A hangrobotok már értékes alkalmazottakká váltak, akik jobb szolgáltatást tudnak nyújtani
A probléma megoldásának egyik lehetősége azelőre rögzített forgatókönyv különböző helyzetekhez, beleértve egy dühös beszélgetőpartnerrel folytatott beszélgetést. Lehetővé teszi, hogy a hangrobot alkalmazkodjon a helyzethez, és megfelelő segítséget nyújtson. Ezt programozott empátiának nevezhetjük, amelynek fő feltétele az a képesség, hogy helyesen felismerje az ember érzelmeit és reagáljon rájuk. A technológiai fejlődés jelenlegi szintje pedig jelentősen megnöveli a hangrobotok EQ-ját (az angol Emotional Quotient, "érzelmi intelligencia" - "High-tech" alapján). Például a TWIN botok az esetek 96% -ában helyesen azonosítják az alapvető érzelmeket: pozitív, negatív vagy semleges.
De olyan empatikus robotokat kell létrehozni, amelyek képesekaz EQ szimulálása az előre felvett szkripteknek köszönhetően nagy számítási teljesítményt igényel, ami azt jelenti, hogy azok költsége automatikusan megnő. Ez nem mindig nyereséges a vállalkozások számára. Ezért a robot gyakran átkapcsolja a beszélgetést egy élő alkalmazottra, amint a párbeszéd empatikus kommunikációt igényel.
Hogyan ismeri fel a hang szoftver az ember hangulatát
A hangérzelem-érzékelés egy mikroszolgáltatásfokozatosan tanulni a példából. Ennek érdekében sok párbeszédet gyűjtenek össze a bot és az ügyfél között, és elemzik azok minőségét, felmérve, hogy a robot mennyire ismerte fel helyesen az érzelmet. A hibákat kijavítják és a rendszerben a megfelelő verzióra cserélik.
Ez azonban nem megy személy nélkül.Az érzelmek elemzését és címkézését nyelvészek végzik, akik egyértelműen meghatározzák a beszéd és a reakciók árnyalatait: pozitív, negatív vagy alapvető. Rengeteg párbeszédet hallgatnak, amelyekből markáns érzelmi felhangú epizódokat választanak ki, kategorizálnak és beírják a megfelelő adatbázisba. Ez olyan adatkészleteket vagy modelleket hoz létre, amelyek a bot érzelmi intelligenciájának alapját képezik. Nagyon fontos, hogy a jelölést szakember végezze, hiszen egy kis hiba is teljesen „megölheti” a teljes adathalmazt.
A feliratos mintamodell utánAz adatok készen állnak, kezdődik a neurális hálózat betanítási szakasza. Ebben a szakaszban az adatkészletek minőségén túl a legjobb ML mérnökökre (gépi tanulási specialistákra – Hi-Tech) van szükség. Emellett érdemes körültekintően megválasztani a technológiai stacket. A rendszer csak így fog tökéletesen működni, szinte minden beszéd érzelmi színezetét felismerve, a suttogás kivételével.
Az érzelmek felismerésének fő nehézségei:
- Sokféle érzelmi árnyalat- Még egy személy is nehezen tudja megkülönböztetni az aggodalmat és az irritációt. Éppen ezért jelenleg három alapvető érzelmet különböztetnek meg: ez lehetővé teszi a hiba csökkentését.
- Az érzelmek kifejezése— a robot gyakran támaszkodika verbális megfogalmazásokhoz. Ez a megközelítés azonban nem mindig hatékony. Például az obszcén nyelvezet önmagában nem feltétlenül jelzi a negativitást. Ezért a TWIN két érzelemérzékelési mikroszolgáltatást osztott fel: az egyiket hangra tanítják és hívásokhoz használják, a másikat szövegekre tanítják, és chatekben használják.
Milyen területeken kell a botoknak megkülönböztetni az érzelmeket?
Szolgáltatási támogatás
A szolgáltatási támogatás gyakran magában foglaljaolyan helyzetek, amikor az ügyfelet gyorsan át kell adni a robotról a kezelőhöz, különösen, ha az illető negatív hozzáállással rendelkezik. A szállítmányozási vállalatok gyakran szembesülnek egy tipikus hívással: egy dühös felhasználó felhív egy kapcsolattartó központot, aki nem kapott időben megrendelést. A hívás fogadásakor a robot sok kritikát hall a vállalattól, de nem tud megfelelően válaszolni. Megtanultuk az ilyen helyzetekből a tanulságot: most a hívás automatikusan átkerül az üzemeltetőhöz, amint a rendszer negatív érzelmeket azonosít.
