Der vollständige Leitfaden für Conversational AI

Der ultimative Einkaufsführer 2023

Einleitung

Nein man hört heutzutage auf zu fragen, wann Sie das letzte Mal mit einem Chatbot oder einem virtuellen Assistenten gesprochen haben? Stattdessen haben Maschinen unser Lieblingslied gespielt und schnell einen lokalen chinesischen Ort identifiziert, der an Ihre Adresse liefert und Anfragen mitten in der Nacht bearbeitet – mit Leichtigkeit.

KI-Trainingsdaten

Für wen ist dieser Leitfaden?

Dieser umfangreiche Leitfaden ist für:

  • All Sie Unternehmer und Solopreneurs, die regelmäßig riesige Datenmengen verarbeiten
  • KI und maschinelles Lernen oder Profis, die mit Prozessoptimierungstechniken beginnen
  • Projektmanager, die beabsichtigen, eine schnellere Time-to-Market für ihre KI-Modelle oder KI-gesteuerten Produkte zu implementieren
  • Und Technikbegeisterte, die gerne in die Details der Schichten von KI-Prozessen einsteigen.
Sprachdatenerfassung

Was ist Conversational AI

Conversational AI ist eine fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz, die es Maschinen ermöglicht, interaktive, menschenähnliche Dialoge mit Benutzern zu führen. Diese Technologie versteht und interpretiert die menschliche Sprache, um natürliche Gespräche zu simulieren. Es kann im Laufe der Zeit aus Interaktionen lernen, kontextbezogen zu reagieren.

Konversations-KI-Systeme werden häufig in Anwendungen wie Chatbots, Sprachassistenten und Kundensupportplattformen über digitale und Telekommunikationskanäle hinweg eingesetzt.

Der Markt für dialogorientierte KI ist in den letzten Jahren rasant gewachsen. Ursprünglich zu Unterhaltungszwecken entwickelt, ist Conversational AI zu einem festen Bestandteil des digitalen Ökosystems geworden. Hier sind einige wichtige Statistiken, um die Auswirkungen zu veranschaulichen:

  • Der globale Markt für Konversations-KI wurde im Jahr 6.8 auf 2021 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 18.4 auf 2026 Milliarden US-Dollar bei einer CAGR von 22.6 % wachsen. Bis 2028 soll die Marktgröße erreicht werden 29.8 Milliarden Dollar.
  • Trotz seiner Verbreitung, 63% der Benutzer wissen nicht, dass sie KI in ihrem täglichen Leben verwenden.
  • A Gartner-Umfrage fanden heraus, dass viele Unternehmen Chatbots als ihre primäre KI-Anwendung identifizierten, wobei fast 70 % der Angestellten voraussichtlich bis 2022 täglich mit Konversationsplattformen interagieren werden.
  • Seit der Pandemie hat das Volumen der Interaktionen, die von Konversationsagenten abgewickelt werden, um bis zu XNUMX % zugenommen 250% über mehrere Branchen hinweg.
  • Der Anteil der Vermarkter, die KI für digitales Marketing weltweit einsetzen, ist dramatisch gestiegen, von 29 % im Jahr 2018 auf 84% in 2020.
  • In 2022, 91% der erwachsenen Benutzer von Sprachassistenten nutzten die Konversations-KI-Technologie auf ihren Smartphones.
  • Stöbern und Suchen nach Produkten waren die Top-Einkaufsaktivitäten durchgeführt mit Sprachassistententechnologie unter US-Benutzern in einer Umfrage von 2021.
  • Unter Tech-Profis weltweit fast 80% Verwenden Sie virtuelle Assistenten für den Kundenservice.
  • Bis 2024 glauben 73 % der nordamerikanischen Entscheidungsträger im Kundenservice, dass Online-Chat, Video-Chat, Chatbots oder soziale Medien das sein werden meistgenutzte Kundendienstkanäle.
  • In einer Umfrage von 2021 86% der US-Führungskräfte waren sich einig, dass KI zu einer „Mainstream-Technologie“ in ihrem Unternehmen werden würde.
  • Stand Februar 2022, 53% der US-Erwachsenen haben im letzten Jahr mit einem KI-Chatbot für den Kundenservice kommuniziert.
  • In 2022, 3.5 Milliarden Chatbot-Apps wurden weltweit aufgerufen.
  • Das Die drei wichtigsten Gründe US-Verbraucher verwenden einen Chatbot für Geschäftszeiten (18 %), Produktinformationen (17 %) und Kundendienstanfragen (16 %).

Diese Statistiken unterstreichen die zunehmende Akzeptanz und den zunehmenden Einfluss von Konversations-KI in verschiedenen Branchen und Verbraucherverhalten.
Konversations-KI-Einführung

Wie funktioniert Conversational AI?

Conversational AI verwendet Natural Language Processing (NLP) und andere ausgefeilte Algorithmen, um kontextreiche Dialoge zu führen. Da die KI auf ein breiteres Spektrum an Benutzereingaben trifft, verbessert sie ihre Mustererkennung und ihre Vorhersagefähigkeiten. Der Prozess der Konversations-KI, die mit Benutzern in Kontakt tritt, kann in vier Hauptschritte unterteilt werden:

Wie funktioniert Konversations-KI?

Schritt 1: Eingabesammlung – Benutzer liefern ihre Eingaben entweder per Text oder Sprache.

Schritt 2: Eingabeverarbeitung – Wenn die Eingabe in Textform erfolgt, wird Natural Language Understanding (NLU) verwendet, um Bedeutung aus den Wörtern zu extrahieren. Bei Spracheingaben wird zunächst die automatische Spracherkennung (ASR) eingesetzt, um Audio in Sprachtoken umzuwandeln, die weiter analysiert werden können.

Schritt 3: Antwortgenerierung – Techniken zur Generierung natürlicher Sprache werden verwendet, um angemessen auf die Anfrage des Benutzers zu reagieren.

Schritt 4: Kontinuierliche Verbesserung – Konversations-KI-Systeme analysieren Benutzereingaben im Laufe der Zeit und verfeinern ihre Antworten, um Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen.

