spontaan spraakformaat om chatbots of virtuele assistenten te ontwikkelen die contextuele gesprekken moeten begrijpen. Daarom is de dataset cruciaal voor het ontwikkelen van geavanceerde en realistische AI-gebaseerde chatbots.
Uitingen gegevens
De spraakdataset voor uitingen die door Shaip wordt geleverd, is een van de meest gewilde op de markt. Het is omdat uitingen / wake-words stemassistenten activeren en hen ertoe aanzetten intelligent te reageren op menselijke vragen.
transcreatie
Onze meertalige vaardigheid helpt ons transcreatie-datasets aan te bieden met uitgebreide stemvoorbeelden die een zin van de ene taal naar de andere vertalen, terwijl de tonaliteit, context, intentie en stijl strikt behouden blijven.
Tekst-naar-spraak (TTS) gegevens
We bieden zeer nauwkeurige spraakvoorbeelden die helpen bij het creëren van authentieke en meertalige tekst-naar-spraak-producten. Daarnaast bieden we audiobestanden met hun nauwkeurig geannoteerde transcripties zonder achtergrondruis.
Spraak-naar-tekst
Shaip biedt exclusieve spraak-naar-tekstdiensten door opgenomen spraak om te zetten in betrouwbare tekst. Omdat het een onderdeel is van de NLP-technologie en cruciaal is voor de ontwikkeling van geavanceerde spraakassistenten, ligt de nadruk op woorden, zinnen, uitspraak en dialecten.
Het verzamelen van spraakgegevens aanpassen
Spraakdatasets spelen een cruciale rol bij het ontwikkelen en inzetten van geavanceerde gespreks-AI-modellen. Ongeacht het doel van het ontwikkelen van spraakoplossingen, hangt de nauwkeurigheid, efficiëntie en kwaliteit van het eindproduct af van het type en de kwaliteit van de getrainde gegevens.
Sommige organisaties hebben een duidelijk idee over het soort gegevens dat ze nodig hebben. De meesten zijn zich echter niet volledig bewust van hun projectbehoeften en -vereisten. Daarom moeten we ze een concreet idee geven over de verzameling van audiogegevens methodologieën die door Shaip worden gebruikt.
Demografie
Doeltalen en demografie kunnen worden bepaald op basis van het project. Bovendien kunnen spraakgegevens worden aangepast op basis van de demografie, zoals leeftijd, opleidingsniveau, enz. Landen zijn een andere aanpassingsfactor bij het verzamelen van steekproefgegevens, omdat ze de uitkomst van het project kunnen beïnvloeden. Met de benodigde taal en het benodigde dialect in gedachten, worden audiosamples voor de opgegeven taal verzameld en aangepast op basis van de vereiste vaardigheid - moedertaalsprekers of niet-moedertaalsprekers.
Collectiegrootte
De grootte van het audiomonster speelt een cruciale rol bij het bepalen van de prestaties van het project. Daarom moet het totale aantal respondenten in aanmerking worden genomen voor gegevensverzameling. totaal aantal uitingen of spraakherhalingen per deelnemer of het totale aantal deelnemers moet ook worden overwogen.
Gegevensscript
Het script is een van de meest cruciale elementen in een strategie voor het verzamelen van gegevens. Daarom is het essentieel om het datascript te bepalen dat nodig is voor het project – scripted, unscripted, uitingen of wake-woorden.
Audio-indelingen
Audio van de spraakgegevens speelt een cruciale rol bij de ontwikkeling van spraak- en geluidsherkenningsoplossingen. De geluidskwaliteit en achtergrondgeluid kan de uitkomst van modeltraining beïnvloeden.
Het verzamelen van spraakgegevens moet ervoor zorgen: bestandsformaat, compressie, inhoudsstructuuren voorbewerkingsvereisten kunnen worden aangepast om aan de projectvereisten te voldoen.
Levering van audiobestanden
Een zeer cruciaal onderdeel van het verzamelen van spraakgegevens is de levering van audiobestanden volgens de vereisten van de klant. Als gevolg hiervan zijn gegevenssegmentatie-, transcriptie- en labelservices van Shaip enkele van de meest gewilde door bedrijven vanwege hun gebenchmarkte kwaliteit en schaalbaarheid.
Bovendien volgen we ook conventies voor bestandsnaamgeving voor onmiddellijk gebruik en houd u strikt aan de levertijden voor snelle implementatie.
Onze expertise
Ondersteunde talen
Succesverhalen
We zijn een samenwerking aangegaan met enkele van de grootste namen in de branche en leveren hoogwaardige conversationele AI-oplossingen. Onze expertise in het beheren van de technische details van complexe conversationele AI-projecten garandeert betrouwbare en schaalbare resultaten. Hier is een blik op wat we hebben bereikt:
-
We hebben een uitgebreide dataset voor spraakherkenning gemaakt met meer dan 10,000 uren aan meertalige transcripties en audiobestanden. Dit hielp bij het trainen en ontwikkelen van een live chatbot.
-
Ons team van 3,000+ taalkundige experts hebben meer dan 1,000 uur aan audiobestanden en transcripties verstrekt 27 verschillende talen om een digitale assistent te trainen en te testen.
