De complete gids voor gespreks-AI
De ultieme kopersgids 2023
Introductie
Nee men stopt tegenwoordig om te vragen wanneer de laatste keer dat je met een chatbot of een virtuele assistent hebt gesproken was? In plaats daarvan hebben machines ons favoriete nummer afgespeeld, waarbij ze snel een lokale Chinese plaats identificeren die op je adres bezorgt en verzoeken midden in de nacht afhandelt - met gemak.
Lees de kopersgids, of download een pdf-versie.
De wereldwijde conversatie-AI-markt werd in 6.8 gewaardeerd op $ 2021 miljard. De verwachting is dat deze zal groeien tot $ 18.4 miljard 2026 bij een CAGR van 21.8%. Aanvankelijk ontwikkeld als een vermakelijk huisdier, conversatie AI is in de loop der jaren fenomenaal gegroeid.
Hoewel conversatie-AI een onderdeel is geworden van het digitale ecosysteem, is er een gebrek aan bewustzijn bij gebruikers - 63% van de gebruikers weet niet dat ze AI al in hun dagelijks leven gebruiken. Het gebrek aan begrip heeft mensen er echter niet van weerhouden om deze Conversational AI-systemen te gebruiken. Chatbots zijn waarschijnlijk de meest populaire voorbeelden van conversatie-AI, en er wordt verwacht dat ze getuige zullen zijn van een 100% stijging in adoptie in de komende 2-5 jaar.
In een Gartner onderzoek hebben veel bedrijven chatbots geïdentificeerd als de primaire AI-toepassing die door hun organisatie wordt gebruikt. En dat tegen 2022 bijna 70% van de bedienden voor hun dagelijkse werk zal communiceren met virtuele gespreksplatforms.
Laten we eens kijken naar de soorten gespreks-AI en waarom het enorm belangrijk wordt in het grotere technologische spectrum.
Voor wie is deze gids bedoeld?
Deze uitgebreide gids is voor:
- Alle ondernemers en solopreneurs die regelmatig enorme hoeveelheden gegevens verwerken
- AI en machine learning 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
Een programmatische en intelligente manier om een gesprekservaring aan te bieden om gesprekken met echte mensen na te bootsen, door middel van digitale en telecommunicatietechnologieën.
Bron: Deloitte: gespreks-AI in het digitale tijdperk
Conversationele kunstmatige intelligentie (AI) of chatbots of virtuele assistenten of digitale assistenten zijn technologieën waarmee mensen en computers effectief kunnen communiceren via tekst of spraak. Grote hoeveelheden audio- en tekstgegevens worden gebruikt om ML- en NLP-modellen te trainen die helpen bij het imiteren van menselijke gesprekken, terwijl menselijke spraak- of tekstpatronen worden herkend en hun bedoeling en betekenis in verschillende talen worden geïdentificeerd.
Soorten gespreks-AI
Conversationele AI's bieden verschillende voordelen voor bedrijven, afhankelijk van de behoefte en het ontwerp. Voordat we een bepaald type chatbot of virtuele assistent ontwikkelen, is het daarom essentieel om de soorten Conversational AI te begrijpen die momenteel in gebruik zijn.
Het kiezen van het geschikte model hangt voornamelijk af van uw bedrijfsdoelen. Stel dat u bijvoorbeeld een chatbot voor de detailhandel ontwikkelt. In dat geval zou je het goed kunnen doen met een AI- of hybride type, omdat de chatbots moeten communiceren met gebruikers, de intentie moeten identificeren en begeleiding moeten bieden bij het winkelen.
Aan de andere kant, als u veelgestelde vragen-chatbots ontwikkelt, kan een op regels gebaseerd algoritme goed werken. De drie belangrijkste typen Conversational AI zijn op regels gebaseerd, kunstmatige intelligentie en hybriden. Laten we ze allemaal in detail bekijken.