Arten von Conversational AI

Conversational AI kann Unternehmen von großem Nutzen sein, indem es auf unterschiedliche Bedürfnisse eingeht und maßgeschneiderte Lösungen bereitstellt. Es gibt drei Haupttypen von Konversations-KI: Chatbots, Sprachassistenten und interaktive Sprachantworten. Die Wahl des richtigen Modells hängt von Ihren Geschäftszielen und Ihrem Anwendungsfall ab.

Chatbots

Chatbots sind textbasierte KI-Tools, die Benutzer über Nachrichten oder Websites ansprechen. Sie können regelbasiert, KI/NLP-gesteuert oder hybrid sein. Chatbots automatisieren den Kundensupport, den Verkauf und die Lead-Generierung und bieten gleichzeitig personalisierte Unterstützung.

Voice Assistants

Sprachassistenten (VA) ermöglichen die Interaktion durch Sprachbefehle. Sie verarbeiten gesprochene Sprache für freihändiges Arbeiten und sind in Smartphones und Lautsprechern zu finden. VAs unterstützen bei der Kundenbetreuung, Terminplanung, Wegbeschreibungen und häufig gestellten Fragen.

IVR

IVRs sind regelbasierte Telefoniesysteme, die eine Interaktion über Sprachbefehle oder Tastentoneingaben ermöglichen. Sie automatisieren Anrufweiterleitung, Informationserfassung und Self-Service-Optionen. IVRs bewältigen effizient hohe Anrufvolumina im Kunden- und Vertriebsbereich.

Unterschied zwischen KI und regelbasiertem Chatbot

KI/NLP-ChatbotRegelbasierter Chatbot
Versteht und interagiert mit Sprach- und TextbefehlenVersteht und interagiert nur mit Textbefehlen
Kann den Kontext verstehen und die Absicht in einem Gespräch interpretierenKann einem vorgegebenen Chatablauf folgen, auf den es trainiert wurde
Entwickelt, um Konversationsdialoge zu führenEntwickelt, um rein navigatorisch zu sein
Funktioniert auf mehreren Schnittstellen wie Blogs und virtuellen AssistentenFunktioniert nur als Chat-Support-Schnittstelle
Kann aus Interaktionen und Gesprächen lernenEs folgt einem vordefinierten Satz von Regeln und muss mit neuen Updates konfiguriert werden
Erfordert Unmengen an Zeit, Daten und Ressourcen zum TrainierenSchneller und günstiger zu trainieren
Kann angepasste Antworten basierend auf den Interaktionen bereitstellenFührt vorhersehbare Aufgaben aus
Ideal für komplexe Projekte, die eine erweiterte Entscheidungsfindung erfordernIdeal für einfachere und klar definierte Anwendungsfälle

Vorteile der Konversations-KI

Conversational AI ist immer fortschrittlicher, intuitiver und kostengünstiger geworden, was zu einer breiten Akzeptanz in allen Branchen geführt hat. Lassen Sie uns die wesentlichen Vorteile dieser innovativen Technologie genauer untersuchen:

Personalisierte Gespräche über mehrere Kanäle

Conversational AI ermöglicht es Unternehmen, erstklassigen Kundenservice durch personalisierte Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg zu bieten und eine nahtlose Customer Journey von Social Media bis hin zu Live-Web-Chats zu ermöglichen.

Skalieren Sie mühelos, um hohe Anrufvolumina zu verwalten

Conversational AI kann Kundendienstteams dabei unterstützen, plötzliche Spitzen im Anrufvolumen zu bewältigen, indem Interaktionen basierend auf Kundenabsicht, Anforderungen, Anrufverlauf und Stimmung kategorisiert werden. Dies ermöglicht ein effizientes Routing von Anrufen und stellt sicher, dass Live-Agenten hochwertige Interaktionen bearbeiten, während Chatbots geringwertige Interaktionen verwalten.

Erhöhen Sie den Kundenservice

Das Kundenerlebnis ist zu einem bedeutenden Markenunterscheidungsmerkmal geworden. Conversational AI hilft Unternehmen dabei, positive Erfahrungen zu machen. Es bietet sofortige, genaue Antworten auf Anfragen und entwickelt kundenorientierte Antworten mithilfe von Spracherkennungstechnologie, Stimmungsanalyse und Absichtserkennung.

Unterstützt Marketing- und Vertriebsinitiativen

Conversational AI ermöglicht es Unternehmen, einzigartige Markenidentitäten zu schaffen und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. Unternehmen können KI-Chatbots in den Marketing-Mix integrieren, um umfassende Käuferprofile zu entwickeln, Kaufpräferenzen zu verstehen und personalisierte Inhalte zu entwerfen, die auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.

Bessere Kosteneinsparungen durch automatisierte Kundenbetreuung

Chatbots bieten Kosteneffizienz mit Vorhersagen, dass sie Unternehmen retten werden 8 Milliarden US-Dollar jährlich bis 2022. Die Entwicklung von Chatbots zur Bearbeitung einfacher und komplexer Anfragen reduziert den Bedarf an kontinuierlicher Schulung für Kundendienstmitarbeiter. Während die anfänglichen Implementierungskosten hoch sein können, überwiegen die langfristigen Vorteile die anfängliche Investition.

Mehrsprachige Unterstützung für globale Reichweite

Konversations-KI kann so programmiert werden, dass sie mehrere Sprachen unterstützt, sodass Unternehmen einen globalen Kundenstamm bedienen können. Diese Fähigkeit hilft Unternehmen, nicht englischsprachigen Kunden nahtlosen Support zu bieten, Sprachbarrieren zu überwinden und die allgemeine Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Verbesserte Datenerfassung und -analyse

Conversational AI-Plattformen können riesige Mengen an Kundendaten sammeln und analysieren und bieten unschätzbare Einblicke in das Kundenverhalten, Präferenzen und Bedenken. Dieser datengesteuerte Ansatz hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Marketingstrategien zu verfeinern und bessere Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Darüber hinaus verbessert dieser kontinuierliche Datenfluss die Lernfähigkeit der KI, was im Laufe der Zeit zu genaueren und effizienteren Antworten führt.

