Der vollständige Leitfaden für Conversational AI

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Inhaltsverzeichnis

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Konversationsratgeber für KI-Käufer

Einleitung

Niemand fragt heutzutage noch, wann Sie das letzte Mal mit einem Chatbot oder einem virtuellen Assistenten gesprochen haben? Stattdessen spielen Maschinen unser Lieblingslied, finden schnell ein chinesisches Restaurant in Ihrer Nähe, das an Ihre Adresse liefert und Bestellungen mitten in der Nacht bearbeitet – ganz einfach.

Frühe KI-Modelle für Konversationen wie ELIZA waren in ihrer Leistung eingeschränkt, da sie den Konversationskontext nicht verstehen konnten, was sich auf die Relevanz ihrer Antworten auswirkte.

KI-Trainingsdaten

Für wen ist dieser Leitfaden?

Dieser umfangreiche Leitfaden ist für:

  • Alle Unternehmer und Solopreneure, die mit riesigen Datenmengen arbeiten
  • KI/ML oder Fachleute, 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

Konversations-KI ist eine fortschrittliche Form künstlicher Intelligenz, die es Maschinen ermöglicht, interaktive, menschenähnliche Dialoge mit Nutzern zu führen. Diese Technologie, auch als konversationelle künstliche Intelligenz bekannt, versteht und interpretiert menschliche Sprache, um natürliche Gespräche zu simulieren. Sie kann im Laufe der Zeit aus Interaktionen lernen und kontextbezogen reagieren.

Konversations-KI-Systeme werden häufig in Anwendungen wie Chatbots, Sprachassistenten und Kundensupport-Plattformen über digitale und Telekommunikationskanäle hinweg eingesetzt. Konversations-KI-Technologien werden häufig im E-Commerce, im Kundenservice und in digitalen Self-Service-Szenarien eingesetzt, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Transaktionen zu unterstützen. Hier sind einige wichtige Statistiken, die ihre Auswirkungen 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.

  • 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.

  • 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.

  • Der Die drei wichtigsten Gründe US-Verbraucher verwenden einen Chatbot für Geschäftszeiten (18 %), Produktinformationen (17 %) und Kundendienstanfragen (16 %).

Die Auswahl der richtigen Konversations-KI-Lösung oder Konversations-KI-Software ist für Unternehmen, die das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz verbessern möchten, von entscheidender Bedeutung.

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?

Konversations-KI nutzt Natural Language Processing (NLP), Deep Learning und große Sprachmodelle als grundlegende Technologien, um ein fortgeschrittenes Verständnis natürlicher Sprache und kontextreiche Dialoge zu ermöglichen. Durch die zunehmende Bandbreite an Benutzereingaben verbessert die KI ihre Mustererkennung und ihre Vorhersagefähigkeiten. Der Prozess der Interaktion von Konversations-KI mit Benutzern lässt sich in vier Hauptschritte unterteilen.

Konversations-KI beginnt mit der Eingabeerfassung, bei der Benutzer ihre Eingaben per Text oder Sprache eingeben. Bei Texteingaben wird Natural Language Understanding (NLU) zur Bedeutungsextraktion eingesetzt, und das System nutzt ein Sprachmodell und Wortartenmarkierungen zur Interpretation der Benutzereingaben. Bei Spracheingaben muss die KI Sprache mithilfe automatischer Spracherkennung (ASR) erkennen, um gesprochene Sprache in Text umzuwandeln. Anschließend generiert das System mithilfe natürlicher Sprachgenerierungstechniken eine Antwort. Im Laufe der Zeit verbessert sich die Konversations-KI kontinuierlich, indem sie Benutzerinteraktionen analysiert und ihre Antworten verfeinert, um sicherzustellen, dass sie korrekt und relevant sind.

Wie funktioniert Konversations-KI?

Konversations-KI ist wie ein Chat mit einem superintelligenten Computer, der versteht, was Sie sagen, und wie ein echter Mensch antwortet. So funktioniert es ganz einfach:

  • Verstehen, was Sie sagen: Egal, ob Sie sprechen oder tippen, die KI hört aufmerksam zu. Sie analysiert Ihre Worte, um herauszufinden, was Sie meinen, und nimmt sogar Ihren Tonfall oder Ihre Emotionen wahr. Die KI analysiert die Absicht des Benutzers und nutzt das Verständnis der Benutzerabsicht, um entsprechende Antworten zu generieren.

