AI pokalbių robotai ir balso robotai. Verslo komunikacijos ateitis | AI versle #10

Kaip veikia pokalbių robotai ir balso robotai?

Prieš pradėdami galvoti, kurį pasirinkti, kad padėtumėte savo verslui augti, atsakykime į klausimą: Kaip veikia pokalbių robotas? Pokalbių robotai, pagrįsti dirbtiniu intelektu, leidžia vartotojams užduoti natūralios kalbos klausimus tekstu ir gauti natūraliai skambančius ir prasmingus atsakymus. Tai yra todėl, kad jie turi Natūralios kalbos supratimo (NLU) ir Natūralios kalbos generavimo (NLG) technologijas.

Balso robotas, kita vertus, leidžia skambinantiems naršyti interaktyviame balso atsakymo (IVR) sistemoje balsu. Su jais skambinantys asmenys neturi klausytis telefono meniu ir spausti atitinkamus numerius klaviatūroje. Jie kalba su IVR tiesiogiai, supaprastinta operatoriaus skambučio simuliacija.

Tai yra todėl, kad jie naudoja šias technologijas:

• Balso atpažinimas – skambinančiojo balso konvertavimas į tekstą,
• Naturalių kalbų supratimas (NLU) – analizuojant supratimą, analizuojant reikšmės vienetus, išskiriant
• Kalbos generavimas (NLG) – generuojant tinkamą atsakymą, remiantis užklausos supratimu,
• Balso sintezės technologija – konvertuojant atsakymą į kalbą ir perduodant jį skambinančiajam.

Abu robotai gali naudoti didelius kalbos modelius (LLM) kaip pagrindą, kad sukurtų žmogui panašius atsakymus į natūralios kalbos užklausas. LLM yra kompiuteriniai algoritmai, kurie apdoroja natūralios kalbos įvestį ir numato kitą žodį, remdamiesi atpažintais modeliais. Jie naudoja natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir mašininį mokymąsi (ML), kad analizuotų ir generuotų tekstą ar kalbą.

LLM suteikia galimybę teikti tikrus, nuoseklius, kontekstinius atsakymus, mokantis iš didelių tekstinių duomenų kiekių. Taigi LLM gerina pokalbių robotų ir balso robotų gebėjimą suprasti ir generuoti natūralią kalbą. Pavyzdžiui, LLM gali padėti balso robotams spręsti sudėtingas užklausas ar ilgas dialogus.

LLM pagrindu veikiantys pokalbių robotai turi daug taikymo versle, pavyzdžiui, klientų aptarnavime, pardavimuose, rinkodaroje, švietime, sveikatos priežiūroje, turizme ir kt.

Dirbtinio intelekto pokalbių robotų tipai

Pokalbių robotai gali būti skirstomi į tipus pagal tai, kaip jie bendrauja, būtent tekstu ir balsu, ir pagal jų sudėtingumą bei taikymą:

• Užduotimis pagrįsti pokalbių robotai – taisyklėmis pagrįsti ir užduotims orientuoti, paprasčiausi naudoti ir įgyvendinti,
• Prognozuojantys, duomenimis pagrįsti pokalbių robotai ir balso robotai– reikalaujantys integracijos su duomenų baze ar programa, kurių veikimas labiausiai panašus į žmogaus pokalbį.

Paaiškinimas, kaip veikia tekstinis ar balso AI pokalbių robotas, priklauso nuo tipo, apie kurį kalbame. Taigi pažvelkime į kiekvieną iš jų iš arčiau.

AI pokalbių robotai ir užduotimis pagrįsti balso robotai

Užduotimis pagrįsti pokalbių robotai orientuojasi į vienos funkcijos atlikimą, pavyzdžiui, informacijos teikimą ar paprastų sandorių užbaigimą. Jie laikosi taisyklių, natūralios kalbos apdorojimo (NLP) ir šiek tiek ML, kad generuotų atsakymus į vartotojų užklausas, kurie yra automatizuoti, bet šiek tiek primena natūralų pokalbį.

Taisyklėmis pagrįsti pokalbių robotai yra labai specializuoti, o jų atsakymai turi būti struktūrizuoti, todėl jie dažnai naudojami klientų aptarnavimo ir pagalbos skyriuose. Pavyzdžiui, užduotimis orientuotas pokalbių robotas gali atsakyti į klausimus apie darbo laiką, verslo sritį ar apdoroti paprastus užsakymus. Užduotimis orientuoti pokalbių robotai gali spręsti įprastus klausimus, tačiau nėra labai lankstūs ir negali prisitaikyti prie naujų situacijų.