24 / 7-Verfügbarkeit

Conversational AI kann rund um die Uhr Support leisten und sicherstellen, dass Kunden bei Bedarf Unterstützung erhalten, unabhängig von Zeitzonen oder Feiertagen. Diese kontinuierliche Verfügbarkeit ist besonders wichtig für Unternehmen mit globalen Aktivitäten oder Kunden, die außerhalb der üblichen Geschäftszeiten Unterstützung benötigen.

 

Beispiel für Conversational AI

Viele große und kleine Unternehmen nutzen KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Helfer in den sozialen Medien. Diese Tools helfen Unternehmen, mit Kunden zu interagieren, Fragen zu beantworten und schnell und einfach Support zu leisten. Hier sind einige Beispiele:

Dominos
Spotify
Ebay

Dominos – Bestell-, Abfrage-, Status-Chatbot

Dominos Chatbot „Dom“ ist auf mehreren Plattformen verfügbar, darunter Facebook Messenger, Twitter und die Website des Unternehmens.

Dom ermöglicht es Kunden, Bestellungen aufzugeben, Lieferungen zu verfolgen und individuelle Pizzaempfehlungen basierend auf ihren Vorlieben zu erhalten. Dieser KI-gesteuerte Ansatz hat das allgemeine Kundenerlebnis verbessert und den Bestellprozess effizienter gemacht.

Spotify – Musik findender Chatbot

Der Chatbot von Spotify im Facebook Messenger hilft Benutzern, Musik zu finden, anzuhören und zu teilen. Der Chatbot kann Wiedergabelisten basierend auf Benutzerpräferenzen, Stimmung oder Aktivitäten empfehlen und auf Anfrage sogar benutzerdefinierte Wiedergabelisten bereitstellen.

Mit dem KI-gesteuerten Chatbot können Benutzer neue Musik entdecken und ihre Lieblingstitel direkt über die Messenger-App teilen, wodurch das gesamte Musikerlebnis verbessert wird.

eBay – Intuitiver ShopBot

eBays ShopBot, der auf Facebook Messenger verfügbar ist, unterstützt Benutzer bei der Suche nach Produkten und Angeboten auf der eBay-Plattform. Der Chatbot kann basierend auf Benutzerpräferenzen, Preisspannen und Interessen personalisierte Einkaufsvorschläge machen.

Benutzer können auch ein Foto eines gesuchten Artikels hochladen, und der Chatbot verwendet eine Bilderkennungstechnologie, um ähnliche Artikel bei eBay zu finden. Diese KI-gestützte Lösung optimiert das Einkaufen und hilft Benutzern, einzigartige Artikel und Schnäppchen zu entdecken.

Minimieren Sie die Herausforderungen gemeinsamer Daten in der Conversational AI

Conversational AI verändert die Kommunikation zwischen Mensch und Computer dynamisch. Und viele Unternehmen sind sehr daran interessiert, fortschrittliche KI-Tools und -Anwendungen für Konversationen zu entwickeln, die die Art und Weise verändern können, wie Geschäfte gemacht werden. Bevor Sie jedoch einen Chatbot entwickeln, der eine bessere Kommunikation zwischen Ihnen und Ihren Kunden ermöglichen kann, müssen Sie sich mit den vielen Fallstricken bei der Entwicklung befassen, denen Sie begegnen könnten.

Sprachenvielfalt

Sprachenvielfalt Die Entwicklung eines Chat-Assistenten, der mehrere Sprachen bedienen kann, ist eine Herausforderung. Darüber hinaus macht es die schiere Vielfalt der globalen Sprachen zu einer Herausforderung, einen Chatbot zu entwickeln, der allen Kunden einen nahtlosen Kundenservice bietet.

In 2022, etwa 1.5 Milliarden Menschen sprachen weltweit Englisch, gefolgt von Chinesisch Mandarin mit 1.1 Milliarden Sprechern. Obwohl Englisch weltweit die meistgesprochene und gelernte Fremdsprache ist, sind es nur ca 20% der Weltbevölkerung spricht es. Dadurch spricht der Rest der Weltbevölkerung – 80 % – andere Sprachen als Englisch. Bei der Entwicklung eines Chatbots müssen Sie also auch die Sprachenvielfalt berücksichtigen.

Sprachvariabilität

Menschen sprechen verschiedene Sprachen und dieselbe Sprache unterschiedlich. Leider ist es für eine Maschine immer noch unmöglich, die Variabilität der gesprochenen Sprache vollständig zu verstehen, einschließlich der Emotionen, Dialekte, Aussprache, Akzente und Nuancen.

Unsere Wort- und Sprachwahl spiegelt sich auch darin wider, wie wir tippen. Von einer Maschine kann nur dann erwartet werden, dass sie die Variabilität der Sprache versteht und schätzt, wenn eine Gruppe von Annotatoren sie mit verschiedenen Sprachdatensätzen trainiert.

Dynamik in der Sprache

Eine weitere große Herausforderung bei der Entwicklung einer Konversations-KI besteht darin, die Sprachdynamik ins Spiel zu bringen. Zum Beispiel verwenden wir beim Sprechen mehrere Füller, Pausen, Satzfragmente und nicht entzifferbare Laute. Außerdem ist Sprache viel komplexer als das geschriebene Wort, da wir normalerweise nicht zwischen jedem Wort eine Pause machen und die richtige Silbe betonen.

Wenn wir anderen zuhören, neigen wir dazu, die Absicht und Bedeutung ihres Gesprächs anhand unserer lebenslangen Erfahrungen abzuleiten. Infolgedessen kontextualisieren und verstehen wir ihre Worte, auch wenn sie mehrdeutig sind. Zu dieser Qualität ist eine Maschine jedoch nicht in der Lage.

Verrauschte Daten

Verrauschte Daten oder Hintergrundgeräusche sind Daten, die den Gesprächen keinen Wert verleihen, wie z. B. Türklingeln, Hunde, Kinder und andere Hintergrundgeräusche. Daher ist es unerlässlich, die zu schrubben oder zu filtern Audiodateien dieser Geräusche und trainieren Sie das KI-System, um die Geräusche zu identifizieren, die wichtig sind, und diejenigen, die nicht wichtig sind.

