語音機器人的運營與業務應用| 商業中的人工智能#10

人工智能使我們能夠通過自然語言與我們的設備進行交流——只需提出問題和製定命令。 在商業中，一種稱為對話式人工智能的技術最常見的應用是聊天機器人的語音等價物，或回答有關產品和服務問題的語音機器人。 在今天的文章中，我們將重點介紹語音機器人的運營和業務應用。

語音機器人的運營和業務應用——目錄：

1. 介紹
2. 聲音和意義
3. 商務語音機器人
4. 概括

介紹

語音機器人基於語音界面。 直到最近，它們還主要與使視障人士能夠處理電子設備的工具相關聯。 他們大聲朗讀屏幕上可見的文字並接受簡單的語音命令。 不幸的是，他們的操作非常不完善。 缺乏語調和節奏的句子很難逐字逐句地理解。 命令的發布也受到限制。 他們的識別是由預先錄製的命令的聲音特性決定的，因此無法由其他人說出。 嘈雜的環境使該設備幾乎無法使用。

聲音和意義

在與設備進行語音通信時，增強技術的快速發展帶來了巨大的變化：

• 語音識別——允許將語音轉換為設備可以理解的文本（語音到文本）
• 語音合成——這是將文本轉換為語音（文本到語音）的解決方案的傳播

正是他們的改進使今天的對話式人工智能解決方案成為可能。 然而，單獨的語音理解僅僅是對話的開始。 事實上，與人工智能的對話，雖然在我們看來是最自然的交流方式，但從技術的角度來看是非常複雜的。

第一個挑戰是單詞的聲音，通常是在其他聲音的背景下說出的，例如城市喧囂或背景中播放的音樂。 要讓人工智能回答問題，它必須首先提取和處理我們的聲音或聲音信息。 為此，語音識別是必要的。 麥克風接收到的聲音被處理成文本。 這通過神經網絡非常有效地尋找一組與模式最匹配的單詞（模式識別）。

下一個挑戰是確定單詞的含義，即人工智能是否理解問題。 我們在這篇單獨的文章中寫了更多關於自然語言處理和 AI 對它的理解的文章。 在這裡，我們只會提到，不僅識別單詞非常重要，而且：

• 說他們的語言
• 上下文
• 意圖
• 情感表達

將這些解決方案與人工智能、機器學習 (ML)、自然語言處理 (NLP) 的工作原理以及大規模語言模型 (LLM) 的使用相結合，從根本上改變了機器理解語言的方式，並擴大了機器學習的範圍。他們的業務應用程序。

商務語音機器人

用人工智能進行語音對話為對話式人工智能的商業應用開闢了廣闊的領域。

第一個使用人工智能與語音界面相結合的常用解決方案是呼叫中心運營。 銀行和大型電子商務經常使用它。 這種類型的解決方案也稱為對話 AI。 這種語音機器人也被用於電話營銷，儘管在這裡，老式語音自動化仍然占主導地位。 他們經常通過畫外音使用預先錄製的較長文本部分。 它們基於識別客戶語音中的關鍵字。 作為對他們的回應，他們播放了相關的錄音。 相反，它們通常用於獲取個人信息並與潛在客戶進行初步接觸。

一個常見且經常使用的應用程序也是在車載導航和智能家居中使用語音命令。

語音機器人的教育和培訓應用也具有非常有趣的潛力。 他們可以幫助：

• 外語教學
• 進行員工入職
• 有效培訓新客戶使用公司提供的軟件

然而，最知名的角色是語音聊天機器人——網站或店內應用程序上的銷售助理。 它的基本形式與我們為文本機器人編寫的功能非常相似。 店內最簡單的語音助手以語音形式回答有關產品和商店運營的問題。 然而，更複雜的語音機器人可以組合功能：

• 銷售員
• 銷售代表
• 支持部門

僅針對不尋常的任務或需要超出標準操作程序的決定的任務回答基本問題並將電話轉給員工。

根據 Gartner 的預測，到 2024 年底，目前使用 AI 語音客戶服務試點計劃的公司中有 75% 將永久實施這些計劃。 對他們而言，這意味著更輕鬆地擴展業務、降低成本，以及騰出員工時間與需要顧問支持的客戶更自由地交談的能力。

最後，值得一提的是，人工智能只是為了進行對話而訓練，而不是按照指示回答實際問題。 它最有趣的化身之一是Leta，這是一種在 GPT-3 模型上運行的人工智能。 我們將在一篇關於創造性人工智能的文章中更詳細地描述其操作和潛在應用。

概括

會話人工智能不僅能夠理解語音，還能夠處理口語句子的上下文，分析語句的意圖和情感表達。 聯繫語音機器人操作的呼叫中心和會說話的汽車導航已經是我們每天都會遇到的應用，而語音機器人的未來與銷售支持、客戶獲取和用戶支持部門以及與虛擬助手的集成密切相關

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作者：羅伯特·惠特尼

JavaScript 專家和指導 IT 部門的講師。 他的主要目標是通過教其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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