Panašiai, taisyklėmis pagrįsti balso robotai laikosi iš anksto nustatytų taisyklių ir scenarijų, kad atliktų paprastas ir specifines užduotis. Tai galėtų būti, pavyzdžiui, skrydžio užsakymas ar oro sąlygų tikrinimas telefonu. Juos lengva sukurti, tačiau jie turi ribotas galimybes ir mažai prisitaikymo.

Pavyzdys, iliustruojantis skirtumą tarp to, kaip veikia taisyklėmis pagrįstas užduotimis pagrįstas pokalbių robotas ir pokalbių robotas, naudojantis pažangų AI, pateikiamas šio dialogo ištraukoje:

	TAISYKLĖMIS PAGRĮSTAS POKALBIŲ ROBOTAS	AI POKALBIŲ ROBOTAS
Robotas:	Kaip galiu jums padėti? Užduokite klausimą, įvesdami “Darbo laikas,” “Privatumo politika,” arba “Pirkėjo apsaugos programa.”	Kaip galiu jums padėti?
Klientas:	Kada uždarote?	Kada uždarote?
Robotas:	Deja, nesuprantu. Užduokite klausimą, įvesdami “Darbo laikas,” “Privatumo politika,” arba “Pirkėjo apsaugos programa.”	Šiandien, pirmadienį, parduotuvė dirba iki 17 val. Laukiame jūsų!
Klientas:	Bet aš tiesiog noriu žinoti, kada uždarote!	Ačiū

Minėtas dialogas rodo AI pokalbių roboto lankstumą – iš trumpo klausimo “Kada uždarote?” jis iš konteksto spėja, kad klausimas yra apie parduotuvės darbo laiką ir šiandienos dieną. Tokį pokalbių robotą taip pat galima išmokyti atsakyti tam tikru stiliumi, kuris išlaiko pokalbio su konkrečiu asmeniu įspūdį.

Prognozuojantys AI pokalbių robotai ir balso robotai

Duomenimis pagrįsti pokalbių robotai ir balso robotai naudoja duomenis iš įvairių šaltinių, tokių kaip:

• vartotojų profiliai,
• pageidavimai ir nustatymai,
• vartotojų elgesio įrašai,
• atsiliepimai

Visi šie duomenys skirti teikti personalizuotus ir aktualius atsakymus. Jie taip pat gali naudoti duomenis, kad mokytųsi ir palaipsniui gerintų savo veiklą ir tikslumą.

Duomenys pirmiausia naudojami prognozuoti vartotojų poreikius, ketinimus, emocijas ir teikti proaktyvius – prognozuojančius atsakymus. Pokalbių robotai taip pat gali juos naudoti naujoms idėjoms ir pasiūlymams generuoti vartotojams.

Duomenimis pagrįsti prognozuojantys AI pokalbių robotai yra pažangiausi. Jie taip pat gali būti personalizuoti ir naudojami kaip skaitmeniniai asistentai, kurie mokosi vartotojų pageidavimų ir gali inicijuoti pokalbius patys. Šie du tipai dažnai derinami, kad sukurtų įtraukiančius ir protingus pokalbių agentus.

Jie naudoja konteksto suvokimą, natūralios kalbos supratimą (NLU), natūralios kalbos apdorojimą (NLP) ir mašininį mokymąsi (ML), kad mokytųsi laikui bėgant. Pavyzdžiui, duomenimis pagrįstas ir prognozuojantis pokalbių robotas gali padėti vartotojams mokytis kalbų per interaktyvius dialogus ir pratimus arba siūlyti produktus, remiantis vartotojų profiliais ir ankstesniu elgesiu.

AI pokalbių robotų pavyzdžiai versle

Užduotimis orientuoti pokalbių robotai atlieka vieną funkciją, pavyzdžiui, teikia informaciją arba užbaigia paprastus sandorius. Pavyzdžiui, užduotimis orientuotas pokalbių robotas gali:

• užsisakyti viešbučio kambarį ar lėktuvo bilietą,
• užsisakyti maisto ar maisto produktų internetu,
• patikrinti orą ar kelių sąlygas,
• suplanuoti susitikimą,
• atsakyti į dažniausiai užduodamus klausimus (DUK),
• klientų aptarnavimas.