  • Sinn darin finden: Nachdem die KI Ihre Worte verstanden hat, versucht sie, das Gesamtbild zu verstehen. Sie sucht nach Mustern und Kontext, um zu verstehen, was Sie wirklich fragen oder sagen, und nutzt Gesprächsfluss und Kontext, um die Interaktion zu steuern.

  • Ich antworte Ihnen: Sobald die KI verstanden hat, was Sie meinen, überlegt sie sich schnell die beste und passendste Antwort. Sie kann weitere Fragen stellen oder Ihnen die benötigten Informationen geben, und das alles natürlich und freundlich, sodass die Antwort in den Gesprächsverlauf passt.

  • Klingt wie ein Mensch: Die KI arbeitet hart daran, dass sich das Gespräch reibungslos anfühlt, so, als würden Sie mit einem Menschen und nicht mit einer Maschine sprechen.

  • Mit der Zeit schlauer werden: Je mehr Sie mit ihr chatten, desto besser wird sie. Sie lernt aus jeder Interaktion und verbessert ihr Verständnis für verschiedene Akzente, Sprachen und sogar Slang. Die Fähigkeit der KI, zu verstehen und zu reagieren, verbessert sich, je mehr Benutzereingaben sie sammelt, und desto besser versteht sie komplexe Anfragen.

  • Mit der Stimme umgehen und den Überblick behalten: Wenn Sie sprechen, anstatt zu tippen, erkennt die KI die Sprache und wandelt Ihre Stimme in Text um. Sie merkt sich auch, was Sie zuvor gesagt haben, um das Gespräch auf Kurs zu halten.

  • Immer besser: Mit der Zeit verfeinert die KI ihre Antworten, wird mit jedem Gespräch präziser und hilfreicher und zielt stets darauf ab, angemessene Antworten zu geben.

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.

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 Nutzer per Messaging oder Website ansprechen. Chatbots nutzen fortschrittliche NLP- und maschinelles Lernen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen, z. B. Fragen zu beantworten, Termine zu buchen oder Empfehlungen abzugeben. Sie können regelbasiert, KI-gesteuert oder hybrid sein.

Voice Assistants

Sprachassistenten (VAs) oder Voice Bots ermöglichen die Interaktion über Sprachbefehle. Sie verarbeiten gesprochene Sprache für freihändige Interaktion. Sprachassistenten ermöglichen natürliche Sprachinteraktionen und ermöglichen Nutzern die freihändige Bedienung von Geräten. VAs unterstützen Kundensupport, Terminplanung, Wegbeschreibungen und FAQs.

IVR

IVRs (Interactive Voice Response Systems) sind Telefonietechnologien, die die Anrufweiterleitung und Informationsbeschaffung automatisieren. Sie ermöglichen die Interaktion über Sprachbefehle oder Tonwahl und bieten Self-Service-Optionen. IVRs bewältigen effizient hohe Anrufvolumina im Kunden- und Vertriebsumfeld.

