Panduan Lengkap untuk AI Percakapan
Panduan Pembeli Utama 2023
Pengantar
Tidak suatu hari berhenti untuk bertanya kapan terakhir kali Anda berbicara dengan chatbot atau asisten virtual? Sebagai gantinya, mesin telah memainkan lagu favorit kami, dengan cepat mengidentifikasi tempat lokal Tionghoa yang dikirimkan ke alamat Anda dan menangani permintaan di tengah malam – dengan mudah.
Baca Panduan Pembeli, atau unduh versi PDF.
Pasar AI percakapan global bernilai $6.8 miliar pada tahun 2021. Pasar ini diproyeksikan akan tumbuh menjadi $ 18.4 miliar 2026 pada CAGR 21.8%. Awalnya dikembangkan sebagai hewan peliharaan yang menghibur, AI percakapan telah berkembang secara fenomenal selama bertahun-tahun.
Meskipun AI percakapan telah menjadi bagian dari ekosistem digital, ada kurangnya kesadaran di antara pengguna – 63% dari pengguna tidak menyadari bahwa mereka sudah menggunakan AI dalam kehidupan sehari-hari mereka. Namun, kurangnya pemahaman tidak menghalangi orang untuk menggunakan sistem AI Percakapan ini. Chatbots mungkin adalah contoh paling populer dari AI percakapan, dan mereka diproyeksikan untuk menjadi saksi 100% meningkat dalam adopsi selama 2 – 5 tahun ke depan.
Di sebuah Gartner survei, banyak bisnis mengidentifikasi chatbots sebagai aplikasi AI utama yang digunakan oleh organisasi mereka. Dan pada tahun 2022, hampir 70% pekerja kantoran akan berinteraksi dengan platform virtual percakapan untuk pekerjaan sehari-hari mereka.
Mari kita lihat jenis-jenis AI percakapan dan mengapa AI menjadi sangat penting dalam spektrum teknologi yang lebih besar.
Untuk siapa Panduan ini?
Panduan ekstensif ini untuk:
- Anda semua pengusaha dan solopreneur yang mengolah data dalam jumlah besar secara teratur
- AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulai dengan teknik pengoptimalan proses
- Manajer proyek yang ingin menerapkan waktu pemasaran yang lebih cepat untuk model AI atau produk berbasis AI mereka
- Dan penggemar teknologi yang suka mempelajari detail lapisan yang terlibat dalam proses AI.
Apa itu AI Percakapan?
Cara terprogram dan cerdas dalam menawarkan pengalaman percakapan untuk meniru percakapan dengan orang sungguhan, melalui teknologi digital dan telekomunikasi.
Sumber: Deloitte: AI Percakapan Era Digital
Kecerdasan buatan percakapan (AI) atau chatbots atau asisten virtual atau asisten digital adalah teknologi yang memungkinkan orang dan komputer berkomunikasi secara efektif melalui teks atau ucapan. Data audio dan teks dalam jumlah besar digunakan untuk melatih model ML dan NLP yang membantu meniru percakapan manusia sambil mengenali ucapan atau pola teks manusia, mengidentifikasi maksud dan maknanya dalam berbagai bahasa.
Jenis AI Percakapan
AI percakapan memberikan manfaat yang berbeda untuk bisnis tergantung pada kebutuhan dan desain. Oleh karena itu, sebelum mengembangkan jenis chatbot atau asisten virtual tertentu, penting untuk memahami jenis AI Percakapan yang saat ini digunakan.
Memilih model yang sesuai terutama tergantung pada tujuan bisnis Anda. Misalnya, Anda sedang mengembangkan chatbot ritel. Dalam hal ini, Anda mungkin melakukannya dengan baik dengan tipe AI atau Hybrid karena chatbots harus berinteraksi dengan pengguna, mengidentifikasi niat, dan memberikan panduan untuk belanja mereka.
Di sisi lain, jika Anda mengembangkan chatbot FAQ, algoritma berbasis aturan dapat bekerja dengan baik. Tiga jenis utama AI Percakapan adalah berbasis Aturan, Kecerdasan Buatan, dan Hibrida. Mari kita lihat masing-masing secara detail.
Berbasis Aturan
Juga disebut sebagai bot pohon keputusan, chatbot berbasis aturan mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Mengikuti jenis struktur percakapan pohon keputusan, chatbot memetakan seluruh percakapan dalam diagram alur menggunakan serangkaian aturan yang membantu chatbot memecahkan masalah tertentu. Karena aturan membentuk dasar untuk masalah dan solusi yang akrab dengan chatbot, ia mengantisipasi pertanyaan dan memberikan tanggapan yang telah ditentukan sebelumnya.
Serangkaian aturan bisa sederhana atau rumit. Namun, chatbot tidak dilengkapi untuk menjawab pertanyaan di luar cakupan aturan. Chatbots ini hanya dapat menjawab pertanyaan yang sesuai dengan skenario terlatih.
Melatih chatbot berbasis aturan lebih mudah, lebih cepat, dan lebih sederhana untuk diintegrasikan dengan sistem lama. Namun, chatbots ini tidak dapat belajar melalui interaksi, membatasi ruang lingkup mereka untuk personalisasi dan fleksibilitas.
AI/NLP
Seperti namanya, chatbot AI menggunakan pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami untuk memahami konteks dan maksud pengguna sebelum merespons. Chatbot yang diberdayakan AI bahkan dapat merumuskan respons bahasa alami yang kompleks berdasarkan pertanyaan pengguna.
