Der vollständige Leitfaden für Conversational AI
Der ultimative Einkaufsführer 2022
Einführung
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.
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Der globale Markt für Konversations-KI wurde im Jahr 6.8 auf 2021 Milliarden US-Dollar geschätzt $ 18.4 Milliarden 2026 bei einer CAGR von 21.8 %. Ursprünglich als unterhaltsames Haustier entwickelt, Konversations-KI ist über die Jahre phänomenal gewachsen.
Obwohl Conversational AI zu einem Teil des digitalen Ökosystems geworden ist, mangelt es den Nutzern an Bewusstsein – 63 % der Nutzer wissen nicht, dass sie KI bereits in ihrem täglichen Leben einsetzen. Der Mangel an Verständnis hat die Menschen jedoch nicht davon abgehalten, diese Konversations-KI-Systeme zu verwenden. Chatbots sind wahrscheinlich die beliebtesten Beispiele für Konversations-KI, und sie werden voraussichtlich Zeuge eines 100% Zunahme in Adoption während der nächsten 2 – 5 Jahre.
In einer Gartner Umfrage haben viele Unternehmen Chatbots als die primäre KI-Anwendung identifiziert, die von ihrer Organisation verwendet wird. Und dass bis 2022 fast 70 % der Angestellten für ihre tägliche Arbeit mit virtuellen Konversationsplattformen interagieren werden.
Schauen wir uns die Arten von Conversational AI an und warum sie im größeren technologischen Spektrum eine enorme Bedeutung gewinnt.
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.
Arten von Conversational AI
Conversational AIs bieten Unternehmen je nach Bedarf und Design unterschiedliche Vorteile. Daher ist es vor der Entwicklung einer bestimmten Art von Chatbot oder virtuellem Assistenten wichtig, die derzeit verwendeten Arten von Conversational AI zu verstehen.
Die Wahl des geeigneten Modells hängt vor allem von Ihren Unternehmenszielen ab. Angenommen, Sie entwickeln einen Chatbot für den Einzelhandel. In diesem Fall könnten Sie mit einem KI- oder Hybrid-Typ gut zurechtkommen, da die Chatbots mit den Benutzern interagieren, Absichten identifizieren und Anleitungen für ihren Einkauf geben müssen.
Wenn Sie hingegen FAQ-Chatbots entwickeln, kann ein regelbasierter Algorithmus gut funktionieren. Die drei Haupttypen von Conversational AI sind regelbasiert, künstliche Intelligenz und Hybride. Schauen wir uns jeden im Detail an.
Regelbasiert
Auch als Entscheidungsbaum-Bots bezeichnet, folgen die regelbasierten Chatbots einer vordefinierten Regel. Nach einer Konversationsstruktur vom Typ Entscheidungsbaum bildet der Chatbot die gesamte Konversation in einem Flussdiagramm ab, indem er eine Reihe von Regeln verwendet, die dem Chatbot helfen, bestimmte Probleme zu lösen. Da die Regeln die Grundlage für die Probleme und Lösungen bilden, mit denen der Chatbot vertraut ist, antizipiert er die Fragen und gibt vorgefertigte Antworten.
Die Reihe von Regeln kann einfach oder kompliziert sein. Der Chatbot ist jedoch nicht dafür ausgestattet, Anfragen zu beantworten, die über den Rahmen der Regeln hinausgehen. Diese Chatbots können nur Fragen beantworten, die in die trainierten Szenarien passen.
Das Trainieren eines regelbasierten Chatbots ist einfacher, schneller und einfacher in Legacy-Systeme zu integrieren. Diese Chatbots können jedoch nicht durch Interaktionen lernen, was ihren Spielraum für Personalisierung und Flexibilität einschränkt.
KI/NLP
Wie der Name schon sagt, verwenden KI-Chatbots maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache um den Kontext und die Absicht des Benutzers zu verstehen, bevor er antwortet. KI-gestützte Chatbots können auf der Grundlage von Benutzerfragen selbst komplexe Antworten in natürlicher Sprache formulieren.
Mit ihren Absichts- und Kontextverständnisfähigkeiten können KI-Chatbots auf die komplexen Fragen der Benutzer eingehen und die Konversation an die Bedürfnisse der Benutzer anpassen.
Es kann länger dauern, KI-Chatbots zu trainieren als regelbasierte Chatbots, aber sie liefern äußerst zuverlässige und individuelle Antworten, sobald sie trainiert sind.
KI-Chatbots bieten eine verbesserte Benutzererfahrung, indem sie aus früheren Interaktionen lernen, das Benutzerverhalten verstehen und Muster zeichnen und verschiedene Sprachen mithilfe fortgeschrittener Entscheidungsfindungsfähigkeiten verstehen.