Op regels gebaseerd
Ook wel beslisboombots genoemd, de op regels gebaseerde chatbots volgen een vooraf gedefinieerde regel. Door een gespreksstructuur van het type beslissingsboom te volgen, brengt de chatbot het hele gesprek in kaart in een stroomdiagram met behulp van een reeks regels die de chatbot helpen bij het oplossen van specifieke problemen. Omdat de regels de basis vormen voor de problemen en oplossingen die de chatbot kent, anticipeert hij op de vragen en geeft hij vooraf ingestelde antwoorden.
De reeks regels kan eenvoudig of ingewikkeld zijn. De chatbot is echter niet uitgerust om vragen te beantwoorden die buiten de reikwijdte van de regels vallen. Deze chatbots kunnen alleen vragen beantwoorden die passen in de getrainde scenario's.
Het trainen van een op regels gebaseerde chatbot is eenvoudiger, sneller en eenvoudiger te integreren met legacy-systemen. Deze chatbots kunnen echter niet leren door middel van interacties, waardoor hun mogelijkheden voor personalisatie en flexibiliteit worden beperkt.
AI/NLP
Zoals de naam al doet vermoeden, gebruiken AI-chatbots machine learning en natuurlijke taalverwerking om de context en bedoeling van de gebruiker te begrijpen alvorens te reageren. AI-aangedreven chatbots kunnen zelfs complexe natuurlijke taalreacties formuleren op basis van gebruikersvragen.
Met hun capaciteiten voor intentie en contextbegrip kunnen AI-chatbots inspelen op de complexe vragen van gebruikers en het gesprek aanpassen op basis van gebruikersbehoeften.
Het kan langer duren om AI-chatbots te trainen dan op regels gebaseerde chatbots, maar ze leveren zeer betrouwbare en aangepaste antwoorden zodra ze zijn getraind.
AI-chatbots bieden een verbeterde gebruikerservaring door te leren van eerdere interacties, gebruikersgedrag te begrijpen en patronen te tekenen, en verschillende talen te begrijpen met behulp van geavanceerde besluitvormingsvaardigheden.
Verschil tussen AI en op regels gebaseerde chatbot
| AI/NLP-chatbot | Op regels gebaseerde chatbot |
| Begrijpt en werkt met spraak- en tekstopdrachten | Begrijpt en werkt alleen met tekstcommando's |
| Kan de context begrijpen en de bedoeling van een gesprek interpreteren | Kan een vooraf bepaalde chatstroom volgen waarop is getraind |
| Ontworpen om dialogen te voeren | Ontworpen om puur navigatie te zijn |
| Werkt op meerdere interfaces zoals blogs en virtuele assistenten | Werkt alleen als chat-ondersteuningsinterface |
| Kan leren van interacties, gesprekken | Het volgt een vooraf ontworpen set regels en moet worden geconfigureerd met nieuwe updates |
| Vereist tonnen tijd, gegevens en middelen om te trainen | Sneller en goedkoper om te trainen |
| Kan aangepaste antwoorden geven op basis van de interacties | Voert voorspelbare taken uit |
| Ideaal voor complexe projecten die geavanceerde besluitvorming vereisen | Ideaal voor meer eenvoudige en goed gedefinieerde gebruiksscenario's |
Hybride
De hybride chatbots gebruiken NLP en op regels gebaseerde algoritmen om specifieke antwoorden te geven op vragen van gebruikers met behulp van het op regels gebaseerde algoritme en gebruiken NLP om de bedoeling te begrijpen.
In plaats van op regels gebaseerd te zijn tegen AI-chatbots, is het gemakkelijker om het beste van beide te gebruiken om een verbeterde gebruikerservaring te bieden. Het hybride model is perfect voor het ontwikkelen van taakgebaseerde projecten en gesprekservaringen.
Voordelen van Conversational AI
De wereldwijde chatbotmarkt zal naar verwachting groeien van $ 190.8 miljoen in 2016 tot $ 1.25 miljard tegen 2025. Deze statistiek laat zien hoe bedrijven zwaar investeren in chatbottechnologie en de markt.
De dramatische acceptatie van deze technologie kan worden toegeschreven aan het feit dat ze geavanceerd en intuïtief zijn geworden en de ontwikkelings- en implementatiekosten verlagen.