Dengan maksud dan kemampuan pemahaman konteksnya, chatbot AI dapat menjawab pertanyaan kompleks pengguna dan menyesuaikan percakapan berdasarkan kebutuhan pengguna.
Mungkin perlu waktu lebih lama untuk melatih chatbot AI daripada chatbot berbasis Aturan, tetapi mereka memberikan respons yang sangat andal dan disesuaikan setelah dilatih.
Chatbot AI memberikan pengalaman pengguna yang ditingkatkan dengan belajar dari interaksi sebelumnya, memahami perilaku pengguna dan pola menggambar, dan memahami berbagai bahasa menggunakan keterampilan pengambilan keputusan tingkat lanjut.
Perbedaan antara AI & Chatbot Berbasis Aturan
| Chatbot AI/NLP | Chatbot Berbasis Aturan |
| Memahami dan berinteraksi dengan perintah Suara dan Teks | Memahami dan berinteraksi dengan perintah teks saja |
| Dapat memahami konteks dan menafsirkan maksud dalam percakapan | Dapat mengikuti alur obrolan yang telah ditentukan yang telah dilatih |
| Dirancang untuk memiliki dialog percakapan | Dirancang untuk menjadi navigasi murni |
| Bekerja pada beberapa antarmuka seperti blog dan asisten virtual | Bekerja sebagai antarmuka dukungan obrolan saja |
| Dapat belajar dari interaksi, percakapan | Ini mengikuti seperangkat aturan yang telah dirancang sebelumnya dan harus dikonfigurasi dengan pembaruan baru |
| Membutuhkan banyak waktu, data, dan sumber daya untuk berlatih | Lebih cepat dan lebih murah untuk dilatih |
| Dapat memberikan tanggapan yang disesuaikan berdasarkan interaksi | Melakukan tugas yang dapat diprediksi |
| Ideal untuk proyek kompleks yang membutuhkan pengambilan keputusan tingkat lanjut | Ideal untuk kasus penggunaan yang lebih mudah dan terdefinisi dengan baik |
Hibrida
Chatbot hybrid menggunakan NLP dan algoritma berbasis Aturan untuk memberikan respons spesifik terhadap permintaan pengguna menggunakan algoritma berbasis aturan dan menggunakan NLP untuk memahami maksud.
Alih-alih mengadu aturan berbasis chatbots AI, lebih mudah untuk mengambil yang terbaik dari keduanya untuk memberikan pengalaman pengguna yang ditingkatkan. Model hybrid sangat cocok untuk mengembangkan proyek berbasis tugas dan pengalaman percakapan.
Keuntungan dari AI Percakapan
Pasar chatbot global diprediksi akan tumbuh dari $ 190.8 juta pada tahun 2016 hingga $ 1.25 miliar pada tahun 2025. Statistik ini menunjukkan bagaimana bisnis banyak berinvestasi dalam teknologi chatbot dan pasar.
Adopsi dramatis dari teknologi ini dapat dikaitkan dengan mereka menjadi maju dan intuitif dan mengurangi biaya pengembangan dan penyebaran.
Pertama, lihat manfaat signifikan teknologi inovatif ini secara mendetail.
Menyediakan percakapan yang dipersonalisasi di beberapa saluran
Pelanggan yang diberdayakan saat ini mengharapkan layanan pelanggan bebas kesalahan dari organisasi terlepas dari ukuran dan kemampuan mereka. AI percakapan membantu organisasi-organisasi ini menyediakan layanan pelanggan kelas atas melalui percakapan yang dipersonalisasi di berbagai saluran.
Pelanggan dapat menikmati perjalanan pribadi yang mulus bahkan ketika mereka berpindah dari percakapan media sosial ke obrolan web langsung.
Skala Mulus untuk Memenuhi Volume Panggilan Tinggi
Peningkatan volume panggilan yang tiba-tiba diharapkan, dan AI Percakapan dapat membantu tim layanan pelanggan menangani lonjakan tersebut. AI percakapan dapat memisahkan interaksi berdasarkan maksud, kebutuhan, riwayat panggilan sebelumnya, sentimen, dan emosi pelanggan. Chatbot dapat membantu mengkategorikan panggilan bernilai rendah dari panggilan bernilai tinggi, mengarahkan panggilan bernilai rendah ke Asisten Virtual dan memastikan agen langsung menangani panggilan yang lebih penting.
Chatbots dapat membantu bisnis mengurangi interaksi dan waktu respons pertanyaan layanan pelanggan. Dengan memangkas secara dramatis waktu yang dihabiskan untuk panggilan dukungan, diperkirakan pada tahun 2023 bisnis dapat menghemat lebih dari $2.5 miliar jam di sektor ritel, perbankan, dan kesehatan.
Bawa Layanan Pelanggan Lebih Tinggi
Pengalaman pelanggan telah menjadi salah satu pembeda terbesar dalam merek. Jadi, tidak heran mengapa merek saling berdesak-desakan untuk memberikan pengalaman yang tak terlupakan bagi pengguna. AI percakapan membantu merek memberikan pengalaman positif.
Selain percakapan yang dipersonalisasi, pelanggan juga menikmati tanggapan instan dan kredibel atas pertanyaan mereka setiap saat. Bisnis dapat mengembangkan respons yang berpusat pada pelanggan terhadap pertanyaan pengguna menggunakan teknologi pengenalan suara. Chatbots dapat membantu dengan menganalisis sentimen, emosi, dan niat, mengurangi bantuan agen langsung, dan meningkatkan resolusi kontak pertama.
