أصبحت الروبوتات الصوتية بالفعل موظفين ذوي قيمة يمكنهم تقديم خدمة أفضل لهم
أحد الخيارات لحل هذه المشكلة هونص مسجّل مسبقًا لمواقف مختلفة ، بما في ذلك محادثة مع محاور غاضب. يسمح للبوت الصوتي بالتكيف مع الموقف وتقديم المساعدة ذات الصلة. يمكن أن يسمى هذا التعاطف المبرمج ، والشرط الرئيسي له هو القدرة على التعرف على مشاعر الشخص بشكل صحيح والاستجابة لها. والمستوى الحالي للتطور التكنولوجي يزيد بشكل كبير من EQ (من الحاصل العاطفي الإنجليزي ، "الذكاء العاطفي" - "التكنولوجيا العالية") للروبوتات الصوتية. على سبيل المثال ، تحدد روبوتات TWIN المشاعر الأساسية بشكل صحيح في 96٪ من الحالات: إيجابية أو سلبية أو محايدة.
لكن إنشاء روبوتات متعاطفة يمكنها ذلكتتطلب محاكاة المعادل بفضل النصوص المسجلة مسبقًا قوة حاسوبية كبيرة، مما يعني أن تكلفتها تزيد تلقائيًا. وهذا ليس مربحًا دائمًا للأعمال. ولهذا السبب يقوم الروبوت غالبًا بنقل المحادثة إلى موظف حي بمجرد أن يتطلب الحوار تواصلًا تعاطفيًا.
كيف يتعرف برنامج الصوت على مزاج الشخص
يعد اكتشاف المشاعر الصوتية بمثابة خدمة صغيرةالتعلم تدريجيا بالقدوة. وللقيام بذلك، يقومون بجمع العديد من الحوارات بين الروبوت والعميل وتحليل جودتها، وتقييم مدى صحة تعرف الروبوت على المشاعر. يتم تصحيح الأخطاء واستبدالها بالإصدار الصحيح في النظام.
ومع ذلك، لا يمكن القيام بذلك بدون شخص.يتم إجراء تحليل المشاعر وتصنيفها بواسطة لغويين يحددون بوضوح ظلال الكلام وردود الفعل: إيجابية أو سلبية أو أساسية. إنهم يستمعون إلى الكثير من الحوارات، حيث يختارون منها حلقات ذات إيحاءات عاطفية واضحة، ويصنفونها ويدخلونها في قاعدة البيانات المناسبة. يؤدي هذا إلى إنشاء مجموعة من مجموعات البيانات أو النماذج التي تشكل أساس الذكاء العاطفي للروبوت. من المهم جدًا أن يتم وضع العلامات بواسطة متخصص، لأنه حتى الخطأ البسيط يمكن أن "يقتل" مجموعة البيانات بأكملها تمامًا.
بعد نموذج العينة المسمىالبيانات جاهزة، وتبدأ مرحلة تدريب الشبكة العصبية. في هذه المرحلة، بالإضافة إلى جودة مجموعات البيانات، هناك حاجة إلى أفضل مهندسي ML (متخصصي التعلم الآلي - التكنولوجيا العالية). بالإضافة إلى ذلك، من المفيد اختيار مجموعة التكنولوجيا بعناية. هذه هي الطريقة الوحيدة التي سيعمل بها النظام بشكل مثالي، حيث يتعرف على اللون العاطفي لأي خطاب تقريبًا، باستثناء الهمس.
الصعوبات الرئيسية في التعرف على المشاعر:
- مجموعة متنوعة من الظلال العاطفية- حتى الشخص قد يجد صعوبة في التمييز بين القلق والانزعاج. ولهذا السبب يميزون حاليًا بين ثلاثة مشاعر أساسية: وهذا يسمح لنا بتقليل الخطأ.
- التعبير عن المشاعر- يعتمد الروبوت غالبًا علىإلى الصيغ اللفظية. ومع ذلك، فإن هذا النهج ليس فعالا دائما. على سبيل المثال، اللغة الفاحشة في حد ذاتها لا تشير بالضرورة إلى السلبية. لذلك، قامت TWIN بتقسيم خدمتين صغيرتين للكشف عن المشاعر: إحداهما مدربة على الصوت وتستخدم في المكالمات، والأخرى مدربة على النصوص وتستخدم في المحادثات.