Bekijk eerst de belangrijke voordelen van deze innovatieve technologie in detail.
Biedt gepersonaliseerde gesprekken via meerdere kanalen
De mondige klanten van vandaag verwachten een probleemloze klantenservice van organisaties, ongeacht hun grootte en capaciteiten. Conversational AI helpt deze organisaties om klantenservice van topklasse te bieden via gepersonaliseerde gesprekken via meerdere kanalen.
Klanten kunnen genieten van een naadloze persoonlijke reis, zelfs wanneer ze overstappen van een social media-gesprek naar een live webchat.
Naadloos schalen om aan hoge belvolumes te voldoen
Er wordt een plotselinge toename van het belvolume verwacht en een Conversational AI kan klantenserviceteams helpen om dergelijke pieken aan te pakken. Een conversatie-AI kan interacties scheiden op basis van de intentie, behoefte van de klant, eerdere oproepgeschiedenis, sentimenten en emoties. Een chatbot kan helpen om gesprekken met een lage waarde te categoriseren van gesprekken met een hoge waarde, de gesprekken met een lage waarde door te sturen naar virtuele assistenten en ervoor te zorgen dat live agenten de meer kritieke gesprekken afhandelen.
Chatbots kunnen bedrijven helpen de interactie en reactietijd van klantenservicevragen te verminderen. Door de tijd die aan ondersteuningsgesprekken wordt besteed drastisch te verminderen, wordt voorspeld dat bedrijven tegen 2023 meer kunnen besparen dan $ 2.5 miljard uur in de retail-, bank- en zorgsector.
Breng klantenservice naar een hoger niveau
Klantervaring is een van de grootste onderscheidende factoren in merken geworden. Het is dus geen wonder waarom merken tegen elkaar strijden om gebruikers een onvergetelijke ervaring te bieden. Conversational AI helpt merken om een positieve ervaring te leveren.
Naast gepersonaliseerde gesprekken krijgen klanten te allen tijde onmiddellijke, geloofwaardige antwoorden op hun vragen. Bedrijven kunnen klantgerichte antwoorden op vragen van gebruikers ontwikkelen met behulp van spraakherkenningstechnologie. Chatbots kunnen helpen door sentiment, emotie en intentie te analyseren, de assistentie van live-agenten te verminderen en de oplossing voor het eerste contact te vergroten.
Hulp bij marketing en verkoop
Het op de markt brengen van een merk aan een publiek is een uitdagende taak. Toch gebruiken bedrijven Conversational AI om een unieke identiteit voor merken te creëren en een concurrentievoordeel op de markt te ontwikkelen. Bedrijven leveren ook gerichte marketing- en conversietechnieken.
Wanneer u een op AI gebaseerde chatbot toevoegt aan de marketingmix, kunt u een uitgebreid kopersprofiel ontwikkelen, toegang krijgen tot hun koopvoorkeuren en gepersonaliseerde inhoud ontwerpen die is afgestemd op hun behoeften.
Klantenzorg automatiseren (kostenbesparend)
Een ander voordeel van het gebruik van chatbots is kostenefficiëntie. Tegen 2022 werd voorspeld dat chatbots bedrijven zouden kunnen helpen hun kosten te verlagen door: $ 8 miljard per jaar. Bedrijven kunnen chatbots ontwikkelen om eenvoudigere en complexere vragen af te handelen in plaats van voortdurend groepen klantenservicemedewerkers te trainen om aan de veranderende behoeften van klanten te voldoen. Hoewel de initiële implementatiekosten hoog kunnen zijn, wegen de voordelen op tegen eventuele implementatieproblemen.
Beperk veelvoorkomende data-uitdagingen in Conversational AI
Conversationele AI transformeert de communicatie tussen mens en computer dynamisch. En veel bedrijven zijn enthousiast over het ontwikkelen van geavanceerde AI-tools en -toepassingen voor gesprekken die de manier waarop zaken worden gedaan kunnen veranderen. Voordat u echter een chatbot ontwikkelt die een betere communicatie tussen u en uw klanten mogelijk maakt, moet u kijken naar de vele ontwikkelingsvalkuilen waarmee u te maken kunt krijgen.