Bantuan dalam Pemasaran dan Penjualan
Memasarkan merek kepada audiens adalah tugas yang menantang. Namun, bisnis menggunakan AI Percakapan untuk menciptakan identitas unik untuk merek dan mengembangkan keunggulan kompetitif di pasar. Bisnis juga memberikan teknik pemasaran dan konversi yang ditargetkan.
Saat Anda membawa chatbot berbasis AI ke dalam bauran pemasaran, Anda dapat mengembangkan profil pembeli yang luas, mengakses preferensi pembelian mereka, dan merancang konten yang dipersonalisasi yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka.
Layanan Pelanggan Otomatis (Penghematan Biaya)
Manfaat lain menggunakan chatbots adalah efisiensi biaya. Pada tahun 2022, diperkirakan bahwa chatbots dapat membantu bisnis mengurangi biaya mereka dengan $ 8 miliar per tahun. Bisnis dapat mengembangkan chatbot untuk menangani pertanyaan yang lebih mudah dan kompleks daripada terus-menerus melatih kelompok agen layanan pelanggan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang berubah. Meskipun biaya implementasi awal bisa tinggi, manfaatnya lebih besar daripada hambatan implementasi.
Mengurangi Tantangan Data Umum dalam AI Percakapan
AI percakapan secara dinamis mengubah komunikasi manusia-komputer. Dan banyak bisnis tertarik untuk mengembangkan alat dan aplikasi AI percakapan canggih yang dapat mengubah cara bisnis dilakukan. Namun, sebelum mengembangkan chatbot yang dapat memfasilitasi komunikasi yang lebih baik antara Anda dan pelanggan, Anda harus melihat banyak jebakan perkembangan yang mungkin Anda hadapi.
Keanekaragaman Bahasa
Mengembangkan asisten obrolan yang dapat melayani beberapa bahasa itu menantang. Selain itu, keragaman bahasa global menjadikannya tantangan untuk mengembangkan chatbot yang secara mulus menyediakan layanan pelanggan kepada semua pelanggan.
Dalam 2022, sekitar 1.5 miliar orang berbicara bahasa Inggris di seluruh dunia, diikuti oleh bahasa Mandarin Mandarin dengan 1.1 miliar penutur. Meskipun bahasa Inggris adalah bahasa asing yang paling banyak digunakan dan dipelajari secara global, hanya sekitar 20% dari populasi dunia berbicara itu. Itu membuat sisa populasi global – 80% – berbicara bahasa selain bahasa Inggris. Jadi, ketika mengembangkan chatbot, Anda juga harus mempertimbangkan keragaman bahasa.
Variabilitas Bahasa
Manusia berbicara dengan bahasa yang berbeda dan bahasa yang sama secara berbeda. Sayangnya, masih tidak mungkin bagi mesin untuk sepenuhnya memahami variabilitas bahasa lisan, dengan mempertimbangkan emosi, dialek, pengucapan, aksen, dan nuansa.
Kata-kata dan pilihan bahasa kita juga tercermin dalam cara kita mengetik. Sebuah mesin dapat diharapkan untuk memahami dan menghargai keragaman bahasa hanya ketika sekelompok annotator melatihnya pada berbagai kumpulan data ucapan.
Dinamisme dalam Pidato
Jurusan lainnya tantangan dalam mengembangkan AI percakapan membawa dinamisme pidato ke dalam keributan. Misalnya, kami menggunakan beberapa pengisi, jeda, fragmen kalimat, dan suara yang tidak dapat diuraikan saat berbicara. Selain itu, ucapan jauh lebih kompleks daripada kata tertulis karena kita biasanya tidak berhenti sejenak di antara setiap kata dan menekankan pada suku kata yang tepat.
Ketika kita mendengarkan orang lain, kita cenderung mendapatkan maksud dan makna percakapan mereka menggunakan pengalaman seumur hidup kita. Akibatnya, kami mengontekstualisasikan dan memahami kata-kata mereka bahkan ketika itu ambigu. Namun, mesin tidak mampu kualitas ini.
Data Bising
Data bising atau kebisingan latar belakang adalah data yang tidak memberikan nilai pada percakapan, seperti bel pintu, anjing, anak-anak, dan suara latar lainnya. Oleh karena itu, penting untuk menggosok atau menyaring File audio dari suara-suara ini dan latih sistem AI untuk mengidentifikasi suara-suara yang penting dan yang tidak.
Pro & Kontra dari Jenis Data Ucapan yang berbeda
Membangun sistem pengenalan suara bertenaga AI atau a AI percakapan membutuhkan banyak pelatihan dan pengujian set data. Namun, memiliki akses ke kumpulan data berkualitas seperti itu – andal dan memenuhi kebutuhan spesifik proyek Anda – tidaklah mudah. Namun, ada opsi yang tersedia untuk bisnis yang mencari kumpulan data pelatihan, dan setiap opsi memiliki kelebihan dan kekurangan.
Jika Anda mencari tipe dataset umum, Anda memiliki banyak opsi pidato publik yang tersedia. Namun, untuk sesuatu yang lebih spesifik dan relevan dengan kebutuhan proyek Anda, Anda mungkin harus mengumpulkan dan menyesuaikannya sendiri.
Data Ucapan Kepemilikan
Tempat pertama yang harus dilihat adalah data kepemilikan perusahaan Anda. Namun, karena Anda memiliki hak dan persetujuan hukum untuk menggunakan data ucapan pelanggan, Anda dapat menggunakan kumpulan data besar ini untuk melatih dan menguji proyek Anda.