Unterschied zwischen KI und regelbasiertem Chatbot
| KI/NLP-Chatbot | Regelbasierter Chatbot |
| Versteht und interagiert mit Sprach- und Textbefehlen | Versteht und interagiert nur mit Textbefehlen |
| Kann den Kontext verstehen und die Absicht in einem Gespräch interpretieren | Kann einem vorgegebenen Chatablauf folgen, auf den es trainiert wurde |
| Entwickelt, um Konversationsdialoge zu führen | Entwickelt, um rein navigatorisch zu sein |
| Funktioniert auf mehreren Schnittstellen wie Blogs und virtuellen Assistenten | Funktioniert nur als Chat-Support-Schnittstelle |
| Kann aus Interaktionen und Gesprächen lernen | Es folgt einem vordefinierten Satz von Regeln und muss mit neuen Updates konfiguriert werden |
| Erfordert Unmengen an Zeit, Daten und Ressourcen zum Trainieren | Schneller und günstiger zu trainieren |
| Kann angepasste Antworten basierend auf den Interaktionen bereitstellen | Führt vorhersehbare Aufgaben aus |
| Ideal für komplexe Projekte, die eine erweiterte Entscheidungsfindung erfordern | Ideal für einfachere und klar definierte Anwendungsfälle |
Hybrid
Die Hybrid-Chatbots verwenden NLP und regelbasierte Algorithmen, um mithilfe des regelbasierten Algorithmus spezifische Antworten auf Benutzeranfragen bereitzustellen, und verwenden NLP, um die Absicht zu verstehen.
Anstatt regelbasiert gegen KI-Chatbots anzutreten, ist es einfacher, das Beste aus beiden zu nehmen, um ein verbessertes Benutzererlebnis zu bieten. Das Hybridmodell eignet sich perfekt für die Entwicklung aufgabenbasierter Projekte und Gesprächserlebnisse.
Vorteile der Conversational AI
Der globale Chatbot-Markt soll von 190.8 Millionen US-Dollar im Jahr 2016 auf wachsen 1.25 Milliarden Dollar bis 2025. Diese Statistik zeigt, wie stark Unternehmen in die Chatbot-Technologie und den Markt investieren.
Die dramatische Einführung dieser Technologie kann darauf zurückgeführt werden, dass sie fortschrittlich und intuitiv geworden sind und die Entwicklungs- und Bereitstellungskosten gesenkt haben.
Sehen Sie sich zunächst die wesentlichen Vorteile dieser innovativen Technologie im Detail an.
Bietet personalisierte Konversationen über mehrere Kanäle
Die mündigen Kunden von heute erwarten von Unternehmen einen störungsfreien Kundenservice, unabhängig von ihrer Größe und ihren Fähigkeiten. Conversational AI hilft diesen Organisationen, erstklassigen Kundenservice durch personalisierte Gespräche über mehrere Kanäle bereitzustellen.
Kunden können eine nahtlose persönliche Reise genießen, selbst wenn sie von einem Social-Media-Gespräch zu einem Live-Web-Chat wechseln.
Skalieren Sie nahtlos, um ein hohes Anrufvolumen zu bewältigen
Es wird ein plötzlicher Anstieg des Anrufvolumens erwartet, und eine Conversational AI kann Kundendienstteams dabei helfen, solche Spitzen zu bewältigen. Eine Konversations-KI kann Interaktionen basierend auf der Absicht, den Anforderungen, dem Verlauf vergangener Anrufe, den Gefühlen und Emotionen des Kunden trennen. Ein Chatbot kann helfen, Anrufe mit geringem Wert von Anrufen mit hohem Wert zu kategorisieren, die Anrufe mit geringem Wert an virtuelle Assistenten weiterzuleiten und sicherzustellen, dass Live-Agenten die kritischeren Anrufe bearbeiten.
Chatbots können Unternehmen dabei helfen, die Interaktions- und Reaktionszeit von Kundendienstanfragen zu verkürzen. Durch die drastische Reduzierung der Zeit, die für Supportanrufe aufgewendet wird, wird prognostiziert, dass Unternehmen bis 2023 mehr als einsparen können 2.5 Milliarden Dollar Stunden in den Bereichen Einzelhandel, Banken und Gesundheitswesen.
Bringen Sie den Kundenservice eine Stufe höher
Das Kundenerlebnis ist zu einem der größten Unterscheidungsmerkmale von Marken geworden. Kein Wunder also, dass Marken gegeneinander antreten, um den Nutzern ein unvergessliches Erlebnis zu bieten. Conversational AI hilft Marken, ein positives Erlebnis zu bieten.
Neben personalisierten Gesprächen profitieren Kunden auch jederzeit von sofortigen und glaubwürdigen Antworten auf ihre Fragen. Unternehmen können mithilfe von Spracherkennungstechnologie kundenorientierte Antworten auf Benutzeranfragen entwickeln. Chatbots können helfen, indem sie Stimmungen, Emotionen und Absichten analysieren, die Unterstützung durch Live-Agenten reduzieren und die Erstkontaktauflösung verbessern.