Taalverscheidenheid
Het is een uitdaging om een chatassistent te ontwikkelen die meerdere talen kan bedienen. Bovendien maakt de enorme diversiteit aan wereldwijde talen het een uitdaging om een chatbot te ontwikkelen die naadloos klantenservice biedt aan alle klanten.
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 anders. Helaas is het voor een machine nog steeds onmogelijk om de variabiliteit van gesproken taal volledig te begrijpen, rekening houdend met de emoties, dialecten, uitspraak, accenten en nuances.
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
Nog een majoor uitdaging bij het ontwikkelen van een gespreks-AI brengt spraakdynamiek in de strijd. Zo gebruiken we tijdens het praten verschillende opvullers, pauzes, zinsfragmenten en niet te ontcijferen geluiden. Bovendien is spraak veel complexer dan het geschreven woord, omdat we meestal niet pauzeren tussen elk woord en de klemtoon 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
Een AI-aangedreven spraakherkenningssysteem bouwen of a conversatie-AI vereist veel trainings- en testdatasets. Toegang hebben tot dergelijke hoogwaardige datasets - betrouwbaar en voldoen aan uw specifieke projectbehoeften - is echter niet eenvoudig. Toch zijn er opties beschikbaar voor bedrijven die op zoek zijn naar trainingsdatasets, en elke optie heeft voor- en nadelen.
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.
Eigen 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.
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
Voorverpakte/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.
Kies Op maat 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 van mogelijkheden voor spraakgegevensherkenning en spraaktoepassingen is immens, en ze worden in verschillende industrieën gebruikt voor een overvloed aan toepassingen.
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 interactie hadden met slimme luidsprekers en dat 31% elke dag een of andere vorm van spraaktechnologie gebruikte. Bovendien reageren slimme apparaten zoals televisies, lampen, beveiligingssystemen en andere op spraakopdrachten dankzij spraakherkenningstechnologie.
Spraakgestuurde zoektoepassing
Spraakgestuurd zoeken is een van de meest voorkomende toepassingen van de ontwikkeling van gespreks-AI. Ongeveer 20% van alle zoekopdrachten op Google zijn afkomstig van de spraakassistent-technologie. 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.
Infotainment in de auto
De efficiëntie en nauwkeurigheid van een spraakgestuurd autodashboard hangt af van hoe het is getraind om de stem van de gebruiker te horen in zoveel mogelijk lawaaierige omgevingen. Het spraaksysteem in het dashboard van de auto moet in staat zijn om de stem van de bestuurder nauwkeurig vast te stellen en te reageren op instructies door onbekende achtergrondgeluiden zoals verkeersgeluiden, regen, onweer, andere passagiersstemmen en meer.
Slimme luidspreker voor thuis
Stemassistenten moeten uitgebreid worden getraind in verschillende spraakdatasets om de spreker te identificeren en de instructies te begrijpen door de stem van de spreker te onderscheiden van achtergrondgeluiden zoals de keukenmixer, spelende kinderen, vaag verkeer of een grasmaaier. Het is belangrijk om het model te trainen op datasets die dergelijke akoestische omgevingen hebben gesimuleerd voor betere prestaties.
Het model moet ook in staat zijn om woordvullers of pauzes en andere geluiden zoals hoesten te bepalen om werkelijke woorden te bepalen. Ten slotte is het cruciaal om het taalmodel te koppelen aan het akoestische model, zodat het systeem de woorden en geluiden kan omzetten in betekenisvolle zinnen.
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
Conversational AI heeft een enorme impact op de zorgsector. Conversationele AI heeft bewezen gunstig te zijn voor patiënten, artsen, personeel, verpleegkundigen en ander medisch personeel.