Pro:
- Tidak ada biaya pengumpulan data pelatihan tambahan
- Data pelatihan kemungkinan relevan dengan bisnis Anda
- Data ucapan juga memiliki akustik latar belakang lingkungan alami, pengguna dinamis, dan perangkat.
Cons:
- Menggunakan data semacam itu mungkin menghabiskan banyak uang untuk izin merekam dan menggunakannya.
- Data ucapan dapat memiliki batasan bahasa, demografi, atau basis pelanggan
- Data mungkin gratis, tetapi Anda tetap harus membayar untuk pemrosesan, transkripsi, penandaan, dan lainnya.
Kumpulan Data Publik
Kumpulan data pidato publik adalah opsi lain jika Anda tidak bermaksud menggunakan milik Anda. Kumpulan data ini adalah bagian dari domain publik dan dapat dikumpulkan untuk proyek sumber terbuka.
Pro:
- Kumpulan data publik gratis dan ideal untuk proyek beranggaran rendah
- Mereka tersedia untuk diunduh segera
- Kumpulan data publik tersedia dalam berbagai kumpulan sampel bernaskah dan tidak bernaskah.
Kekurangan:
- Biaya pemrosesan dan jaminan kualitas bisa tinggi
- Kualitas kumpulan data pidato publik bervariasi hingga tingkat yang signifikan
- Contoh pidato yang ditawarkan biasanya generik, sehingga tidak cocok untuk mengembangkan proyek pidato tertentu
- Kumpulan data biasanya bias terhadap bahasa Inggris
Kumpulan Data Pra-Paket/Off-the-shelf
Jelajahi kumpulan data pra-paket adalah opsi lain jika data publik atau kepemilikan pengumpulan data ucapan tidak sesuai dengan kebutuhan Anda.
Vendor telah mengumpulkan kumpulan data ucapan yang sudah dikemas sebelumnya untuk tujuan khusus menjual kembali kepada klien. Jenis dataset ini dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi generik atau tujuan tertentu.
Pro:
- Anda mungkin mendapatkan akses ke kumpulan data yang sesuai dengan kebutuhan data ucapan khusus Anda
- Lebih terjangkau menggunakan kumpulan data yang sudah dikemas sebelumnya daripada mengumpulkannya sendiri
- Anda mungkin bisa mendapatkan akses ke dataset dengan cepat
Kekurangan:
- Karena kumpulan data sudah dikemas sebelumnya, itu tidak disesuaikan dengan kebutuhan proyek Anda.
- Selain itu, kumpulan data tidak unik untuk perusahaan Anda karena bisnis lain dapat membelinya.
Pilih Kumpulan Data yang Dikumpulkan Khusus
Saat membangun aplikasi ucapan, Anda akan memerlukan kumpulan data pelatihan yang memenuhi semua persyaratan spesifik Anda. Namun, sangat kecil kemungkinannya Anda mendapatkan akses ke kumpulan data pra-paket yang memenuhi persyaratan unik proyek Anda. Satu-satunya pilihan yang tersedia adalah membuat kumpulan data Anda atau membeli kumpulan data melalui penyedia solusi pihak ketiga.
Kumpulan data untuk kebutuhan pelatihan dan pengujian Anda sepenuhnya dapat disesuaikan. Anda dapat memasukkan dinamisme bahasa, keragaman data ucapan, dan akses ke berbagai peserta. Selain itu, kumpulan data dapat diskalakan untuk memenuhi tuntutan proyek Anda tepat waktu.
Pro:
- Kumpulan data dikumpulkan untuk kasus penggunaan spesifik Anda. Kemungkinan algoritma AI menyimpang dari hasil yang diinginkan diminimalkan.
- Kontrol dan kurangi bias dalam Data AI
Kekurangan:
- Kumpulan data bisa mahal & memakan waktu; namun, manfaatnya selalu lebih besar daripada biayanya.
Kasus Penggunaan AI Percakapan
Dunia kemungkinan untuk pengenalan data ucapan dan aplikasi suara sangat besar, dan mereka digunakan di beberapa industri untuk sejumlah besar aplikasi.
Peralatan/perangkat Rumah Pintar
Dalam Indeks Konsumen Suara 2021, dilaporkan bahwa hampir 66% pengguna dari AS, Inggris, dan Jerman berinteraksi dengan speaker pintar, dan 31% menggunakan beberapa bentuk teknologi suara setiap hari. Selain itu, perangkat pintar seperti televisi, lampu, sistem keamanan, dan lainnya merespon perintah suara berkat teknologi pengenalan suara.
Aplikasi Pencarian Suara
Pencarian suara adalah salah satu aplikasi paling umum dari pengembangan AI percakapan. Sekitar 20% dari semua pencarian yang dilakukan di Google berasal dari teknologi asisten suaranya. 74% responden survei mengatakan bahwa mereka menggunakan pencarian suara dalam sebulan terakhir.
Konsumen semakin mengandalkan pencarian suara untuk berbelanja, dukungan pelanggan, menemukan bisnis atau alamat, dan melakukan pertanyaan.
Customer Support
Dukungan pelanggan adalah salah satu kasus penggunaan yang paling menonjol dari teknologi pengenalan suara karena membantu meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan dengan harga terjangkau dan efektif.