Vor- und Nachteile verschiedener Sprachdatentypen

Vor- und Nachteile verschiedener Sprachdatentypen Der Aufbau eines KI-gestützten Spracherkennungssystems oder einer Konversations-KI erfordert Unmengen von Trainings- und Testdatensätzen. Es ist jedoch nicht einfach, Zugriff auf solche Qualitätsdatensätze zu haben – zuverlässig und Ihren spezifischen Projektanforderungen entsprechend. Dennoch gibt es Optionen für Unternehmen, die nach Trainingsdatensätzen suchen, und jede Option hat Vor- und Nachteile.

Falls Sie nach einem generischen Datensatztyp suchen, stehen Ihnen zahlreiche öffentliche Sprachoptionen zur Verfügung. Für etwas Spezifischeres und Relevanteres für Ihre Projektanforderungen müssen Sie es jedoch möglicherweise selbst sammeln und anpassen.

  1. Proprietäre Sprachdaten

    Der erste Ort, an dem Sie nachsehen sollten, wären die proprietären Daten Ihres Unternehmens. Da Sie jedoch das gesetzliche Recht und die Zustimmung zur Verwendung Ihrer Kundensprachdaten haben, könnten Sie diesen riesigen Datensatz zum Trainieren und Testen Ihrer Projekte verwenden.

    Vorteile:

    • Keine zusätzlichen Kosten für die Erfassung von Trainingsdaten
    • Die Trainingsdaten sind wahrscheinlich für Ihr Unternehmen relevant
    • Sprachdaten haben auch eine natürliche Umgebungshintergrundakustik, dynamische Benutzer und Geräte.

    Nachteile:

    • Die Verwendung solcher Daten kann Sie eine Menge Geld für die Erlaubnis zur Aufzeichnung und Verwendung kosten.
    • Die Sprachdaten können Sprach-, demografische oder Kundenstammbeschränkungen aufweisen
    • Die Daten sind möglicherweise kostenlos, aber Sie zahlen trotzdem für die Verarbeitung, Transkription, Kennzeichnung und mehr.
  2. Öffentliche Datensätze

    Öffentliche Sprachdatensätze sind eine weitere Option, wenn Sie nicht beabsichtigen, Ihre zu verwenden. Diese Datensätze sind gemeinfrei und könnten für Open-Source-Projekte gesammelt werden.

    Vorteile:

    • Öffentliche Datensätze sind kostenlos und ideal für Low-Budget-Projekte
    • Sie stehen zum sofortigen Download bereit
    • Öffentliche Datasets gibt es in einer Vielzahl von Beispielsets mit und ohne Skript.

    Nachteile:

    • Die Bearbeitungs- und Qualitätssicherungskosten könnten hoch sein
    • Die Qualität öffentlicher Sprachdatensätze ist sehr unterschiedlich
    • Die angebotenen Sprachbeispiele sind in der Regel generisch und daher für die Entwicklung spezifischer Sprachprojekte ungeeignet
    • Die Datensätze sind typischerweise auf die englische Sprache ausgerichtet
  3. Vorgefertigte/Standard-Datensätze

    Das Erkunden vorgefertigter Datensätze ist eine weitere Option, wenn es sich um öffentliche oder proprietäre Daten handelt Sprachdatenerfassung passt nicht zu deinen bedürfnissen.

    Der Anbieter hat vorgefertigte Sprachdatensätze für den speziellen Zweck des Weiterverkaufs an Kunden gesammelt. Diese Art von Datensätzen könnte verwendet werden, um generische Anwendungen oder spezifische Zwecke zu entwickeln.

    Vorteile:

    • Möglicherweise erhalten Sie Zugriff auf einen Datensatz, der Ihren spezifischen Anforderungen an Sprachdaten entspricht
    • Es ist günstiger, einen vorgefertigten Datensatz zu verwenden, als einen eigenen zu sammeln
    • Möglicherweise erhalten Sie schnell Zugriff auf das Dataset

    Nachteile:

    • Da das Dataset vorkonfiguriert ist, ist es nicht an Ihre Projektanforderungen angepasst.
    • Darüber hinaus ist der Datensatz nicht nur für Ihr Unternehmen bestimmt, da ihn jedes andere Unternehmen erwerben kann.
  4. Wählen Sie Benutzerdefinierte gesammelte Datensätze aus

    Beim Erstellen einer Sprachanwendung benötigen Sie einen Trainingsdatensatz, der alle Ihre spezifischen Anforderungen erfüllt. Es ist jedoch höchst unwahrscheinlich, dass Sie Zugriff auf einen vorgefertigten Datensatz erhalten, der den einzigartigen Anforderungen Ihres Projekts gerecht wird. Die einzige verfügbare Option wäre, Ihren Datensatz zu erstellen oder den Datensatz über Drittanbieter von Lösungen zu beziehen.

    Die Datensätze für Ihre Trainings- und Testanforderungen sind vollständig anpassbar. Sie können Sprachdynamik, Sprachdatenvielfalt und den Zugriff auf verschiedene Teilnehmer einbeziehen. Darüber hinaus kann der Datensatz skaliert werden, um Ihre Projektanforderungen rechtzeitig zu erfüllen.

    Vorteile:

    • Datensätze werden für Ihren spezifischen Anwendungsfall gesammelt. Die Wahrscheinlichkeit, dass KI-Algorithmen von den beabsichtigten Ergebnissen abweichen, wird minimiert.
    • Kontrollieren und reduzieren Sie Verzerrungen in KI-Daten

    Nachteile:

    • Die Datensätze können kostspielig und zeitaufwändig sein; jedoch überwiegen die Vorteile immer die Kosten.

Vor- und Nachteile verschiedener Sprachdatentypen

Konversations-KI-Anwendungsfälle

Die Welt der Möglichkeiten für Sprachdatenerkennung und Sprachanwendungen ist immens und sie werden in mehreren Branchen für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt.