Unterstützung in Marketing und Vertrieb
Die Vermarktung einer Marke an ein Publikum ist eine herausfordernde Aufgabe. Dennoch nutzen Unternehmen Conversational AI, um eine einzigartige Identität für Marken zu schaffen und einen Wettbewerbsvorteil gegenüber dem Markt zu entwickeln. Unternehmen bieten auch gezielte Marketing- und Konversionstechniken an.
Wenn Sie einen KI-basierten Chatbot in den Marketing-Mix einbringen, können Sie ein umfassendes Käuferprofil entwickeln, auf ihre Kaufpräferenzen zugreifen und personalisierte Inhalte entwerfen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Kundenbetreuung automatisieren (Kosteneinsparung)
Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Chatbots ist die Kosteneffizienz. Bis 2022 wurde prognostiziert, dass Chatbots Unternehmen dabei helfen könnten, ihre Kosten zu senken $ 8 Milliarden pro Jahr. Unternehmen können Chatbots entwickeln, um einfachere und komplexere Anfragen zu bearbeiten, anstatt kontinuierlich Gruppen von Kundendienstmitarbeitern zu schulen, um den sich ändernden Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Obwohl die anfänglichen Implementierungskosten hoch sein können, überwiegen die Vorteile alle Probleme bei der Implementierung.
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
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
Noch ein Hauptfach challenge in developing a conversational AI is bringing speech dynamism into the fray. For example, we use several fillers, pauses, sentence fragments, and undecipherable sounds when talking. In addition, speech is much more complex than the written word since we don’t usually pause between every word and stress on the right syllable.
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
Building an AI-powered voice recognition system or a conversational AI requires tons of training and testing datasets. However, having access to such quality datasets – reliable and meeting your specific project needs – is not easy. Yet, there are options available for businesses looking for training datasets, and each option has advantages and disadvantages.
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.
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.
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
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.
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; Die Vorteile überwiegen jedoch immer die Kosten.
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
In the Voice Consumer Index 2021, it was reported that close to 66% of users from the US, UK, and Germany interacted with smart speakers, and 31% used some form of voice tech every day. In addition, smart devices such as televisions, lights, security systems, and others respond to voice commands thanks to voice recognition technology.
Sprachsuchanwendung
Voice search is one of the most common applications of conversational AI development. About 20% of all searches conducted on Google come from its voice assistant technology. 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
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
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
Banking
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
Versicherung
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
Shaip-Angebot
When it comes to providing quality and reliable datasets for developing advanced human-machine interaction speech applications, Shaip has been leading the market with its successful deployments. However, with an acute shortage of chatbots and speech assistants, companies are increasingly seeking the services of Shaip – the market leader – to provide customized, accurate, and quality datasets for training and testing for AI projects.
Bei Shaip bieten wir Ihnen einen breiten Satz diversifizierter Audiodatensätze für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Gespräche mit echten Menschen nachahmen, um Ihre künstliche Intelligenz (KI) zum Leben zu erwecken. Mit unserem tiefen Verständnis der Multilingual Conversational AI-Plattform helfen wir Ihnen, KI-fähige Sprachmodelle mit höchster Präzision mit strukturierten Datensätzen in mehreren Sprachen aus der ganzen Welt zu erstellen. Wir bieten mehrsprachige Audiosammlung, Audiotranskription und Audioanmerkungsdienste basierend auf Ihren Anforderungen, während wir die gewünschte Absicht, Äußerungen und demografische Verteilung vollständig anpassen.
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.
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 offers extensive speech labeling services by expertly separating the sounds and speech in an audio file and labeling each file. By accurately separating similar audio sounds and annotating them,
Sprecher-Diarisierung
Die Expertise von Shaip 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
Mehrsprachigkeit audio data services are another highly preferred offering from Shaip, as we have a team of data collectors collecting audio data in over 150 languages and dialects across the globe.
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, was die gesamte Bedeutung der Sätze ändert. Der Chatbot ist darauf trainiert, Glück, Sarkasmus, Wut, Irritation und weitere Ausdrücke zu erkennen. Hier kommt das Fachwissen von Shaips Sprachpathologen und Kommentatoren ins Spiel.
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 Shaip erstreckt sich auf die Bereitstellung verschiedener Arten von Sprachdatensätzen in über 150 Sprachen
Geskriptete Rede
Kollektion
Spontane Rede
Kollektion
Sammlung von Äußerungen/ Weckwörter
Automatisierte Spracherkennung (ASR)
Transkreation
Services
Text-to-Speech
(TTS)
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.
Some organizations have a clear-cut idea about the type of data they require. However, most aren’t fully aware of their project needs and requirements. Therefore, we must provide them with a concrete idea about the audio data collection Methoden, die von Shaip verwendet werden.
Demographie
Target languages and demographics can be determined based on the project. In addition, speech data can be customized based on the demography, such as age, educational qualification, etc. Countries are another customizing factor in sampling data collection as they can influence the project’s outcome.
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
The size of the audio sample plays a critical role in determining the project’s performance. Therefore, the total number of respondents 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.
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.
Unsere Expertise
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 7000 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.
Fazit
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.
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