Kesehatan
Perkembangan terbaru dalam produk AI percakapan melihat manfaat yang signifikan untuk perawatan kesehatan. Ini digunakan secara luas oleh dokter dan profesional medis lainnya untuk merekam catatan suara, meningkatkan diagnosis, memberikan konsultasi, dan memelihara komunikasi pasien-dokter.
Aplikasi Keamanan
Pengenalan suara melihat kasus penggunaan lain dalam bentuk aplikasi keamanan di mana perangkat lunak menentukan karakteristik suara unik individu. Hal ini memungkinkan masuk atau akses ke aplikasi atau tempat berdasarkan kecocokan suara. Biometrik suara menghilangkan pencurian identitas, duplikasi kredensial, dan penyalahgunaan data.
Perintah Suara Kendaraan
Kendaraan, sebagian besar mobil, memiliki perangkat lunak pengenalan suara yang merespons perintah suara yang meningkatkan keselamatan kendaraan. Alat AI percakapan ini menerima perintah sederhana seperti menyesuaikan volume, melakukan panggilan, dan memilih stasiun radio.
Infotainment dalam mobil
Efisiensi dan akurasi dasbor mobil berkemampuan suara bergantung pada bagaimana dasbor mobil tersebut dilatih untuk mendengar suara pengguna di sebanyak mungkin lingkungan yang bising. Sistem suara di dasbor mobil harus dapat memastikan suara pengemudi secara akurat dan merespons instruksi melalui suara latar yang tidak dikenal seperti suara lalu lintas, hujan, guntur, suara penumpang lain, dan lainnya.
Pembicara Cerdas Rumah
Asisten suara harus dilatih secara ekstensif pada beberapa kumpulan data suara untuk mengidentifikasi pembicara dan memahami instruksi dengan membedakan suara pembicara dari kebisingan latar belakang seperti blender dapur, permainan anak-anak, lalu lintas yang redup atau mesin pemotong rumput. Penting untuk melatih model pada kumpulan data yang telah mensimulasikan lingkungan akustik tersebut untuk kinerja yang lebih baik.
Model juga harus dapat menentukan pengisi kata atau jeda dan suara lain seperti batuk untuk menentukan kata yang sebenarnya. Akhirnya, sangat penting untuk memasangkan model bahasa dengan model akustik sehingga sistem dapat mengubah kata-kata dan suara menjadi kalimat yang bermakna.
Industri yang Menggunakan AI Percakapan
Saat ini, AI percakapan sebagian besar digunakan sebagai Chatbots. Namun, beberapa industri menerapkan teknologi ini untuk mendapatkan keuntungan besar. Beberapa industri yang menggunakan AI percakapan adalah:
Kesehatan
AI percakapan memiliki dampak besar pada sektor perawatan kesehatan. AI percakapan telah terbukti bermanfaat bagi pasien, dokter, staf, perawat, dan tenaga medis lainnya.
Beberapa manfaatnya adalah
- Keterlibatan pasien dalam fase pasca perawatan
- Chatbot penjadwalan janji temu
- Menjawab pertanyaan yang sering diajukan dan pertanyaan umum
- Penilaian gejala
- Identifikasi pasien perawatan kritis
- Eskalasi kasus darurat
E-commerce
AI percakapan membantu bisnis e-niaga terlibat dengan pelanggan mereka, memberikan rekomendasi yang disesuaikan, dan menjual produk.
Industri eCommerce memanfaatkan manfaat dari teknologi terbaik di kelasnya ini.
- Mengumpulkan informasi pelanggan
- Berikan informasi dan rekomendasi produk yang relevan
- Meningkatkan kepuasan pelanggan
- Membantu memesan dan mengembalikan
- Jawab FAQ
- Cross-sell dan upsell produk
Perbankan
Sektor perbankan menerapkan alat AI percakapan untuk meningkatkan interaksi pelanggan, memproses permintaan secara real-time, dan memberikan pengalaman pelanggan yang disederhanakan dan terpadu di berbagai saluran.
- Memungkinkan pelanggan untuk memeriksa saldo mereka secara real-time
- Bantuan dengan setoran
- Membantu dalam pengajuan pajak dan mengajukan pinjaman
- Sederhanakan proses perbankan dengan mengirimkan pengingat tagihan, notifikasi, dan peringatan
Asuransi
Mirip dengan sektor perbankan, industri asuransi juga didorong secara digital oleh AI percakapan dan menuai manfaatnya. Misalnya, AI percakapan membantu industri asuransi menyediakan cara yang lebih cepat dan lebih andal untuk menyelesaikan konflik dan klaim.
- Memberikan rekomendasi kebijakan
- Penyelesaian klaim lebih cepat
- Hilangkan waktu tunggu
- Kumpulkan umpan balik dan ulasan dari pelanggan
- Ciptakan kesadaran pelanggan tentang kebijakan
- Kelola klaim dan perpanjangan lebih cepat
Penawaran Shaip
Dalam hal menyediakan kumpulan data yang berkualitas dan andal untuk mengembangkan aplikasi percakapan interaksi manusia-mesin yang canggih, Shaip telah memimpin pasar dengan penerapannya yang sukses. Namun, dengan kekurangan chatbot dan asisten bicara yang akut, perusahaan semakin mencari layanan dari Shaip – pemimpin pasar – untuk menyediakan kumpulan data yang disesuaikan, akurat, dan berkualitas untuk pelatihan dan pengujian proyek AI.