Smart Home-Geräte/Geräte

Im Voice Consumer Index 2021 wurde so knapp berichtet 66% der Benutzer aus den USA, Großbritannien und Deutschland interagierten mit intelligenten Lautsprechern, und 31 % nutzten jeden Tag irgendeine Form von Sprachtechnologie. Darüber hinaus reagieren intelligente Geräte wie Fernseher, Lampen, Sicherheitssysteme und andere dank der Spracherkennungstechnologie auf Sprachbefehle.

Sprachsuchanwendung

Die Sprachsuche ist eine der häufigsten Anwendungen der Konversations-KI-Entwicklung. Um 20% aller bei Google durchgeführten Suchanfragen stammen von der Sprachassistenten-Technologie. 74% der Befragten einer Umfrage gaben an, dass sie im letzten Monat die Sprachsuche verwendet haben.

Verbraucher verlassen sich beim Einkaufen, beim Kundensupport, beim Auffinden von Unternehmen oder Adressen und beim Durchführen von Anfragen zunehmend auf die Sprachsuche.

Kundensupport

Der Kundensupport ist einer der prominentesten Anwendungsfälle der Spracherkennungstechnologie, da er dazu beiträgt, das Einkaufserlebnis der Kunden kostengünstig und effektiv zu verbessern.

Gesundheitswesen

Die neuesten Entwicklungen bei Konversations-KI-Produkten sehen einen erheblichen Nutzen für das Gesundheitswesen. Es wird von Ärzten und anderen medizinischen Fachkräften ausgiebig genutzt, um Sprachnotizen zu erfassen, die Diagnose zu verbessern, Beratung anzubieten und die Kommunikation zwischen Patient und Arzt aufrechtzuerhalten.

Sicherheitsanwendungen

Einen weiteren Anwendungsfall sieht die Spracherkennung in Form von Sicherheitsanwendungen, bei denen die Software die einzigartigen Stimmmerkmale von Personen bestimmt. Es ermöglicht den Zugang oder Zugriff auf Anwendungen oder Räumlichkeiten basierend auf der Stimmübereinstimmung. Sprachbiometrie eliminiert Identitätsdiebstahl, Duplizierung von Anmeldeinformationen und Datenmissbrauch.

Sprachbefehle für Fahrzeuge

Fahrzeuge, meistens Autos, verfügen über Spracherkennungssoftware, die auf Sprachbefehle reagiert, die die Fahrzeugsicherheit erhöhen. Diese Konversations-KI-Tools akzeptieren einfache Befehle wie das Anpassen der Lautstärke, das Tätigen von Anrufen und das Auswählen von Radiosendern.

Branchen, die Conversational AI verwenden

Derzeit wird Conversational AI überwiegend als Chatbots eingesetzt. Mehrere Branchen setzen diese Technologie jedoch ein, um enorme Vorteile zu erzielen. Einige der Branchen, die Konversations-KI verwenden, sind:

Gesundheitswesen

Konversations-KI im Gesundheitswesen Conversational AI hat einen enormen Einfluss auf den Gesundheitssektor. Conversational AI hat sich als vorteilhaft für Patienten, Ärzte, Personal, Krankenschwestern und anderes medizinisches Personal erwiesen.

Einige der Vorteile sind

  • Patientenbeteiligung in der Nachbehandlungsphase
  • Terminplanungs-Chatbots
  • Beantwortung häufig gestellter Fragen und allgemeiner Anfragen
  • Symptombewertung
  • Identifizieren Sie Intensivpatienten
  • Eskalation von Notfällen

E-Commerce

E-Commerce-Konversations-KI Conversational AI hilft E-Commerce-Unternehmen dabei, mit ihren Kunden in Kontakt zu treten, maßgeschneiderte Empfehlungen abzugeben und Produkte zu verkaufen.

Die E-Commerce-Branche nutzt die Vorteile dieser erstklassigen Technologie in vollen Zügen.

  • Sammeln von Kundeninformationen
  • Stellen Sie relevante Produktinformationen und Empfehlungen bereit
  • Verbesserung der Kundenzufriedenheit
  • Hilfe bei Bestellungen und Retouren
  • Beantworten Sie häufig gestellte Fragen
  • Cross-Selling und Upselling von Produkten

Bankinggg

Banking-Konversations-KI Der Bankensektor setzt Konversations-KI-Tools ein, um Kundeninteraktionen zu verbessern, Anfragen in Echtzeit zu verarbeiten und ein vereinfachtes und einheitliches Kundenerlebnis über mehrere Kanäle hinweg bereitzustellen.

  • Ermöglichen Sie Ihren Kunden, ihre Guthaben in Echtzeit zu überprüfen
  • Hilfe bei Einzahlungen
  • Unterstützung bei der Einreichung von Steuern und der Beantragung von Krediten
  • Optimieren Sie den Bankprozess, indem Sie Rechnungserinnerungen, Benachrichtigungen und Warnungen senden

Versicherungen

Konversations-KI für Versicherungen Ähnlich wie der Bankensektor wird auch die Versicherungsbranche von Conversational AI digital angetrieben und profitiert davon. Konversations-KI hilft beispielsweise der Versicherungsbranche dabei, schnellere und zuverlässigere Mittel zur Lösung von Konflikten und Ansprüchen bereitzustellen.

  • Geben Sie politische Empfehlungen ab
  • Schnellere Schadenregulierung
  • Eliminieren Sie Wartezeiten
  • Sammeln Sie Feedback und Bewertungen von Kunden
  • Schaffen Sie Kundenbewusstsein für Richtlinien
  • Verwalten Sie Anträge und Verlängerungen schneller

Branchen, die Konversations-KI nutzen

Shaip-Angebot

Wenn es um die Bereitstellung qualitativ hochwertiger und zuverlässiger Datensätze für die Entwicklung fortschrittlicher Sprachanwendungen für die Mensch-Maschine-Interaktion geht, ist Shaip mit seinen erfolgreichen Implementierungen marktführend. Angesichts des akuten Mangels an Chatbots und Sprachassistenten suchen Unternehmen jedoch zunehmend nach den Diensten von Shaip – ​​dem Marktführer – um maßgeschneiderte, genaue und hochwertige Datensätze für Schulungen und Tests für KI-Projekte bereitzustellen.