Enkele van de voordelen zijn:
- Patiëntenbetrokkenheid in de fase na de behandeling
- Chatbots voor het plannen van afspraken
- Veelgestelde vragen en algemene vragen beantwoorden
- Symptoombeoordeling
- Identificeer patiënten in de kritieke zorg
- Escalatie van noodgevallen
E-commerce
Conversational AI helpt e-commercebedrijven om met hun klanten om te gaan, aangepaste aanbevelingen te doen en producten te verkopen.
De e-commerce-industrie maakt tot het uiterste gebruik van de voordelen van deze best-in-class technologie.
- 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
De banksector zet AI-tools voor gesprekken in om klantinteracties te verbeteren, verzoeken in realtime te verwerken en een vereenvoudigde en uniforme klantervaring via meerdere kanalen te bieden.
- Laat klanten hun saldo in realtime controleren
- Hulp bij stortingen
- Helpen bij het indienen van belastingen en het aanvragen van leningen
- Stroomlijn het bankproces door factuurherinneringen, meldingen en waarschuwingen te verzenden
Verzekering
Net als de banksector wordt ook de verzekeringssector digitaal aangedreven door conversatie-AI en plukt de vruchten daarvan. Conversatie-AI helpt de verzekeringssector bijvoorbeeld om snellere en betrouwbaardere manieren te bieden om conflicten en claims op te lossen.
- 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 mens-machine-interactie-spraaktoepassingen, is Shaip toonaangevend op de markt met zijn succesvolle implementaties. Met een nijpend tekort aan chatbots en spraakassistenten doen bedrijven echter steeds vaker een beroep op de diensten van: Shaip – de marktleider – om op maat gemaakte, nauwkeurige en hoogwaardige datasets te leveren voor training en testen voor AI-projecten.
Bij Shaip bieden we u een brede reeks gediversifieerde audiodatasets voor Natural Language Processing (NLP) die gesprekken met echte mensen nabootsen om uw kunstmatige intelligentie (AI) tot leven te brengen. Met onze diepgaande kennis van het Multilingual Conversational AI-platform, helpen we je om AI-enabled spraakmodellen te bouwen, met uiterste precisie met gestructureerde datasets in meerdere talen van over de hele wereld. We bieden meertalige audioverzameling, audiotranscriptie en audioannotatiediensten op basis van uw vereisten, terwijl we de gewenste intentie, uitingen en demografische distributie volledig aanpassen.
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 vakkundig te scheiden in een audiobestand en elk bestand te labelen. Door vergelijkbare audiogeluiden nauwkeurig te scheiden en te annoteren,
Luidsprekerdiarisatie
Shaip's expertise strekt zich uit tot het aanbieden van uitstekende oplossingen voor sprekersdiaarisatie 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
Meertalig audiogegevensdiensten zijn een ander zeer geprefereerd aanbod van Shaip, omdat 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.
Om ervoor te zorgen dat u een eersteklas ML-model kunt trainen en ontwikkelen, bieden onze logopedisten uitgebreide en diverse datasets om het systeem te helpen de verschillende manieren te identificeren waarop mensen dezelfde intentie uitdrukken.
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 of 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 facet van menselijke interactie is de toon - we herkennen intrinsiek de betekenis van woorden, afhankelijk van de toon waarop ze worden uitgesproken. Wat we zeggen is belangrijk, maar hoe we die woorden zeggen, brengen ook betekenis over.
Bijvoorbeeld een eenvoudige 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 spanning.
'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, woede, irritatie en meer uitingen te herkennen. Hier komt de expertise van Shaip's logopedisten en annotators om de hoek kijken.
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.
Shaip's expertise strekt zich uit tot het leveren van verschillende soorten spraakdatasets in meer dan 150 talen
Gescripte spraak
Collectie
Spontane spraak
Collectie
Uitingenverzameling/ Wake-up Words
Geautomatiseerde spraakherkenning (ASR)
transcreatie
Diensten
Text-to-speech
(TTS)
Scriptgegevens
De sprekers wordt gevraagd om specifieke woorden of zinsdelen uit een script uit te spreken in een gescript spraakgegevensformaat. Dit gecontroleerde gegevensformaat omvat meestal spraakopdrachten waarbij de spreker voorleest uit een vooraf voorbereid script.