Di Shaip, kami menawarkan kumpulan dataset audio yang beragam untuk Natural Language Processing (NLP) yang meniru percakapan dengan orang sungguhan untuk menghidupkan Artificial Intelligence (AI) Anda. Dengan pemahaman mendalam kami tentang platform AI Percakapan Multibahasa, kami membantu Anda membangun model ucapan berkemampuan AI, dengan presisi tertinggi dengan kumpulan data terstruktur dalam berbagai bahasa dari seluruh dunia. Kami menawarkan koleksi audio multibahasa, transkripsi audio, dan layanan anotasi audio berdasarkan kebutuhan Anda, sambil sepenuhnya menyesuaikan maksud, ucapan, dan distribusi demografis yang diinginkan.
Dengan menggabungkan pemrosesan bahasa alami, kami dapat memberikan pengalaman yang dipersonalisasi dengan membantu mengembangkan aplikasi ucapan akurat yang meniru percakapan manusia secara efektif. Kami menggunakan banyak teknologi canggih untuk memberikan pengalaman pelanggan berkualitas tinggi. NLP mengajarkan mesin untuk menafsirkan bahasa manusia dan berinteraksi dengan manusia.
Transkripsi Audio
Shaip adalah penyedia layanan transkripsi audio terkemuka yang menawarkan berbagai file suara/audio untuk semua jenis proyek. Selain itu, Shaip menawarkan layanan transkripsi 100% buatan manusia untuk mengonversi file Audio dan Video – Wawancara, Seminar, Ceramah, Podcast, dll. menjadi teks yang mudah dibaca.
Pelabelan Pidato
Shaip menawarkan ekstensif layanan pelabelan ucapan dengan memisahkan suara dan ucapan secara ahli dalam file audio dan memberi label pada setiap file. Dengan memisahkan suara audio yang serupa secara akurat dan memberi anotasi,
Diarisasi Pembicara
Keahlian Shaip meluas hingga menawarkan solusi diarisasi speaker yang sangat baik dengan mengelompokkan rekaman audio berdasarkan sumbernya. Selanjutnya, batas-batas pembicara diidentifikasi dan diklasifikasikan secara akurat, seperti pembicara 1, pembicara 2, musik, kebisingan latar belakang, suara kendaraan, keheningan, dan lainnya, untuk menentukan jumlah pembicara.
Klasifikasi Audio
Anotasi dimulai dengan mengklasifikasikan file audio ke dalam kategori yang telah ditentukan. Kategori bergantung terutama pada persyaratan proyek, dan biasanya mencakup maksud pengguna, bahasa, segmentasi semantik, kebisingan latar belakang, jumlah total pembicara, dan banyak lagi.
Kumpulan Ucapan Bahasa Alami / Kata-Kata Bangun
Sulit untuk memprediksi bahwa klien akan selalu memilih kata-kata yang mirip ketika mengajukan pertanyaan atau mengajukan permintaan. Misalnya, “Di mana Restoran terdekat?” “Temukan Restoran di dekat saya” atau “Apakah ada restoran di dekat saya?”
Ketiga tuturan tersebut memiliki maksud yang sama tetapi diutarakan secara berbeda. Melalui permutasi dan kombinasi, pakar percakapan ai di Shaip akan mengidentifikasi semua kemungkinan kombinasi yang memungkinkan untuk mengartikulasikan permintaan yang sama. Shaip mengumpulkan dan membubuhi keterangan ucapan dan kata-kata yang membangunkan, dengan fokus pada semantik, konteks, nada, diksi, waktu, tekanan, dan dialek.
Layanan Data Audio Multibahasa
Multilingual layanan data audio adalah penawaran lain yang sangat disukai dari Shaip, karena kami memiliki tim pengumpul data yang mengumpulkan data audio dalam lebih dari 150 bahasa dan dialek di seluruh dunia.
Deteksi Niat
Interaksi dan komunikasi manusia seringkali lebih rumit daripada yang kita berikan pada mereka. Dan komplikasi bawaan ini membuat sulit untuk melatih model ML untuk memahami ucapan manusia secara akurat.
Selain itu, orang yang berbeda dari demografi yang sama atau kelompok demografi yang berbeda dapat mengekspresikan maksud atau sentimen yang sama secara berbeda. Jadi, sistem pengenalan suara harus dilatih untuk mengenali tujuan bersama tanpa memandang demografis.
Untuk memastikan Anda dapat melatih dan mengembangkan model ML terbaik, terapis wicara kami menyediakan kumpulan data yang luas dan beragam untuk membantu sistem mengidentifikasi beberapa cara manusia mengekspresikan maksud yang sama.
Klasifikasi Maksud
Mirip dengan mengidentifikasi maksud yang sama dari orang yang berbeda, chatbot Anda juga harus dilatih untuk mengkategorikan komentar pelanggan ke dalam berbagai kategori – yang telah ditentukan sebelumnya oleh Anda. Setiap chatbot atau asisten virtual dirancang dan dikembangkan dengan tujuan tertentu. Shaip dapat mengklasifikasikan maksud pengguna ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya sesuai kebutuhan.
Pengenalan Ucapan Otomatis atau ASR
Speech Recognition” mengacu pada mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi teks; namun, pengenalan suara & identifikasi pembicara bertujuan untuk mengidentifikasi konten lisan dan identitas pembicara. Akurasi ASR ditentukan oleh parameter yang berbeda, yaitu, volume speaker, kebisingan latar belakang, peralatan perekaman, dll.