في أي المجالات تحتاج الروبوتات لتكون قادرة على تمييز المشاعر؟
دعم الخدمة
غالبًا ما يتضمن دعم الخدمةالمواقف التي يحتاج فيها العميل إلى النقل بسرعة من الروبوت إلى المشغل ، خاصةً إذا كان لدى الشخص موقف سلبي. غالبًا ما تواجه الشركات العاملة في صناعة النقل مكالمة نموذجية: يتصل المستخدم الغاضب بمركز اتصال لم يتلق طلبًا في الوقت المحدد. بعد تلقي المكالمة ، يسمع الروبوت الكثير من انتقادات الشركة ، لكنه لا يستطيع الرد بشكل مناسب. لقد تعلمنا درسًا من مثل هذه المواقف: الآن يتم تحويل المكالمة تلقائيًا إلى المشغل بمجرد أن يحدد النظام المشاعر السلبية.
يصبح الذكاء العاطفي جزءًا من الخدمةفي التجارة الإلكترونية. على سبيل المثال ، علمت أمازون مساعدها الصوتي أليكسا التعرف على العواطف من خلال التنغيم. من المرجح أن تساعد الوظيفة في تحسين جودة الاتصال للمساعد الذكي والمستخدمين. ويقدم Emotibot مساعدًا صوتيًا لخدمات التجارة الإلكترونية بعد البيع. يقوم البوت بضبط الردود على مزاج المحاور لمنع تصاعد الشكاوى.
تحليلات
بدأت مراكز الاتصال أيضًا في التجربةتقنية التعرف على المشاعر من أجل تقييم جودة الخدمة. على سبيل المثال، يمكن للنظام تحليل خطاب المشغل بحثًا عن دلالات سلبية للكلام: وهذا يتحكم في تواصل الموظفين مع العملاء ويمنع الانتهاكات المنتظمة لأخلاقيات الاتصال.
تقنية الصوت مع التعرف على المشاعركما أنها تساعد في تحليل ديناميكيات مشاعر العملاء: على سبيل المثال ، لتحديد ما إذا كان العملاء بشكل عام قد أصبحوا أكثر انزعاجًا أو ، على العكس من ذلك ، وجدوا المزيد من الولاء للعلامة التجارية. يعطي هذا فهمًا لما إذا كانت أتمتة مركز الاتصال تسير بشكل جيد أو ما إذا كانت بعض العمليات بحاجة إلى التحسين. على سبيل المثال ، تم اختبار تقنية مماثلة بواسطة Rosbank. نتيجة لتحليلات الحوار بين الروبوت والعميل ، يتلقى المدير تقريرًا إحصائيًا لكل مكالمة ، والذي يعكس بيانات مثل ديناميكيات مؤشر رضا المستهلك ومؤشر مقارن لكفاءة الخدمة.
بيع
الحالة العاطفية تؤثر بشكل مباشررغبة المشتري في إجراء عملية شراء. من الأسهل على الإنسان أن يبيع شيئاً وهو في مزاج جيد. تؤكد الأبحاث ذلك: على سبيل المثال، أظهرت تجربة بيلاروسية وجود صلة مباشرة بين المشاعر الإيجابية والرغبة في التواصل مع مدير المبيعات، فضلاً عن الولاء العام للعلامة التجارية.
التعرف على المشاعر يمكن أن يزيد الدخل منالروبوتات التي تتعامل مع معالجة الرصاص. لذلك ، على سبيل المثال ، بالاعتماد على هذه العلامة ، يستطيع روبوت المبيعات تحويل المكالمة على الفور إلى موظف "مباشر" حتى لا يفوتك زمام المبادرة "الساخن". من المحتمل ، في المستقبل ، سيتم استخدام هذه الأداة من قبل غالبية الشركات التي تعمل فيها الروبوتات على استدعاء قاعدة باردة أو دافئة.
وقد اقترحت صناعة التنمية بالفعلتجار التجزئة عبر الإنترنت عبارة عن روبوت إرشادي يمكنه العمل كمستشار رقمي وبناء حوار مع المستخدم بناءً على شخصيته (يحدده الروبوت من خلال عواطفه). ومع ذلك، فإن هذه الحلول دخلت للتو مرحلة الدراسة والاختبار من قبل السوق، لذلك لم يتم توزيعها على نطاق واسع بعد.