Unterschied zwischen KI und regelbasiertem Chatbot

MerkmalTraditioneller/regelbasierter ChatbotKI/NLP-Chatbot (Konversations-KI)
Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).Basiert auf regelbasierten Systemen mit vordefinierten Antworten, was das Verständnis komplexer Abfragen einschränkt.Verwendet erweiterte NLP zum Verstehen und Interpretieren natürlicher Sprache und bietet intelligentere, kontextbezogene Antworten.
Kontextuelles VerständnisHat oft Schwierigkeiten, den Gesprächskontext beizubehalten und sich an vergangene Interaktionen zu erinnern.Verfolgt den Gesprächsverlauf und die Benutzereinstellungen für personalisierte und kohärente Interaktionen.
Maschinelles Lernen und SelbstlernenArbeitet mit vordefinierten Skripten und erfordert zur Verbesserung manuelle Updates.Nutzt maschinelles Lernen, um kontinuierlich aus Interaktionen zu lernen und sich automatisch zu verbessern.
Multichannel-, Omnichannel- und multimodale FunktionenIm Allgemeinen auf bestimmte Plattformen wie Websites oder Messaging-Apps beschränkt und textbasiert.Funktioniert über mehrere Kanäle, einschließlich Sprachassistenten, mobile Apps und soziale Medien, mit Text- und Sprachfunktionen.
InteraktionsmodusVersteht und interagiert nur mit Textbefehlen.Versteht und interagiert mit Sprach- und Textbefehlen.
Kontext- und AbsichtsverständnisKann einem vorgegebenen Chat-Ablauf folgen, an dem es trainiert wurde.Kann den Kontext verstehen und die Absicht in Gesprächen interpretieren.
DialogstilRein als Navigationshilfe konzipiert.Entwickelt für Dialoge, die menschliches Gesprächsvergnügen ermöglichen.
SchnittstellenFunktioniert nur als Chat-Support-Schnittstelle.Funktioniert auf mehreren Schnittstellen wie Blogs und virtuellen Assistenten.
Lernen und UpdatesBefolgt einen vordefinierten Regelsatz und muss bei neuen Updates konfiguriert werden.Kann aus Interaktionen und Gesprächen lernen.
SchulungsanforderungenSchnellere und kostengünstigere Schulung.Das Training erfordert viel Zeit, Daten und Ressourcen.
AntwortanpassungFührt vorhersehbare Aufgaben aus.Kann auf der Grundlage von Interaktionen benutzerdefinierte Antworten bereitstellen und komplexe Interaktionen verarbeiten.
LuftüberwachungIdeal für einfachere und klar definierte Anwendungsfälle.Ideal für komplexe Projekte, die fortgeschrittene Entscheidungsfindung erfordern und komplexe Interaktionen und menschenähnliche Gespräche unterstützen.

Vorteile der Konversations-KI

Konversations-KI ist immer fortschrittlicher, intuitiver und kostengünstiger geworden und findet branchenübergreifend breite Anwendung. Unternehmen nutzen fortschrittliche KI-Technologien und KI-Agenten, um Prozesse zu automatisieren und die Kundenbindung zu verbessern. Lassen Sie uns die wesentlichen Vorteile dieser innovativen Technologie genauer betrachten:

Personalisierte Gespräche über mehrere Kanäle

Konversations-KI ermöglicht Unternehmen erstklassigen Kundenservice durch personalisierte Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg und sorgt für eine nahtlose Customer Journey von sozialen Medien bis hin zu Live-Web-Chats. Darüber hinaus kann Konversations-KI Nutzer durch komplexe Informationen führen und ihnen mit Echtzeit-Vorschlägen und Support helfen.

Skalieren Sie mühelos, um hohe Anrufvolumina zu verwalten

Konversations-KI kann Kundenserviceteams bei der Bewältigung plötzlicher Anrufspitzen unterstützen, indem sie Interaktionen anhand von Kundenabsicht, -anforderungen, Anrufverlauf und -stimmung kategorisiert. Sie verwaltet und leitet Kundenanfragen effizient weiter und reduziert so die Arbeitsbelastung menschlicher Agenten. Dies ermöglicht eine effiziente Anrufweiterleitung und stellt sicher, dass Live-Agenten hochwertige Interaktionen bearbeiten, während Chatbots weniger wertvolle Interaktionen bearbeiten.

Erhöhen Sie den Kundenservice

Das Kundenerlebnis ist zu einem wichtigen Markendifferenzierungsmerkmal geworden. Konversations-KI unterstützt Unternehmen dabei, positive Erlebnisse zu schaffen und die Nutzerzufriedenheit zu steigern, indem sie sofortigen Support bei Routineanfragen bietet, während menschliche Mitarbeiter für die Bearbeitung komplexer oder differenzierter Probleme unverzichtbar bleiben. Sie liefert sofortige, präzise Antworten auf Anfragen und entwickelt kundenorientierte Lösungen mithilfe von Spracherkennungstechnologie, Sentimentanalyse und Intent-Erkennung.

