Nhờ những tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học, máy tính có thể thực hiện một số nhiệm vụ nhận thức ngày càng tăng. Kết quả là, các doanh nghiệp có thể dựa vào máy móc cho các chức năng quan trọng từng được cho là không thể tự động hóa. Đặc biệt, sự gia tăng của các nền tảng AI đàm thoại như chatbots và đại lý nhận thức ảo đã mang lại cho các tổ chức trong nhiều ngành công nghiệp khả năng cải thiện hỗ trợ khách hàng và các hoạt động nhân sự — và những nền tảng này ngày càng thông minh hơn.
Mối quan tâm đến AI đàm thoại đã tăng vọt vào năm 2020, cũng như đầu tư của công ty vào các nền tảng máy học. Điều này một phần lớn là do đại dịch COVID-19, khiến các công ty trong hầu hết mọi lĩnh vực phải tìm cách làm được nhiều việc hơn với số lượng ít hơn. Ví dụ: sự gia tăng đột ngột về các yêu cầu của khách hàng mà các ngân hàng, nhà bán lẻ và hãng hàng không nhận được đã cho thấy những hạn chế của đội ngũ hỗ trợ khách hàng và nhu cầu cấp thiết về khả năng tự động. Hơn nữa, đại dịch đã làm thay đổi kỳ vọng của chúng tôi với tư cách là người tiêu dùng, làm tăng nhu cầu về trải nghiệm kỹ thuật số của khách hàng.
Vậy bây giờ chúng ta đang ở đâu?
Một cuộc khảo sát của Salesforce được thực hiện trước đại dịch cho thấy rằng 62% người tiêu dùng mở cửa cho các doanh nghiệp kết hợp AI vào tương tác với khách hàng. Tỷ lệ đó có thể đã tăng lên, cũng như khả năng của các nền tảng AI. Tuy nhiên, để AI đàm thoại thực sự trở nên phổ biến như một công cụ tương tác với khách hàng, vẫn phải vượt qua một số trở ngại:
Phát hiện cảm xúc:
Đối với người mới bắt đầu, hầu hết các nền tảng vẫn còn tương đối phức tạp khi phát hiện cảm xúc. Giao tiếp của con người phụ thuộc nhiều vào cảm xúc cũng như ngôn ngữ, và sự thay đổi trong giọng điệu có thể làm thay đổi hoàn toàn ý nghĩa của cuộc đối thoại nói hoặc viết. Để huấn luyện máy tính phát hiện các dấu hiệu ngữ cảnh tinh tế, nhóm sản phẩm cần có nhiều dữ liệu chứa nhiều giọng nói khác nhau của con người. Tìm kiếm tất cả dữ liệu đó là một thách thức không nhỏ.
Học ngôn ngữ mới:
Hầu hết dân số thế giới không nói tiếng Anh. Các tổ chức toàn cầu hy vọng sử dụng AI đàm thoại để tương tác với khách hàng bên ngoài Hoa Kỳ sẽ cần các nền tảng hiểu được không chỉ các ngôn ngữ khác nhau mà còn cả các phương ngữ khu vực và sự khác biệt văn hóa. Một lần nữa, điều này sẽ yêu cầu một lượng lớn dữ liệu âm thanh và lời nói đa ngôn ngữ từ các cộng đồng đa dạng và nhiều tình huống khác nhau (ví dụ: Trò chuyện TED, tranh luận, trò chuyện qua điện thoại, độc thoại, v.v.) và dữ liệu đó sẽ cần bao gồm nhiều chủ đề khác nhau .
Xác định giọng nói phù hợp:
Đào tạo AI để phát hiện một người nói giữa vô số giọng nói là một thách thức khác, một thách thức có thể quen thuộc với bất kỳ ai sử dụng loa thông minh trong nhà như Google Home hoặc Amazon's Alexa. Trong một phòng khách đông đúc, các nền tảng này có thể phản hồi các lệnh không dành cho chúng hoặc có thể không thể phân biệt các lệnh trong nhiều cuộc hội thoại. Điều này thường tạo ra sự thất vọng nhỏ và có lẽ là một chút hài hước, nhưng khi các giao dịch kinh doanh liên quan đến dữ liệu khách hàng nhạy cảm được thực hiện thông qua lệnh thoại, thì AI bắt buộc phải không làm nhầm lẫn các tài khoản người dùng.
Bất chấp những trở ngại này, AI đàm thoại có tiềm năng to lớn cho các loại hình kinh doanh. Shaip ở đây để giúp bạn mở khóa tiềm năng đó và tất cả đều bắt đầu từ dữ liệu. Chúng tôi có thể cung cấp cho các nhóm sản phẩm hàng giờ dữ liệu âm thanh được phiên âm, chú thích bằng hơn 50 ngôn ngữ. Sử dụng ứng dụng thu thập dữ liệu độc quyền của chúng tôi, chúng tôi có thể hợp lý hóa việc phân phối các nhiệm vụ thu thập dữ liệu cho các nhóm thu thập dữ liệu có kinh nghiệm trên toàn cầu. Giao diện ứng dụng cho phép các nhà cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu và chú thích dễ dàng xem các nhiệm vụ thu thập được giao của họ, xem xét các hướng dẫn chi tiết của dự án bao gồm các mẫu, nhanh chóng gửi và tải lên dữ liệu để người kiểm tra dự án phê duyệt.
Được sử dụng cùng với Nền tảng ShaipCloud, ứng dụng của chúng tôi chỉ là một trong nhiều công cụ trang bị cho chúng tôi nguồn, phiên âm và chú thích dữ liệu ở hầu hết mọi quy mô cần thiết để đào tạo các thuật toán phức tạp để sử dụng trong các tương tác với khách hàng trong thế giới thực. Bạn muốn tìm hiểu điều gì khác khiến chúng ta trở thành những nhà lãnh đạo trong AI đàm thoại? Hãy liên lạc và để AI của bạn nói chuyện.