Deteksi Nada
Aspek lain yang menarik dari interaksi manusia adalah nada - kita secara intrinsik mengenali arti kata-kata tergantung pada nada yang diucapkan. Sementara apa yang kita katakan itu penting, bagaimana kita mengucapkan kata-kata itu juga menyampaikan makna.
Misalnya, frasa sederhana seperti 'What Joy!' bisa berupa seruan kebahagiaan dan bisa juga dimaksudkan untuk menyindir. Itu tergantung pada nada dan tekanan.
'Apa yang sedang kamu lakukan?'
'Apa yang sedang kamu lakukan?'
Kedua kalimat ini memiliki kata yang persis sama, tetapi penekanan pada kata-katanya berbeda, mengubah seluruh makna kalimat. Chatbot dilatih untuk mengidentifikasi kebahagiaan, sarkasme, kemarahan, iritasi, dan lebih banyak ekspresi. Di sinilah keahlian ahli patologi wicara-bahasa dan annotator Shaip berperan.
Pengumpulan Data Audio / Ucapan
Ketika ada kekurangan kumpulan data ucapan berkualitas, solusi ucapan yang dihasilkan dapat penuh dengan masalah dan kurang dapat diandalkan. Shaip adalah salah satu dari sedikit penyedia yang menghadirkan koleksi audio multibahasa, transkripsi audio, dan alat anotasi dan layanan yang sepenuhnya dapat disesuaikan untuk proyek tersebut.
Data ucapan dapat dilihat sebagai spektrum, mulai dari ucapan alami di satu ujung ke ucapan tidak wajar di sisi lain. Dalam pidato alami, Anda memiliki pembicara berbicara dengan cara percakapan spontan. Di sisi lain, suara ucapan yang tidak wajar dibatasi saat pembicara membacakan naskah. Akhirnya, pembicara diminta untuk mengucapkan kata atau frasa secara terkendali di tengah spektrum.
Keahlian Shaip meluas hingga menyediakan berbagai jenis kumpulan data ucapan dalam lebih dari 150 bahasa
pidato tertulis
Koleksi
Pidato Spontan
Koleksi
Kumpulan Ucapan/Kata Bangun
Pengenalan Ucapan Otomatis (ASR)
Transkreasi
Layanan
Teks pidato
(TTS)
Data Tertulis
Penutur diminta untuk mengucapkan kata atau frasa tertentu dari naskah dalam format data pidato naskah. Format data terkontrol ini biasanya mencakup perintah suara di mana pembicara membaca dari skrip yang telah disiapkan sebelumnya.
Di Shaip, kami menyediakan kumpulan data skrip untuk mengembangkan alat untuk banyak pengucapan dan nada suara. Data ucapan yang baik harus mencakup sampel dari banyak penutur dari kelompok aksen yang berbeda.
Data Spontan
Seperti dalam skenario dunia nyata, data spontan atau percakapan adalah bentuk ucapan yang paling alami. Data tersebut dapat berupa sampel percakapan telepon atau wawancara.
Shaip menyediakan format ucapan spontan untuk mengembangkan chatbot atau asisten virtual yang perlu memahami percakapan kontekstual. Oleh karena itu, kumpulan data sangat penting untuk mengembangkan chatbot berbasis AI yang canggih dan realistis.
Data Ucapan
Dataset ucapan ucapan yang disediakan oleh Shaip adalah salah satu yang paling dicari di pasar. Itu karena ucapan / kata-bangun memicu asisten suara dan mendorong mereka untuk menanggapi pertanyaan manusia dengan cerdas.
Transkreasi
Kemahiran multi-bahasa kami membantu kami menawarkan kumpulan data transkreasi dengan sampel suara ekstensif yang menerjemahkan frasa dari satu bahasa ke bahasa lain sambil secara ketat mempertahankan nada suara, konteks, maksud, dan gaya.
Data Text-to-Speech (TTS)
Kami menyediakan sampel ucapan yang sangat akurat yang membantu menciptakan produk Text-to-Speech yang otentik dan multibahasa. Selain itu, kami menyediakan file audio dengan transkrip bebas kebisingan latar belakang yang dianotasi secara akurat.
Ucapan-ke-teks
Shaip menawarkan layanan pidato-ke-teks eksklusif dengan mengubah ucapan yang direkam menjadi teks yang andal. Karena ini adalah bagian dari teknologi NLP dan penting untuk mengembangkan asisten bicara tingkat lanjut, fokusnya adalah pada kata, kalimat, pengucapan, dan dialek.
Menyesuaikan Pengumpulan Data Pidato
Kumpulan data ucapan memainkan peran penting dalam mengembangkan dan menerapkan model AI percakapan tingkat lanjut. Namun, terlepas dari tujuan pengembangan solusi ucapan, akurasi, efisiensi, dan kualitas produk akhir bergantung pada jenis dan kualitas data terlatihnya.
Beberapa organisasi memiliki gagasan yang jelas tentang jenis data yang mereka butuhkan. Namun, sebagian besar tidak sepenuhnya menyadari kebutuhan dan persyaratan proyek mereka. Oleh karena itu, kita harus memberi mereka ide konkret tentang pengumpulan data audio metodologi yang digunakan oleh Shaip.
Demografi
Bahasa target dan demografi dapat ditentukan berdasarkan proyek. Selain itu, data ucapan dapat disesuaikan berdasarkan demografi, seperti usia, kualifikasi pendidikan, dll. Negara merupakan faktor penyesuaian lain dalam pengambilan sampel pengumpulan data karena dapat mempengaruhi hasil proyek.