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. Prognosen zufolge werden sie Unternehmen bis 8 jährlich 2022 Milliarden US-Dollar einsparen. Die Entwicklung von Chatbots für einfache und komplexe Anfragen reduziert den Schulungsbedarf von Kundenservicemitarbeitern. Die anfänglichen Implementierungskosten können zwar hoch sein, doch der langfristige Nutzen überwiegt 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

Konversations-KI-Plattformen können riesige Mengen an Kundendaten sammeln und analysieren und bieten so wertvolle Einblicke in Kundenverhalten, -präferenzen und -anliegen. Durch die Analyse von Konversations-KI-Interaktionen gewinnen Unternehmen wertvolle Dateneinblicke in Nutzerverhalten und -präferenzen, die zur Verbesserung von Dienstleistungen und zur Steuerung von Geschäftsstrategien genutzt werden können. 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 und führt im Laufe der Zeit zu präziseren und effizienteren Antworten.

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 sozialen Medien. Diese Tools helfen Unternehmen, schnell und einfach mit Kunden zu interagieren, Fragen zu beantworten und Support zu leisten. Es gibt viele Beispiele für Konversations-KI, darunter beliebte virtuelle Assistenten und Chatbots wie Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana und ChatGPT, die in Verbrauchergeräten und -diensten weit verbreitet sind. Hier 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.

Text-to-Speech (TTS)-Software

  • Hörbücher: Verwandelt geschriebene Bücher in Audiodateien für alle, die gerne zuhören. Unternehmen: Amazon (Audible), Google Play Books
  • GPS-Wegbeschreibung: Unterstützung der Fahrer mit gesprochenen Abbiegehinweisen. Unternehmen: Google Maps, Waze, Apple Maps
  • Unterstützende Technologie: Texten eine Stimme geben für Menschen mit Sehbehinderung. Unternehmen: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
  • Online lernen: Konvertieren von Lektionen in Audio, damit Sie unterwegs lernen können. Unternehmen: Coursera, Udemy (integrieren TTS für Kursinhalte)
  • Voice Assistants: Die Stimmen hinter Alexa, Siri und Google Assistant. Unternehmen: Amazon, Apple, Google

Spracherkennungssoftware

  • Skript: Automatisches Umwandeln gesprochener Vorlesungen in schriftliche Notizen. Unternehmen: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
  • Krankenakten: Ärzte nutzen Sprache, um Patienteninformationen schnell zu dokumentieren. Unternehmen: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
  • Kundenanrufe: Transkribieren von Telefongesprächen für besseren Service und Schulung. Unternehmen: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
  • Simulatan die gesprochenen Worte mitlesen: Erstellen von Echtzeituntertiteln für Videos und Live-Übertragungen. Unternehmen: Google Live Caption, YouTube, Zoom
  • Intelligente Häuser: Damit können Sie Ihr Zuhause mit einfachen Sprachbefehlen steuern. Unternehmen: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)

Minimieren Sie die Herausforderungen gemeinsamer Daten in der Conversational AI

Konversations-KI verändert die Mensch-Computer-Kommunikation dynamisch. Unternehmen entwickeln fortschrittliche Tools und Anwendungen für Konversations-KI. Datensicherheit ist entscheidend, um sensible Nutzerdaten zu schützen und das Vertrauen der Nutzer zu erhalten. Darüber hinaus ist das Sammeln von Nutzerfeedback unerlässlich, um Konversations-KI-Systeme zu verfeinern und ihre Effektivität zu verbessern. Bevor Sie jedoch einen Chatbot entwickeln, der die Kommunikation zwischen Ihnen und Ihren Kunden verbessert, sollten Sie die zahlreichen Entwicklungsschwierigkeiten berücksichtigen.

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 gesprochener Sprache vollständig zu erfassen und dabei Emotionen, Dialekte, Aussprache, Akzente und Nuancen zu berücksichtigen. Das Verständnis menschlicher Emotionen stellt eine große Herausforderung für die Konversations-KI dar, da es die Fähigkeit des Systems beeinträchtigt, nuancierte Kommunikation zu interpretieren.

