आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में चल रही प्रगति के लिए धन्यवाद, कंप्यूटर बढ़ती संख्या में संज्ञानात्मक कार्य कर सकते हैं। नतीजतन, व्यवसाय उन महत्वपूर्ण कार्यों के लिए मशीनों पर भरोसा करने में सक्षम हैं जिन्हें एक बार स्वचालित करना असंभव माना जाता था। विशेष रूप से, चैटबॉट्स और आभासी संज्ञानात्मक एजेंटों जैसे संवादी एआई प्लेटफार्मों के उदय ने संगठनों को उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में ग्राहक सहायता में सुधार करने की क्षमता प्रदान की है। और मानव संसाधन गतिविधियाँ - और ये प्लेटफ़ॉर्म केवल स्मार्ट होते जा रहे हैं।
मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म में कॉर्पोरेट निवेश के रूप में 2020 में संवादात्मक एआई में रुचि आसमान छू गई। यह काफी हद तक कोविड-19 महामारी के कारण था, जिसने लगभग हर क्षेत्र की कंपनियों को कम से अधिक काम करने के तरीके खोजने के लिए मजबूर किया। उदाहरण के लिए, बैंकों, खुदरा विक्रेताओं और एयरलाइनों द्वारा प्राप्त ग्राहक पूछताछ में अचानक वृद्धि ने मानव ग्राहक-सहायता टीमों की सीमाओं और स्वचालित क्षमताओं की तत्काल आवश्यकता को उजागर किया। इसके अलावा, महामारी ने उपभोक्ताओं के रूप में हमारी अपेक्षाओं को बदल दिया है, जिससे डिजिटल-फर्स्ट ग्राहक अनुभव की मांग बढ़ गई है।
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तो अब हम लोग कहां हैं?
भावनाओं का पता लगाना:
शुरुआत के लिए, जब भावनाओं का पता लगाने की बात आती है तो अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म अभी भी अपेक्षाकृत अपरिष्कृत होते हैं। मानव संचार उतना ही भावनाओं पर निर्भर करता है जितना कि वह भाषा पर करता है, और स्वर में परिवर्तन बोले जाने वाले या लिखित संवाद के अर्थ को पूरी तरह से बदल सकता है। सूक्ष्म प्रासंगिक संकेतों का पता लगाने के लिए कंप्यूटर को प्रशिक्षित करने के लिए, उत्पाद टीमों को कई अलग-अलग मानवीय आवाजों वाले डेटा की आवश्यकता होती है। वह सारा डेटा ढूंढना कोई छोटी चुनौती नहीं है।
नई भाषाएँ सीखना:
दुनिया की अधिकांश आबादी अंग्रेजी नहीं बोलती है। वैश्विक संगठन जो संयुक्त राज्य के बाहर के ग्राहकों के साथ बातचीत करने के लिए संवादात्मक एआई का उपयोग करने की उम्मीद करते हैं, उन्हें ऐसे प्लेटफॉर्म की आवश्यकता होगी जो न केवल विभिन्न भाषाओं को समझें, बल्कि विभिन्न क्षेत्रीय बोलियों और सांस्कृतिक अंतरों को भी समझें। फिर से, इसके लिए विभिन्न समुदायों से बड़ी मात्रा में बहुभाषी भाषण और ऑडियो डेटा और विभिन्न प्रकार की स्थितियों (जैसे, TED वार्ता, वाद-विवाद, फोन पर बातचीत, एकालाप, आदि) की आवश्यकता होगी, और उस डेटा को विभिन्न विषयों को कवर करने की आवश्यकता होगी। .
सही आवाज़ की पहचान:
कई आवाजों के बीच एक स्पीकर का पता लगाने के लिए एआई को प्रशिक्षित करना एक और चुनौती है, जो कि Google होम या अमेज़ॅन के एलेक्सा जैसे इन-होम स्मार्ट स्पीकर से परिचित है। एक भीड़ भरे बैठक कक्ष में, ये प्लेटफॉर्म उन आदेशों का जवाब दे सकते हैं जो उनके लिए अभिप्रेत नहीं हैं या एकाधिक वार्तालापों पर आदेशों को अलग करने में असमर्थ हो सकते हैं। यह आमतौर पर मामूली हताशा और शायद कुछ हास्य राहत पैदा करता है, लेकिन जब वॉयस कमांड के माध्यम से संवेदनशील ग्राहक डेटा वाले व्यावसायिक लेनदेन किए जा रहे हैं, तो यह जरूरी है कि एआई उपयोगकर्ता खातों को भ्रमित न करे।
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इन बाधाओं के बावजूद, संवादात्मक एआई में सभी प्रकार के व्यवसायों के लिए अपार संभावनाएं हैं। शेप आपकी उस क्षमता को अनलॉक करने में मदद करने के लिए यहां है, और यह सब डेटा से शुरू होता है। हम उत्पाद टीमों को 50 से अधिक भाषाओं में घंटों लिखित, एनोटेटेड ऑडियो डेटा प्रदान कर सकते हैं। हमारे मालिकाना डेटा-अधिग्रहण ऐप का उपयोग करके, हम अनुभवी डेटा संग्रहकर्ताओं की वैश्विक टीमों को डेटा-संग्रह कार्यों के वितरण को सुव्यवस्थित करने में सक्षम हैं। ऐप इंटरफ़ेस डेटा संग्रह और एनोटेशन सेवा प्रदाताओं को उनके निर्दिष्ट संग्रह कार्यों को आसानी से देखने, नमूनों सहित विस्तृत परियोजना दिशानिर्देशों की समीक्षा करने और परियोजना लेखा परीक्षकों द्वारा अनुमोदन के लिए डेटा को तेजी से सबमिट करने और अपलोड करने की अनुमति देता है।
ShaipCloud प्लेटफ़ॉर्म के साथ मिलकर इस्तेमाल किया जाने वाला हमारा ऐप उन कई टूल्स में से एक है जो हमें वास्तविक दुनिया के ग्राहक इंटरैक्शन में इस्तेमाल के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने हेतु आवश्यक लगभग किसी भी पैमाने पर डेटा सोर्स करने, ट्रांसक्राइब करने और एनोटेट करने में सक्षम बनाता है। क्या आप जानना चाहते हैं कि और क्या चीज़ हमें संवादात्मक AI में अग्रणी बनाती है? संपर्क करें, और आइए अपने AI को बोलने दें।