Dengan mempertimbangkan bahasa dan dialek yang diperlukan, sampel audio untuk bahasa tertentu dikumpulkan dan disesuaikan berdasarkan kemahiran yang diperlukan – penutur asli atau bukan penutur asli.
Ukuran koleksi
Ukuran sampel audio memainkan peran penting dalam menentukan kinerja proyek. Oleh karena itu, jumlah responden harus dipertimbangkan untuk pengumpulan data. Itu jumlah total ucapan atau pengulangan ucapan per peserta atau total peserta juga harus dipertimbangkan.
Skrip Data
Skrip adalah salah satu elemen terpenting dalam strategi pengumpulan data. Oleh karena itu, penting untuk menentukan skrip data yang diperlukan untuk proyek – scripted, unscripted, ucapan, atau kata-kata bangun.
Format Audio
Audio dari data ucapan memainkan peran penting dalam mengembangkan solusi pengenalan suara dan suara. Itu kualitas audio dan kebisingan latar belakang dapat memengaruhi hasil pelatihan model.
Pengumpulan data ucapan harus memastikan format file, kompresi, struktur konten, dan persyaratan pra-pemrosesan dapat disesuaikan untuk memenuhi permintaan proyek.
Pengiriman File Audio
Komponen yang sangat penting dari pengumpulan data ucapan adalah pengiriman file audio sesuai kebutuhan klien. Akibatnya, layanan segmentasi data, transkripsi, dan pelabelan yang disediakan oleh Shaip adalah beberapa yang paling dicari oleh bisnis karena kualitas dan skalabilitasnya yang menjadi tolok ukur.
Selain itu, kami juga mengikuti konvensi penamaan file untuk segera digunakan dan secara ketat mematuhi jadwal pengiriman untuk penyebaran cepat.
Lisensi Data Audio / Ucapan
Shaip menawarkan kumpulan data ucapan berkualitas tak tertandingi yang dapat disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan spesifik proyek Anda. Sebagian besar kumpulan data kami dapat disesuaikan dengan setiap anggaran, dan data tersebut dapat diskalakan untuk memenuhi semua permintaan proyek di masa mendatang. Kami menawarkan 40rb+ jam kumpulan data ucapan siap pakai dalam 100+ dialek dalam lebih dari 50 bahasa. Kami juga menyediakan berbagai jenis audio, termasuk kata-kata spontan, monolog, skrip, dan bangun. Lihat keseluruhannya Katalog Data.
Keahlian kami
Bahasa yang Didukung
Kisah Sukses
Kami telah bekerja dengan beberapa bisnis dan merek teratas dan telah memberi mereka solusi AI percakapan tingkat tinggi.
Beberapa kisah sukses kami antara lain,
- Kami telah mengembangkan kumpulan data pengenalan suara dengan lebih dari 10,000 jam transkripsi multi-bahasa, percakapan, dan file audio untuk melatih dan membuat chatbot langsung.
- Kami membangun kumpulan data berkualitas tinggi dari 1000 percakapan dengan 6 putaran per percakapan yang digunakan untuk pelatihan chatbot asuransi.
- Tim kami yang terdiri dari 3000 ahli bahasa plus menyediakan lebih dari 1000 jam file audio dan transkrip dalam 27 bahasa asli untuk pelatihan dan pengujian asisten digital.
- Tim ahli annotator dan linguistik kami juga mengumpulkan dan menyampaikan 20,000 jam lebih ucapan dalam lebih dari 27 bahasa global dengan cepat.
- Layanan Pengenalan Ucapan Otomatis kami adalah salah satu yang paling disukai oleh industri. Kami menyediakan file audio berlabel andal, memastikan perhatian khusus pada pengucapan, nada, dan maksud menggunakan berbagai transkripsi dan leksikon dari beragam set speaker untuk meningkatkan keandalan model ASR.
Kisah sukses kami bermula dari komitmen tim kami untuk selalu memberikan layanan terbaik menggunakan teknologi terkini kepada klien kami. Apa yang membuat kami berbeda adalah bahwa pekerjaan kami didukung oleh annotator ahli yang menyediakan kumpulan data anotasi standar emas yang akurat dan tidak memihak.
Tim pengumpulan data kami yang terdiri lebih dari 30,000 kontributor dapat mencari, menskalakan, dan memberikan set data berkualitas tinggi yang membantu penerapan model ML dengan cepat. Selain itu, kami bekerja pada platform berbasis AI terbaru dan memiliki kemampuan untuk memberikan solusi data ucapan yang dipercepat untuk bisnis jauh lebih cepat daripada pesaing terdekat kami.
Kesimpulan
Kami benar-benar percaya bahwa panduan ini bermanfaat bagi Anda dan sebagian besar pertanyaan Anda telah dijawab. Namun, jika Anda masih tidak yakin tentang vendor yang dapat diandalkan, tidak perlu mencari lagi.
Kami, di Shaip, adalah perusahaan anotasi data utama. Kami memiliki ahli di bidangnya yang memahami data dan masalah terkaitnya tidak seperti yang lain. Kami dapat menjadi mitra ideal Anda karena kami menghadirkan kompetensi seperti komitmen, kerahasiaan, fleksibilitas, dan kepemilikan untuk setiap proyek atau kolaborasi.
Jadi, terlepas dari jenis data yang ingin Anda anotasi, Anda dapat menemukan tim veteran di dalam kami untuk memenuhi tuntutan dan tujuan Anda. Dapatkan model AI Anda dioptimalkan untuk belajar bersama kami.