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

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 Möglichkeiten der Spracherkennung und Sprachanwendungen sind immens und werden in zahlreichen Branchen für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Die Ausrichtung von Conversational-AI-Initiativen an Geschäftszielen gewährleistet messbaren Mehrwert und unterstützt Unternehmensziele.

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.

Kundendienstleistung

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 Konversations-KI hat sich für Patienten, Ärzte, Personal, Krankenschwestern und anderes medizinisches Personal als vorteilhaft erwiesen. Einige der Vorteile sind

  • Patientenbeteiligung in der Nachbehandlungsphase
  • Terminplanungs-Chatbots
  • Beantwortung von FAQs und allgemeinen 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 Spitzentechnologie

  • 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.

  • Kontostandprüfung in Echtzeit
  • 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

Versicherung

Konversations-KI für Versicherungen Konversations-KI unterstützt die Versicherungsbranche dabei, schnellere und zuverlässigere Mittel zur Lösung von Konflikten und Schadensfällen bereitzustellen.

  • Geben Sie politische Empfehlungen ab
  • Schnellere Schadenregulierung
  • Eliminieren Sie Wartezeiten
  • Sammeln Sie Kundenfeedback und -bewertungen 
  • 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.

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 (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

Ein weiterer interessanter Aspekt der menschlichen Interaktion ist der Tonfall – wir erkennen die Bedeutung von Wörtern automatisch anhand des Tonfalls, in dem sie ausgesprochen werden. Was wir sagen, ist zwar wichtig, aber auch die Art und Weise, wie wir diese Wörter sagen, vermittelt Bedeutung. Ein einfacher Satz wie „Was für eine Freude!“ könnte beispielsweise ein Ausruf der Freude sein und gleichzeitig sarkastisch gemeint sein. Es kommt auf den Tonfall 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 Sätze aus einem Skript in einem Skript-Sprachdatenformat auszusprechen. Dieses kontrollierte Datenformat enthält normalerweise Sprachbefehle, bei denen der Sprecher ein vorgefertigtes Skript vorliest. Bei Shaip stellen wir einen Skriptdatensatz zur Verfügung, um Tools für viele Aussprachen und Tonalitäten zu entwickeln. Gute Sprachdaten sollten Beispiele von vielen Sprechern verschiedener Akzentgruppen enthalten.

Spontane Daten

Wie in realen Szenarien sind spontane oder Konversationsdaten die natürlichste Form der Sprache. Die Daten können Beispiele aus 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 für die Entwicklung fortschrittlicher und realistischer KI-basierter Chatbots von entscheidender Bedeutung.

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 projektbezogen bestimmt werden. Darüber hinaus können Sprachdaten anhand der demografischen Merkmale wie Alter, Bildungsabschluss usw. angepasst werden. Länder sind ein weiterer Anpassungsfaktor bei der Stichprobendatenerfassung, da sie das Ergebnis des Projekts beeinflussen können. Unter Berücksichtigung der benötigten Sprache und des Dialekts werden Audiobeispiele für die angegebene Sprache gesammelt und basierend auf den erforderlichen Kenntnissen (Muttersprachler oder Nicht-Muttersprachler) angepasst.

Kollektionsgröße

Die Größe der Audiostichprobe spielt eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der Leistung des Projekts. Daher sollte die Gesamtzahl der Befragten bei der Datenerfassung berücksichtigt werden. Die 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
0 +
PII-konform
0 %
Unterstützte Sprachen
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Datenannahme
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Fortune-500-Klientel
0 +

Unterstützte Sprachen

Erfolgsgeschichten

Wir haben uns mit einigen der größten Unternehmen der Branche zusammengeschlossen und liefern erstklassige Conversational-AI-Lösungen. Unsere Expertise im Management der technischen Details komplexer Conversational-AI-Projekte gewährleistet zuverlässige und skalierbare Ergebnisse. Hier ein Blick auf unsere Erfolge:

  • Wir haben einen umfassenden Spracherkennungsdatensatz mit über 10,000 Stunden mehrsprachiger Transkriptionen und Audiodateien. Dies half beim Training und der Entwicklung eines Live-Chatbots.