-
We hebben snel meer dan 1000 euro opgehaald en afgeleverd. 20,000 uren aan uitingen in meer dan 27 talen, dankzij onze bekwame annotators en taalkundige experts.
-
Onze Automatic Speech Recognition (ASR)-services worden in de branche hoog aangeschreven. We leveren nauwkeurig gelabelde audiobestanden, waarbij we nauwlettend letten op uitspraak, toon en intentie, en een breed scala aan transcripties gebruiken om de nauwkeurigheid van het ASR-model te verbeteren.
-
Voor een chatbotproject voor verzekeringen hebben we een hoogwaardige dataset met duizenden gesprekken, elk met zes rondes, opgebouwd om de training te verbeteren. We hebben ook generatieve AI ingezet om gepersonaliseerde reacties te creëren en zo de klantbetrokkenheid en -tevredenheid te verbeteren.
Ons succes komt voort uit onze toewijding aan uitmuntendheid en ons gebruik van geavanceerde technologieën. Wat ons onderscheidt, is ons team van deskundige annotators die ervoor zorgen dat onze datasets onbevooroordeeld en van de hoogste kwaliteit zijn.
Met meer dan 30,000 bijdragers aan ons datacollectieteam, kunnen we snel datasets van topkwaliteit sourcen en leveren, waardoor de implementatie van machine learning-modellen wordt versneld. Bovendien stelt ons geavanceerde AI-platform ons in staat om snelle spraakdata-oplossingen te bieden, waarmee we de concurrentie voorblijven.
Conclusie
Concluderend vertegenwoordigt conversationele AI een transformatieve vooruitgang in de manier waarop bedrijven en individuen omgaan met technologie. Door geavanceerde algoritmen voor natuurlijke taalverwerking en machine learning te benutten, kunnen conversationele AI-systemen meer gepersonaliseerde, efficiënte en boeiende gebruikerservaringen bieden. Naarmate deze technologieën zich blijven ontwikkelen, beloven ze de communicatie te verbeteren, de bedrijfsvoering te stroomlijnen en innovatie in verschillende sectoren te stimuleren. Het omarmen van conversationele AI biedt niet alleen een concurrentievoordeel, maar opent ook nieuwe mogelijkheden voor meer intuïtieve en responsieve interacties in het digitale tijdperk.
Wij, bij Shaip, zijn een toonaangevend databedrijf. We hebben experts in het veld die data en de daarmee samenhangende zorgen als geen ander begrijpen. Wij kunnen uw ideale partners zijn, omdat we competenties als toewijding, vertrouwelijkheid, flexibiliteit en eigenaarschap in elk project of elke samenwerking inbrengen.
Laten we praten
Veel gestelde vragen (FAQ)
Chatbots zijn eenvoudige, op regels gebaseerde programma's die reageren op specifieke invoer. Tegelijkertijd gebruikt conversatie-AI machine learning en begrip van natuurlijke taal om meer mensachtige, contextuele reacties te genereren, waardoor natuurlijke interacties met gebruikers mogelijk worden.
Alexa (Amazon) en Siri (Apple) zijn voorbeelden van conversatie-AI, omdat ze de intentie van de gebruiker kunnen begrijpen, gesproken taal kunnen verwerken en gepersonaliseerde antwoorden kunnen geven op basis van context en gebruikersgeschiedenis.
Er is geen definitieve "beste" conversatie-AI, aangezien verschillende platforms zich richten op unieke use-cases en industrieën. Enkele populaire conversatie-AI-platforms zijn Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI's GPT-3 en Rasa.
Conversationele AI-toepassingen omvatten onder andere chatbots voor klantenondersteuning, virtuele persoonlijke assistenten, hulpmiddelen voor het leren van talen, gezondheidsadvies, aanbevelingen voor e-commerce, HR-onboarding en evenementenbeheer.
Conversational AI-tools zijn platforms en software die de ontwikkeling, implementatie en het beheer van door AI aangedreven chatbots en virtuele assistenten mogelijk maken. Voorbeelden zijn Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot-framework en de digitale assistent van Oracle.
Een chatbot is een virtuele assistent waarmee je kunt chatten, net zoals je dat met een echt persoon zou doen. Je kunt hem vragen stellen, informatie krijgen of zelfs taken voltooien, allemaal via tekst of spraak.
Conversational AI leert van veel tekst- en spraakdata, zoals echte gesprekken. Dit helpt het om dingen als straattaal en verschillende spreekstijlen op te pikken, waardoor het beter wordt in het begrijpen en natuurlijk chatten.
Conversational AI draait helemaal om het hebben van mensachtige chats. Generative AI creëert daarentegen nieuwe dingen, zoals tekst of afbeeldingen, op basis van wat het heeft geleerd. Generative AI kan conversational AI ook een boost geven door reacties of samenvattingen on the fly te genereren.
Het opzetten van conversationele AI kan lastig zijn. Het kan duur zijn, lang duren om te bouwen en niet altijd voldoen aan uw specifieke behoeften. Sommige systemen zijn ontworpen om direct klaar te zijn voor gebruik en eenvoudig aan te passen, waardoor ze een snellere en eenvoudigere keuze zijn.