Durch die Kombination der Verarbeitung natürlicher Sprache können wir personalisierte Erfahrungen bereitstellen, indem wir bei der Entwicklung präziser Sprachanwendungen helfen, die menschliche Gespräche effektiv nachahmen. Wir verwenden eine Reihe von High-End-Technologien, um qualitativ hochwertige Kundenerlebnisse zu bieten. NLP bringt Maschinen bei, menschliche Sprachen zu interpretieren und mit Menschen zu interagieren.

Shaip-Opfer

Audiotranskription

Shaip ist ein führender Anbieter von Audiotranskriptionsdiensten, der eine Vielzahl von Sprach-/Audiodateien für alle Arten von Projekten anbietet. Darüber hinaus bietet Shaip einen zu 100 % von Menschen erstellten Transkriptionsdienst an, um Audio- und Videodateien – Interviews, Seminare, Vorträge, Podcasts usw. – in leicht lesbaren Text umzuwandeln.

Sprachbeschriftung

Shaip bietet umfangreiche Sprachkennzeichnungsdienste an, indem es Geräusche und Sprache in einer Audiodatei fachmännisch trennt und jede Datei kennzeichnet. Indem ähnliche Audioklänge genau getrennt und mit Anmerkungen versehen werden,

Sprecher-Diarisierung

Das Know-how von Sharp erstreckt sich auf das Angebot hervorragender Lösungen zur Sprecherdiarisierung durch Segmentierung der Audioaufzeichnung basierend auf ihrer Quelle. Darüber hinaus werden die Sprechergrenzen genau identifiziert und klassifiziert, wie z. B. Sprecher 1, Sprecher 2, Musik, Hintergrundgeräusche, Fahrzeuggeräusche, Stille und mehr, um die Anzahl der Sprecher zu bestimmen.

Audio-Klassifizierung

Die Annotation beginnt mit der Klassifizierung von Audiodateien in vorgegebene Kategorien. Die Kategorien hängen in erster Linie von den Anforderungen des Projekts ab und beinhalten typischerweise Benutzerabsicht, Sprache, semantische Segmentierung, Hintergrundgeräusche, die Gesamtzahl der Sprecher und mehr.

Sammlung natürlichsprachlicher Äußerungen/ Weckwörter

Es ist schwer vorherzusagen, dass der Kunde immer ähnliche Wörter wählt, wenn er eine Frage stellt oder eine Anfrage stellt. B. „Wo ist das nächste Restaurant?“ „Finde Restaurants in meiner Nähe“ oder „Gibt es ein Restaurant in der Nähe?“
Alle drei Äußerungen haben die gleiche Absicht, sind aber unterschiedlich formuliert. Durch Permutation und Kombination werden die erfahrenen Konversations-KI-Spezialisten von Shaip alle möglichen Kombinationen identifizieren, die möglich sind, um dieselbe Anfrage zu artikulieren. Shaip sammelt und kommentiert Äußerungen und Weckwörter und konzentriert sich dabei auf Semantik, Kontext, Tonfall, Diktion, Timing, Betonung und Dialekte.

Mehrsprachige Audiodatendienste

Mehrsprachige Audiodatendienste sind ein weiteres sehr bevorzugtes Angebot von Shaip, da wir über ein Team von Datensammlern verfügen, die Audiodaten in über 150 Sprachen und Dialekten auf der ganzen Welt sammeln.

Absichtserkennung

Menschliche Interaktionen und Kommunikation sind oft komplizierter, als wir ihnen zutrauen. Und diese angeborene Komplikation macht es schwierig, ein ML-Modell darauf zu trainieren, menschliche Sprache genau zu verstehen.
Darüber hinaus können verschiedene Personen aus der gleichen demografischen Gruppe oder aus unterschiedlichen demografischen Gruppen die gleiche Absicht oder das gleiche Gefühl unterschiedlich zum Ausdruck bringen. Daher muss das Spracherkennungssystem darauf trainiert werden, gemeinsame Absichten unabhängig von der demografischen Gruppe zu erkennen.
Um sicherzustellen, dass Sie ein erstklassiges ML-Modell trainieren und entwickeln können, stellen unsere Logopäden umfangreiche und vielfältige Datensätze bereit, die dem System helfen, die verschiedenen Arten zu identifizieren, auf die Menschen dieselbe Absicht ausdrücken.

Absichtsklassifizierung

Ähnlich wie bei der Identifizierung der gleichen Absicht von verschiedenen Personen sollten Ihre Chatbots auch darauf trainiert werden, Kundenkommentare in verschiedene Kategorien einzuordnen – die von Ihnen festgelegt werden. Jeder Chatbot oder virtuelle Assistent wird für einen bestimmten Zweck entworfen und entwickelt. Shaip kann die Benutzerabsichten nach Bedarf in vordefinierte Kategorien einteilen.

Automatische Spracherkennung oder ASR

Spracherkennung“ bezieht sich auf die Umwandlung gesprochener Wörter in Text; Spracherkennung und Sprecheridentifikation zielen jedoch darauf ab, sowohl den gesprochenen Inhalt als auch die Identität des Sprechers zu identifizieren. Die Genauigkeit von ASR wird durch verschiedene Parameter bestimmt, z. B. Lautsprecherlautstärke, Hintergrundgeräusche, Aufnahmegeräte usw.

Tonerkennung

Eine weitere interessante Facette der menschlichen Interaktion ist der Ton – wir erkennen die Bedeutung von Wörtern inhärent an dem Ton, mit dem sie ausgesprochen werden. Während es wichtig ist, was wir sagen, vermittelt die Art und Weise, wie wir diese Worte sagen, auch eine Bedeutung.
Zum Beispiel ein einfacher Satz wie „Welche Freude!“ könnte ein Ausruf des Glücks sein und auch sarkastisch gemeint sein. Es kommt auf den Ton und die Betonung an.
'Was machen Sie?'
'Was machen Sie?' 
Beide Sätze haben die genauen Wörter, aber die Betonung der Wörter ist unterschiedlich und ändert die gesamte Bedeutung der Sätze. Der Chatbot ist darauf trainiert, Glück, Sarkasmus, Wut, Irritation und weitere Ausdrücke zu erkennen. Hier kommt das Fachwissen der Sprachpathologen und Kommentatoren von Sharp ins Spiel.