هل يتعرف الروبوت على جنس المحاور
العملاء يريدون رؤية نهج فردي لالخدمة في أي صناعة. في استطلاع أجرته SmarterHQ، قال ثلثا المستهلكين إنهم لا يتفاعلون إلا عندما يتلقون رسائل مخصصة. وهذا يفرض ضرورة مواصلة العمل على جعل الروبوتات الصوتية أكثر ذكاءً، وتقسيم المتحاورين بناءً على معايير مختلفة، وأكثرها وضوحًا هو الجنس.
يسمح لك التعرف على الجنس ببناء الكلام باستخداممع مراعاة هذا المعيار ، وكذلك تقليل نسبة الأخطاء عند طلب المشترك. على سبيل المثال ، إذا كانت ناتاليا مدرجة في قاعدة البيانات والتقط محادث ذكر الهاتف ، فسيكون الروبوت قادرًا على الرد على الفور ويقول: "هل يمكنني التحدث إلى ناتاليا؟" بدلاً من "Hello، Natalia".
إنه نفس الشيء مع المكالمات.دعونا نحاكي الموقف: يقوم الروبوت بتجنيد عميل اسمه في قاعدة البيانات هو ناتاليا. وعليه يتحول إلى طريقة التواصل مع المرأة. ولكن فجأة يرفع زوج نتاليا أو شقيقها سماعة الهاتف ويقول: "آسف، أنا لست ناتاليا". إذا لم يحدد الروبوت صوت المحاور، فقد ينشأ موقف مضحك: سيثبت العميل أنه ليس ناتاليا، وسيستمر الروبوت في التواصل مع ناتاليا، ومن المرجح أن تنتهي المحادثة بسرعة كبيرة.
بالطبع، يمكنك التخلي تماما عن الأسماء ومخاطبة الجميع بطريقة موحدة، لأنه في حوالي 3٪ من الحالات يتم الرد على الهاتف من قبل شخص لم يتم تسجيله أثناء التسجيل. لكن بالنسبة لتجار التجزئة، على سبيل المثال، سيكلف الأمر بضع نقاط ولاء. فقط تخيل: لقد طلبت منتجًا من متجر عبر الإنترنت، وقبل إرساله، يتصل الروبوت ويسألك عما إذا كان سيكون من المناسب استلام طلبك في المستقبل القريب. العنوان بدون اسم سيجعل المحادثة باردة، في حين أن عبارة بسيطة "مرحبًا يا سيرجي!" سوف يخففها كثيرا. ومن المفيد جدًا أن نتذكر عبارة ديل كارنيجي الشهيرة: "اسم الشخص هو أحلى وأهم صوت بالنسبة له في أي لغة". وهذا ما أكده العالمان دينيس بي كارمودي ومايكل لويس، اللذين أثبتا أن دماغنا يدخل في حالة من النشوة عندما نسمع اسمنا، مما يركز الانتباه على الفور على الصوت.
لذلك لتجنب المواقف المحرجة ،مع عدم التضحية بولاء المستهلك ، من الضروري التمييز بين الرجل والمرأة صوتيًا. على سبيل المثال ، تحدد برامج الروبوت لدينا جنس الشخص بشكل صحيح في 98٪ من الحالات. في الغرب ، تم تجهيز وظيفة مماثلة بـ My Voice AI ، والتي يمكنها أيضًا تحديد العمر التقريبي والحالة العاطفية.
بدأت الروبوتات للتو في استكشاف الأعماقالكلام البشري وتمييز مزاج العميل أو جنسه. من المرجح أن تتقدم التكنولوجيا بسرعة في المستقبل. تتوقع شركة Gartner أن 10٪ من جميع الأجهزة سيتم تزويدها بتشخيصات عاطفية في غضون عامين. سيؤدي هذا حتماً إلى تحفيز تطوير السوق لأنظمة التحليلات والتعرف على المشاعر: وفقًا لبيانات من MarketsAndMarkets ، ستنمو من 21.6 مليار دولار في عام 2019 إلى 56 مليار دولار بحلول عام 2024 بمتوسط معدل نمو سنوي يبلغ 21٪.
انظر أيضا:
وجد علماء الفلك كوكبًا خارج المجموعة الشمسية بمدار غريب
تبين أن نهر Doomsday الجليدي أكثر خطورة مما اعتقد العلماء. نقول الشيء الرئيسي
الأرض في طور الانقراض السادس. كيف سيؤثر هذا على البشرية