  • Unser Team von 3,000+ Sprachexperten stellten über 1,000 Stunden Audiodateien und Transkripte zur Verfügung in 27 verschiedene Sprachen, um einen digitalen Assistenten zu trainieren und zu testen.

  • Wir sammelten und lieferten schnell über 20,000 Stunden von Äußerungen in mehr als 27 Sprachen, dank unserer erfahrenen Annotatoren und Sprachexperten.

  • Unsere Dienste zur automatischen Spracherkennung (ASR) genießen in der Branche hohes Ansehen. Wir liefern präzise beschriftete Audiodateien, wobei wir genau auf Aussprache, Tonfall und Absicht achten und eine breite Palette von Transkriptionen verwenden, um die Genauigkeit des ASR-Modells zu steigern.

  • Für ein Chatbot-Projekt im Versicherungsbereich erstellten wir einen hochwertigen Datensatz mit Tausenden von Gesprächen mit jeweils sechs Gesprächsrunden, um das Training zu verbessern. Darüber hinaus nutzten wir generative KI, um personalisierte Antworten zu erstellen und so die Kundenbindung und -zufriedenheit zu verbessern.

Unser Erfolg beruht auf unserem Engagement für Spitzenleistungen und unserem Einsatz modernster Technologien. Was uns auszeichnet, ist unser Team aus erfahrenen Kommentatoren, die sicherstellen, dass unsere Datensätze unvoreingenommen und von höchster Qualität sind.

Mit über 30,000 Dank der Mitarbeiter unseres Datenerfassungsteams können wir schnell qualitativ hochwertige Datensätze beschaffen und bereitstellen und so die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen beschleunigen. Darüber hinaus ermöglicht uns unsere fortschrittliche KI-Plattform, schnelle Sprachdatenlösungen bereitzustellen und so der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Erfolgsberichte

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Konversations-KI einen transformativen Fortschritt in der Art und Weise darstellt, wie Unternehmen und Einzelpersonen mit Technologie interagieren. Durch den Einsatz ausgefeilter Algorithmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen können Konversations-KI-Systeme personalisiertere, effizientere und ansprechendere Benutzererlebnisse bieten. Da sich diese Technologien ständig weiterentwickeln, versprechen sie eine Verbesserung der Kommunikation, eine Rationalisierung der Abläufe und eine Förderung von Innovationen in verschiedenen Branchen. Der Einsatz von Konversations-KI bietet nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für intuitivere und reaktionsschnellere Interaktionen im digitalen Zeitalter.

Wir bei Shaip sind ein führendes Datenunternehmen. Wir haben Experten auf diesem Gebiet, die sich wie kein anderer mit Daten und den damit verbundenen Belangen auskennen. Wir könnten Ihr idealer Partner sein, da wir Kompetenzen wie Engagement, Vertraulichkeit, Flexibilität und Eigenverantwortung in jedes Projekt oder jede Zusammenarbeit einbringen.

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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.

Ein Chatbot ist ein virtueller Assistent, mit dem Sie chatten können, genau wie mit einer echten Person. Sie können ihm Fragen stellen, Informationen einholen oder sogar Aufgaben erledigen – alles per Text oder Sprache.

Konversations-KI lernt aus einer großen Menge an Text- und Sprachdaten, wie zum Beispiel aus echten Gesprächen. Dadurch erkennt sie Dinge wie Umgangssprache und verschiedene Sprechstile und kann besser verstehen und natürlich chatten.

 

Bei Konversations-KI geht es darum, menschenähnliche Chats zu führen. Bei generativer KI hingegen erstellt sie auf Grundlage des Gelernten neue Inhalte – wie Texte oder Bilder. Generative KI kann Konversations-KI auch verbessern, indem sie spontan Antworten oder Zusammenfassungen generiert.

 

Die Einrichtung einer Konversations-KI kann schwierig sein. Sie kann teuer sein, lange dauern und nicht immer Ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Einige Systeme sind so konzipiert, dass sie sofort einsatzbereit und leicht zu optimieren sind, was sie zu einer schnelleren und einfacheren Wahl macht.