Lizenzierung von Audio-/Sprachdaten

Shaip bietet Sprachdatensätze in unübertroffener Standardqualität, die an die spezifischen Anforderungen Ihres Projekts angepasst werden können. Die meisten unserer Datensätze passen in jedes Budget, und die Daten sind skalierbar, um alle zukünftigen Projektanforderungen zu erfüllen. Wir bieten über 40 Stunden gebrauchsfertiger Sprachdatensätze in über 100 Dialekten in über 50 Sprachen. Wir bieten auch eine Reihe von Audiotypen an, darunter spontane, monologisierte, geskriptete und Weckworte. Gesamtes ansehen Datenkatalog.

Audio-/Sprachdatenerfassung

Wenn es an qualitativ hochwertigen Sprachdatensätzen mangelt, kann die resultierende Sprachlösung voller Probleme und mangelnder Zuverlässigkeit sein. Shaip ist einer der wenigen Anbieter, der mehrsprachige Audiosammlungen, Audiotranskription und mehr liefert Anmerkungswerkzeuge und Services, die für das Projekt vollständig anpassbar sind.
Sprachdaten können als Spektrum betrachtet werden, das von natürlicher Sprache an einem Ende bis zu unnatürlicher Sprache am anderen Ende reicht. Bei natürlicher Sprache spricht der Sprecher in einer spontanen Gesprächsweise. Andererseits klingt unnatürliche Sprache eingeschränkt, wenn der Sprecher ein Skript vorliest. Schließlich werden die Sprecher aufgefordert, Wörter oder Sätze in der Mitte des Spektrums kontrolliert zu äußern.

Die Expertise von Sharp erstreckt sich auf die Bereitstellung verschiedener Arten von Sprachdatensätzen in über 150 Sprachen

Geskriptete Daten

Die Sprecher werden gebeten, bestimmte Wörter oder Phrasen aus einem Skript in einem Skript-Sprachdatenformat zu äußern. Dieses kontrollierte Datenformat umfasst typischerweise Sprachbefehle, bei denen der Sprecher aus einem vorbereiteten Skript vorliest.

Bei Shaip stellen wir einen geskripteten Datensatz zur Verfügung, um Werkzeuge für viele Aussprachen und Tonarten zu entwickeln. Gute Sprachdaten sollten Proben von vielen Sprechern verschiedener Akzentgruppen enthalten.

Spontane Daten

Wie in realen Szenarien sind spontane oder Konversationsdaten die natürlichste Form der Sprache. Die Daten könnten Proben von Telefongesprächen oder Interviews sein.

Shaip bietet ein spontanes Sprachformat zur Entwicklung von Chatbots oder virtuellen Assistenten, die kontextbezogene Gespräche verstehen müssen. Daher ist der Datensatz entscheidend für die Entwicklung fortschrittlicher und realistischer KI-basierter Chatbots.

Äußerungsdaten

Der von Shaip bereitgestellte Sprachdatensatz für Äußerungen ist einer der gefragtesten auf dem Markt. Dies liegt daran, dass Äußerungen / Weckwörter Sprachassistenten auslösen und sie dazu auffordern, auf menschliche Anfragen intelligent zu reagieren.

Transkreation

Unsere Mehrsprachenkompetenz hilft uns, Transkreationsdatensätze mit umfangreichen Sprachbeispielen anzubieten, die einen Satz von einer Sprache in eine andere übersetzen, während Tonalität, Kontext, Absicht und Stil strikt beibehalten werden.

Text-to-Speech (TTS)-Daten

Wir bieten hochpräzise Sprachbeispiele, die dabei helfen, authentische und mehrsprachige Text-to-Speech-Produkte zu erstellen. Darüber hinaus stellen wir Audiodateien mit ihren genau kommentierten Hintergrundgeräuschen freien Transkripten zur Verfügung.

Sprache-zu-Text

Shaip bietet exklusive Speech-to-Text-Dienste, indem es aufgezeichnete Sprache in zuverlässigen Text umwandelt. Da es Teil der NLP-Technologie und entscheidend für die Entwicklung fortschrittlicher Sprachassistenten ist, liegt der Fokus auf Wörtern, Sätzen, Aussprache und Dialekten.

Anpassen der Sprachdatenerfassung

Sprachdatensätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher Konversations-KI-Modelle. Unabhängig vom Zweck der Entwicklung von Sprachlösungen hängen die Genauigkeit, Effizienz und Qualität des Endprodukts jedoch von der Art und Qualität seiner trainierten Daten ab.

Einige Organisationen haben eine klare Vorstellung davon, welche Art von Daten sie benötigen. Die meisten sind sich jedoch ihrer Projektbedürfnisse und -anforderungen nicht vollständig bewusst. Daher müssen wir ihnen eine konkrete Vorstellung von der Audiodatenerhebung vermitteln Methoden, die von Shaip verwendet werden.

Demographie

Zielsprachen und demografische Merkmale können je nach Projekt bestimmt werden. Darüber hinaus können Sprachdaten basierend auf der Demographie wie Alter, Bildungsabschluss usw. angepasst werden. Länder sind ein weiterer Anpassungsfaktor bei der Erhebung von Stichprobendaten, da sie das Ergebnis des Projekts beeinflussen können.

Unter Berücksichtigung der erforderlichen Sprache und des erforderlichen Dialekts werden Audiobeispiele für die angegebene Sprache gesammelt und basierend auf den erforderlichen Kenntnissen angepasst – Muttersprachler oder Nicht-Muttersprachler.

Kollektionsgröße

Die Größe des Audiosamples spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Leistung des Projekts. Daher die Gesamtzahl der Befragten sollten bei der Datenerhebung berücksichtigt werden. Das Gesamtzahl der Äußerungen oder Redewiederholungen pro Teilnehmer oder Gesamtteilnehmer sollten ebenfalls berücksichtigt werden.

Datenskript

Das Skript ist eines der wichtigsten Elemente in einer Datenerfassungsstrategie. Daher ist es wichtig, das für das Projekt benötigte Datenskript zu bestimmen – geschriebene, nicht geschriebene Äußerungen oder Aktivierungswörter.