Bij Shaip bieden we een gescripte dataset om tools te ontwikkelen voor veel uitspraken en tonaliteit. Goede spraakgegevens moeten voorbeelden bevatten van veel sprekers van verschillende accentgroepen.
Spontane gegevens
Net als in echte scenario's zijn spontane of gemoedelijke gegevens de meest natuurlijke vorm van spraak. De gegevens kunnen voorbeelden zijn van telefoongesprekken 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 op 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
Op basis van het project kunnen doeltalen en demografische gegevens worden bepaald. Bovendien kunnen spraakgegevens worden aangepast op basis van de demografie, zoals leeftijd, onderwijskwalificatie, 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 dialect in gedachten, worden audiosamples voor de gespecificeerde taal verzameld en aangepast op basis van de vereiste vaardigheid: moedertaalsprekers of niet-moedertaalsprekers.
Collectiegrootte
De grootte van het audiosample speelt een cruciale rol bij het bepalen van de prestaties van het project. Daarom is het totale aantal respondenten moet worden overwogen voor het verzamelen van gegevens. De 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.
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.
Ons Expertise
Ondersteunde talen
Succesverhalen
We hebben samengewerkt met enkele van de beste bedrijven en merken en hebben hen voorzien van conversatie-AI-oplossingen van de hoogste orde.
Enkele van onze succesverhalen zijn:
- We hadden een dataset voor spraakherkenning ontwikkeld met meer dan 10,000 uur aan meertalige transcripties, gesprekken en audiobestanden om een live chatbot te trainen en te bouwen.
- We hebben een hoogwaardige dataset van duizenden gesprekken van 1000 beurten per gesprek gebouwd die worden gebruikt voor training van verzekeringschatbots.
- Ons team van meer dan 3000 taalexperts leverde meer dan 1000 uur aan audiobestanden en transcripties in 27 moedertalen voor het trainen en testen van een digitale assistent.
- Ons team van annotators en taalexperts verzamelde en leverde ook snel 20,000 en meer uren aan uitingen in meer dan 27 wereldwijde talen.
- Onze services voor automatische spraakherkenning zijn een van de meest geprefereerde in de branche. We hebben betrouwbaar gelabelde audiobestanden geleverd, waarbij specifieke aandacht is besteed aan uitspraak, toon en intentie met behulp van een breed scala aan transcripties en lexicons van verschillende sprekerssets om de betrouwbaarheid van ASR-modellen te verbeteren.
Onze succesverhalen komen voort uit de toewijding van ons team om onze klanten altijd de beste services te bieden met behulp van de nieuwste technologieën. Wat ons anders maakt, is dat ons werk wordt ondersteund door deskundige annotators die onbevooroordeelde en nauwkeurige datasets van gouden standaardannotaties leveren.
Ons team voor gegevensverzameling van meer dan 30,000 bijdragers kan hoogwaardige datasets zoeken, schalen en leveren die helpen bij de snelle implementatie van ML-modellen. Bovendien werken we op het nieuwste op AI gebaseerde platform en hebben we de mogelijkheid om sneller dan onze naaste concurrenten versnelde oplossingen voor spraakgegevens aan te bieden aan bedrijven.
Conclusie
We zijn oprecht van mening dat deze gids vindingrijk voor u was en dat de meeste van uw vragen beantwoord zijn. Als u echter nog steeds niet overtuigd bent van een betrouwbare leverancier, hoeft u niet verder te zoeken.
Wij, bij Shaip, zijn een vooraanstaand bedrijf voor gegevensannotaties. We hebben experts in het veld die data en de bijbehorende zorgen als geen ander begrijpen. Wij zouden uw ideale partner kunnen zijn, aangezien we competenties zoals toewijding, vertrouwelijkheid, flexibiliteit en eigenaarschap voor elk project of elke samenwerking ter tafel brengen.
Dus, ongeacht het type gegevens waarvoor u annotaties wilt ontvangen, u kunt dat ervaren team in ons vinden om aan uw eisen en doelen te voldoen. Optimaliseer uw AI-modellen om bij ons te leren.