语音机器人的运营与业务应用| 商业中的人工智能#10

人工智能使我们能够通过自然语言与我们的设备进行交流——只需提出问题和制定命令。 在商业中，一种称为对话式人工智能的技术最常见的应用是聊天机器人的语音等价物，或回答有关产品和服务问题的语音机器人。 在今天的文章中，我们将重点介绍语音机器人的运营和业务应用。

语音机器人的运营和业务应用——目录：

1. 介绍
2. 声音和意义
3. 商务语音机器人
4. 概括

介绍

语音机器人基于语音界面。 直到最近，它们还主要与使视障人士能够处理电子设备的工具相关联。 他们大声朗读屏幕上可见的文字并接受简单的语音命令。 不幸的是，他们的操作非常不完善。 缺乏语调和节奏的句子很难逐字逐句地理解。 命令的发布也受到限制。 他们的识别是由预先录制的命令的声音特性决定的，因此无法由其他人说出。 嘈杂的环境使该设备几乎无法使用。

声音和意义

在与设备进行语音通信时，增强技术的快速发展带来了巨大的变化：

• 语音识别——允许将语音转换为设备可以理解的文本（语音到文本）
• 语音合成——这是将文本转换为语音（文本到语音）的解决方案的传播

正是他们的改进使今天的对话式人工智能解决方案成为可能。 然而，单独的语音理解仅仅是对话的开始。 事实上，与人工智能的对话，虽然在我们看来是最自然的交流方式，但从技术的角度来看是非常复杂的。

第一个挑战是单词的声音，通常是在其他声音的背景下说出的，例如城市喧嚣或背景中播放的音乐。 要让人工智能回答问题，它必须首先提取和处理我们的声音或声音信息。 为此，语音识别是必要的。 麦克风接收到的声音被处理成文本。 这通过神经网络非常有效地寻找一组与模式最匹配的单词（模式识别）。

下一个挑战是确定单词的含义，即人工智能是否理解问题。 我们在这篇单独的文章中写了更多关于自然语言处理和 AI 对它的理解的文章。 在这里，我们只会提到，不仅识别单词非常重要，而且：

• 说他们的语言
• 上下文
• 意图
• 情感表达

将这些解决方案与人工智能、机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 的工作原理以及大规模语言模型 (LLM) 的使用相结合，从根本上改变了机器理解语言的方式，并扩大了机器学习的范围。他们的业务应用程序。

商务语音机器人

用人工智能进行语音对话为对话式人工智能的商业应用开辟了广阔的领域。

第一个使用人工智能与语音界面相结合的常用解决方案是呼叫中心运营。 银行和大型电子商务经常使用它。 这种类型的解决方案也称为对话 AI。 这种语音机器人也被用于电话营销，尽管在这里，老式语音自动化仍然占主导地位。 他们经常通过画外音使用预先录制的较长文本部分。 它们基于识别客户语音中的关键字。 作为对他们的回应，他们播放了相关的录音。 相反，它们通常用于获取个人信息并与潜在客户进行初步接触。

一个常见且经常使用的应用程序也是在车载导航和智能家居中使用语音命令。

语音机器人的教育和培训应用也具有非常有趣的潜力。 他们可以帮助：

• 外语教学
• 进行员工入职
• 有效培训新客户使用公司提供的软件

然而，最知名的角色是语音聊天机器人——网站或店内应用程序上的销售助理。 它的基本形式与我们为文本机器人编写的功能非常相似。 店内最简单的语音助手以语音形式回答有关产品和商店运营的问题。 然而，更复杂的语音机器人可以组合功能：

• 销售员
• 销售代表
• 支持部门

仅针对不寻常的任务或需要超出标准操作程序的决定的任务回答基本问题并将电话转给员工。

根据 Gartner 的预测，到 2024 年底，目前使用 AI 语音客户服务试点计划的公司中有 75% 将永久实施这些计划。 对他们而言，这意味着更轻松地扩展业务、降低成本，以及腾出员工时间与需要顾问支持的客户更自由地交谈的能力。

最后，值得一提的是，人工智能只是为了进行对话而训练，而不是按照指示回答实际问题。 它最有趣的化身之一是Leta，这是一种在 GPT-3 模型上运行的人工智能。 我们将在一篇关于创造性人工智能的文章中更详细地描述其操作和潜在应用。

概括

会话人工智能不仅能够理解语音，还能够处理口语句子的上下文，分析语句的意图和情感表达。 联系语音机器人操作的呼叫中心和会说话的汽车导航已经是我们每天都会遇到的应用，而语音机器人的未来与销售支持、客户获取和用户支持部门以及与虚拟助手的集成密切相关

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和指导 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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