Audio-Formate

Audio der Sprachdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Sprach- und Tonerkennungslösungen. Das Audio Qualität und Hintergrundgeräusche können das Ergebnis des Modelltrainings beeinflussen.

Sprachdatenerfassung sollte gewährleistet sein Dateiformat, Komprimierung, Inhaltsstruktur, und Vorverarbeitungsanforderungen können an die Projektanforderungen angepasst werden.

Lieferung von Audiodateien

Eine äußerst kritische Komponente der Sprachdatenerfassung ist die Bereitstellung von Audiodateien gemäß den Kundenanforderungen. Infolgedessen gehören die von Shaip bereitgestellten Datensegmentierungs-, Transkriptions- und Etikettierungsdienste aufgrund ihrer Benchmark-Qualität und Skalierbarkeit zu den gefragtesten von Unternehmen.

Darüber hinaus folgen wir auch Dateinamenskonventionen für den sofortigen Einsatz und halten Sie sich strikt an die Lieferzeiten für eine schnelle Bereitstellung.

Unsere Expertise

Redestunden gesammelt
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Drehmomentdaten-Kollektoren
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PII-konform
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Unterstützte Sprachen
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Datenannahme
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Fortune-500-Klientel
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Unterstützte Sprachen

Erfolgsgeschichten

Wir haben mit einigen der führenden Unternehmen und Marken zusammengearbeitet und ihnen erstklassige Konversations-KI-Lösungen zur Verfügung gestellt.

Einige unserer Erfolgsgeschichten beinhalten,

  • Wir hatten einen Spracherkennungsdatensatz mit mehr als 10,000 Stunden mehrsprachiger Transkriptionen, Konversationen und Audiodateien entwickelt, um einen Live-Chatbot zu trainieren und aufzubauen.
  • Wir haben einen hochwertigen Datensatz mit Tausenden von Gesprächen mit 1000 Runden pro Gespräch erstellt, der für das Training von Versicherungs-Chatbots verwendet wird. 
  • Unser Team aus über 3000 Sprachexperten hat mehr als 1000 Stunden Audiodateien und Transkripte in 27 Muttersprachen für das Training und Testen eines digitalen Assistenten bereitgestellt.
  • Unser Team aus Kommentatoren und Sprachexperten hat außerdem schnell 20,000 und mehr Stunden an Äußerungen in mehr als 27 Weltsprachen gesammelt und bereitgestellt. 
  • Unsere automatischen Spracherkennungsdienste gehören zu den am meisten bevorzugten in der Branche. Wir stellten zuverlässig beschriftete Audiodateien bereit und stellten besondere Aufmerksamkeit für Aussprache, Ton und Absicht sicher, indem wir eine breite Palette von Transkriptionen und Lexika aus verschiedenen Sprechergruppen verwendeten, um die Zuverlässigkeit von ASR-Modellen zu verbessern. 

Unsere Erfolgsgeschichten stammen aus dem Engagement unseres Teams, unseren Kunden stets die besten Dienstleistungen unter Verwendung der neuesten Technologien zu bieten. Was uns von anderen unterscheidet, ist, dass unsere Arbeit von erfahrenen Kommentatoren unterstützt wird, die unvoreingenommene und genaue Datensätze von Goldstandard-Anmerkungen liefern.

Unser Datenerfassungsteam mit über 30,000 Mitwirkenden kann qualitativ hochwertige Datensätze beschaffen, skalieren und bereitstellen, die die schnelle Bereitstellung von ML-Modellen unterstützen. Darüber hinaus arbeiten wir an der neuesten KI-basierten Plattform und sind in der Lage, Unternehmen viel schneller beschleunigte Sprachdatenlösungen bereitzustellen als unsere nächsten Wettbewerber.

Erfolgsberichte

Zusammenfassung

Wir glauben ehrlich, dass dieser Leitfaden für Sie einfallsreich war und dass Sie die meisten Ihrer Fragen beantwortet haben. Wenn Sie jedoch immer noch nicht von einem zuverlässigen Anbieter überzeugt sind, suchen Sie nicht weiter.

Wir bei Shaip sind ein führendes Unternehmen für Datenanmerkungen. Wir haben Experten auf diesem Gebiet, die Daten und die damit verbundenen Anliegen wie kein anderer verstehen. Wir könnten Ihr idealer Partner sein, da wir Kompetenzen wie Engagement, Vertraulichkeit, Flexibilität und Eigenverantwortung in jedes Projekt oder jede Zusammenarbeit einbringen.

Unabhängig von der Art der Daten, für die Sie Anmerkungen erhalten möchten, finden Sie in uns das erfahrene Team, das Ihre Anforderungen und Ziele erfüllt. Optimieren Sie Ihre KI-Modelle für das Lernen mit uns.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Chatbots sind einfache, regelbasierte Programme, die auf bestimmte Eingaben reagieren. Gleichzeitig nutzt Konversations-KI maschinelles Lernen und natürliches Sprachverständnis, um menschenähnlichere, kontextbezogene Antworten zu generieren und natürliche Interaktionen mit Benutzern zu ermöglichen.

Alexa (Amazon) und Siri (Apple) sind Beispiele für Konversations-KI, da sie Benutzerabsichten verstehen, gesprochene Sprache verarbeiten und basierend auf Kontext und Benutzerverlauf personalisierte Antworten liefern können.

Es gibt keine definitiv „beste“ Konversations-KI, da verschiedene Plattformen auf einzigartige Anwendungsfälle und Branchen ausgerichtet sind. Einige beliebte Konversations-KI-Plattformen sind Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, GPT-3 von OpenAI und Rasa.

Konversations-KI-Anwendungen umfassen unter anderem Kundensupport-Chatbots, virtuelle persönliche Assistenten, Sprachlerntools, Gesundheitsberatung, E-Commerce-Empfehlungen, HR-Onboarding und Event-Management.

Konversations-KI-Tools sind Plattformen und Software, die die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Assistenten ermöglichen. Beispiele sind Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot Framework und der digitale Assistent von Oracle.