Populiarūs gerai įgyvendintų užduotimis orientuotų pokalbių robotų pavyzdžiai:

• Expedia pokalbių robotas – ieškoti ir užsisakyti viešbučius ir skrydžius per Facebook Messenger,
• Domino Pizza pokalbių robotas – užsisakyti picą ir sekti pristatymą per Facebook Messenger,
• Poncho pokalbių robotas – matyti oro prognozes ir įspėjimus per Facebook Messenger ir Slack,
• Kayak pokalbių robotas – planuoti keliones ir palyginti kainas per Facebook Messenger, Slack ir Alexa.

Didesni, duomenimis pagrįsti ir prognozuojantys tekstiniai pokalbių robotai pasirodo:

• kalbų mokymosi ar įgūdžių srityje – kaip Duolingo pokalbių robotas, kuris padeda vartotojams mokytis užsienio kalbų per interaktyvius dialogus ir pratimus Duolingo programoje,
• siūlant produktus ar paslaugas, remiantis vartotojų profiliais ir ankstesniu elgesiu,
• generuojant naujas idėjas ar turinį kūrybiniams projektams,
• padedant atliekant pasikartojančias darbo užduotis, tokias kaip finansų, kalendorių, el. pašto valdymas ir kt., pavyzdžiui, Google Bard, tekstinis skaitmeninis asistentas, galintis generuoti tekstus ir siųsti juos el. paštu per Google Workspace

Kai kurie populiarūs komerciniai bendro pobūdžio prognozuojančių AI pokalbių robotų pavyzdžiai yra:

• Apple Siri, skaitmeninis balso asistentas, galintis atlikti įvairias užduotis ir atsakyti į klausimus per iOS įrenginius.
• Amazon Alexa, skaitmeninis balso asistentas, galintis valdyti išmaniuosius namų įrenginius, leisti muziką, užsisakyti produktus ir dar daugiau per Echo įrenginius.

Balso robotų pavyzdžiai versle

Jei klientas skambina, kad užblokuotų kreditinę kortelę, balso robotas gali padėti rasti kelią per visus žingsnius, nesikišant žmogaus agentui. Siekiant užtikrinti sklandų klientų aptarnavimą, balso robotai taip pat gali padėti pagerinti darbuotojų produktyvumą automatizuodami užduotis, tokias kaip prašymų tvirtinimas, tiekimo užsakymas, formų pildymas ar biuro užduočių automatizavimas, pavyzdžiui, susitikimų planavimas.

Kai kurie geriausi rinkos sprendimai balso robotams yra:

• Amazon Lex – paslauga, leidžianti kūrėjams kurti pokalbių sąsajas naudojant balsą ir tekstą. Teikia balso atpažinimo, natūralios kalbos supratimo, natūralios kalbos generavimo ir balso sintezės galimybes. Taip pat integruojasi su Amazon Alexa, Amazon Polly, Amazon Comprehend ir kt.
• Google Dialogflow – platforma, skirta kurti natūralias ir turtingas pokalbių patirtis naudojant balsą ir tekstą. Teikia balso atpažinimo, natūralios kalbos supratimo, natūralios kalbos generavimo ir balso sintezės galimybes. Taip pat integruojasi su Google Assistant, Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech ir kt.
• IBM Watson Assistant – leidžia kūrėjams kurti pokalbių sprendimus per balsą ir tekstą. Teikia balso atpažinimo, natūralios kalbos supratimo, natūralios kalbos generavimo ir balso sintezės galimybes. Taip pat integruojasi su IBM Watson Speech Services, IBM Watson Text-to-Speech, IBM Watson Tone Analyzer ir kt.

AI pokalbių robotai ar balso robotai – kurį pasirinkti savo verslui?

Pokalbių robotai ir balso robotai yra du pokalbių dirbtinio intelekto tipai, kurie gali padėti įmonėms automatizuoti klientų sąveiką ir teikti geresnį aptarnavimą. Tačiau jie turi skirtingus privalumus ir apribojimus, priklausomai nuo konteksto ir vartotojų pageidavimų. Štai keletas kriterijų, kaip pasirinkti sprendimą:

• Vartotojo sąsaja – AI pokalbių robotai labiau tinka vartotojams, kuriems reikia prieigos prie vizualinės informacijos, tokios kaip vaizdai ar nuorodos. Balso robotai, kita vertus, labiau tinka tiems, kurie nori bendrauti greitai arba, pavyzdžiui, vairuoti automobilį ar valdyti mašiną kalbėdami.
• Vartotojo patirtis – abu remiasi natūralios kalbos supratimu (NLU), kad apdorotų vartotojų užklausas ir ketinimus. Balso robotai yra labiau įtraukiantys, tačiau jų atsakymai turi būti tikrai panašūs į žmogaus, kad galėtų atlikti savo funkciją. Balso robotai taip pat reikalauja balso atpažinimo ir sintezės, kas gali sukelti daugiau klaidų ar vėlavimų pokalbyje. Kita vertus, pokalbių robotai gali teikti daugiau atsiliepimų ir gairių vartotojui per mygtukus, meniu ar emocijas. Be to, juos lengviau mokyti ir tobulinti.
• Taikymas – abu gali būti naudojami klientų aptarnavime, pardavimuose, užsakymuose ar informacijos gavime. Tačiau kai kurie gali būti funkcionalesni vienai konkrečiai užduočiai, priklausomai nuo jos sudėtingumo, skubumo ar jautrumo. Pavyzdžiui, tekstiniai pokalbių robotai gali būti geresni užduotims, reikalaujančioms autentifikavimo, patvirtinimo ar patvirtinimo, o balso robotai gali būti geresni užduotims, orientuotoms į greitį, patogumą ar personalizavimą.

Norėdami nuspręsti, kuris geriau tiks jūsų verslui, atsakykite į šiuos klausimus:

1. Kas yra jūsų tiksliniai klientai ir kokie jų pageidavimai bei elgesys?

Šis klausimas padės jums suprasti savo klientų poreikius ir lūkesčius, taip pat jų pageidaujamą bendravimo būdą. Pavyzdžiui, jei jūsų klientai yra jauni, technologiškai išprusę ir orientuoti į mobilumą, jie gali teikti pirmenybę pokalbių robotams, o ne balso robotams. Jei jūsų klientai yra vyresni, mažiau patogūs rašydami arba turi prieigos problemų, jie gali teikti pirmenybę balso robotams.

2. Kokie yra jūsų klientų tikslai ir problemos, ir kaip galite jas išspręsti?

Šis klausimas padės jums apibrėžti vertės pasiūlymą ir jūsų pokalbių dirbtinio intelekto sprendimo naudojimo atvejį. Pavyzdžiui, jei klientai nori greitai užsisakyti picą ar užsisakyti skrydį, jie gali teikti pirmenybę balso robotams, o ne pokalbių robotams. Jei klientai nori palyginti produktus, perskaityti atsiliepimus ar gauti išsamią informaciją, jie gali teikti pirmenybę pokalbių robotams.

3. Kokius kanalus ir platformas klientai naudoja bendraudami su jūsų verslu?

Šis klausimas padės jums pasirinkti geriausią pristatymo metodą ir integracijos galimybes jūsų pokalbių dirbtinio intelekto sprendimui. Pavyzdžiui, jei jūsų klientai naudoja socialinius tinklus, pranešimų programas ar svetaines, kad susisiektų su jumis, jie gali teikti pirmenybę pokalbių robotams, o ne balso robotams. Jei jūsų klientai naudoja telefono skambučius, išmaniuosius garsiakalbius ar balso asistentus, kad susisiektų su jumis, jie gali teikti pirmenybę balso robotams, o ne pokalbių robotams.

4. Kokie techniniai ir finansiniai ištekliai yra jūsų dispozicijoje, kad sukurtumėte ir palaikytumėte savo pokalbių dirbtinio intelekto sprendimą?

Šis klausimas padės jums įvertinti savo pokalbių dirbtinio intelekto sprendimo įgyvendinamumą ir plėtrą. Pavyzdžiui, jei turite ribotus išteklius ar ekspertizę, galite teikti pirmenybę pokalbių robotams, o ne balso robotams. Pokalbių robotai paprastai yra lengviau ir pigiau kuriami bei palaikomi. Balso robotai reikalauja pažangesnių technologijų ir įgūdžių, tokių kaip balso atpažinimas ir sintezė, kas gali padidinti sprendimo kainą ir sudėtingumą.

Pokalbių dirbtinis intelektas. Ateitis verslo komunikacijoje

Kadangi įmonės siekia užmegzti gilesnius, prasmingesnius santykius su savo klientais, pasirinkimas tarp pokalbių robotų ir balso robotų nėra tik technologijos klausimas, bet ir žmogaus poreikių supratimo bei numatymo klausimas.

Dirbtinio intelekto derinimas su gebėjimu turėti pokalbį, kuris primena žmogaus, žada ne tik efektyvumą, bet ir transformaciją, kaip įmonės bendrauja su savo klientais. Galbūt čia ir slypi verslo komunikacijos ateitis – intuityvesnė, personalizuota ir, paradoksalu, labiau žmogiška.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.