Az érzelmi intelligencia a szolgáltatás részévé válikaz e-kereskedelemben. Például az Amazon megtanította Alexa hangsegédjét az érzelmek intonáció általi felismerésére. A funkció valószínűleg hozzájárul az intelligens asszisztens és a felhasználók kommunikációs minőségének javításához. Az Emotibot pedig hangsegédet kínál az értékesítés utáni e-kereskedelmi szolgáltatásokhoz. A bot a válaszokat a beszélgetőpartner hangulatához igazítja annak érdekében, hogy megakadályozza a panaszok fokozódását.
Analitika
A call centerek is kezdenek kísérletezniérzelemfelismerő technológia a szolgáltatás minőségének értékelése érdekében. Például a rendszer képes elemezni a kezelő beszédét a beszéd negatív konnotációinak előfordulása érdekében: ez szabályozza az alkalmazottak kommunikációját az ügyfelekkel, és megakadályozza a kommunikációs etika rendszeres megsértését.
Hangtechnika érzelemfelismerésselSegítenek a vásárlói hangulat dinamikájának elemzésében is: például annak megállapítására, hogy az ügyfelek általában ingerültebbé váltak-e, vagy éppen ellenkezőleg, több márkahűséget találtak-e. Ez megértést ad arról, hogy a hívásközpont automatizálása jól megy-e, vagy javítani kell egyes folyamatokon. Például egy hasonló technológiát tesztelt a Rosbank. A bot és az ügyfél közötti párbeszéd elemzésének eredményeként a menedzser minden hívásról statisztikai jelentést kap, amely olyan adatokat tükröz, mint a fogyasztói elégedettségi index dinamikája és a szolgáltatás hatékonyságának összehasonlító mutatója.
az eladó
Az érzelmi állapot közvetlenül befolyásoljaa vásárló vásárlási hajlandósága. Az embernek könnyebb eladni valamit, ha jó kedve van. A kutatások megerősítik ezt: például egy fehérorosz kísérlet közvetlen kapcsolatot mutatott ki a pozitív érzelmek és az értékesítési vezetővel való kommunikációra való hajlandóság, valamint az általános márkahűség között.
Az érzelmek felismerése növelheti a jövedelmetaz ólomfeldolgozást kezelő botok. Így például erre a jelzőre támaszkodva az eladó robot képes azonnal átadni a hívást egy „élő” alkalmazottnak, hogy ne hagyja ki a „forró” vezetést. Valószínűleg a jövőben ezt az eszközt fogja használni a vállalatok többsége, ahol a robotok hideg vagy meleg bázis hívásával foglalkoznak.
A fejlesztési ipar már javasoltaonline kereskedők egy útmutató bot, amely digitális tanácsadóként működik, és párbeszédet építhet ki a felhasználóval a karaktere alapján (a bot az érzelmei alapján határozza meg). Az ilyen megoldások azonban csak most jutottak el a piac általi tanulmányozás és tesztelés stádiumába, így tömeges forgalmazásuk még nem történt meg.
Fel kell-e ismernie a robotnak a beszélgetőpartner nemét?
Az ügyfelek egyéni megközelítést szeretnének látniszolgáltatás bármely iparágban. A SmarterHQ felmérésében a fogyasztók kétharmada elismerte, hogy csak akkor vesz részt beszélgetésben, ha személyre szabott üzeneteket kap. Ez azt diktálja, hogy tovább kell dolgozni a hangrobotok intelligensebbé tételén, különféle kritériumok alapján szegmentálva a beszélgetőpartnereket, amelyek közül a legnyilvánvalóbb a nem.
A nemi felismerés lehetővé teszi a beszéd építésétfigyelembe véve ezt a kritériumot, és csökkentse az előfizető tárcsázásakor a hibák százalékos arányát is. Például, ha Natalia szerepel az adatbázisban, és egy férfi beszélgetőpartner felvette a telefont, a bot azonnal reagálni tud, és azt mondhatta: "Beszélhetek Nataliával?" "Hello, Natalia" helyett.
Ugyanez a helyzet a hívásokkal.Szimuláljuk a helyzetet: a robot egy ügyfelet toboroz, akinek az adatbázisban Natalja a neve. Ennek megfelelően átvált a nővel való kommunikáció módjára. De hirtelen Natalja férje vagy bátyja felveszi a telefont, és azt mondja: „Sajnálom, én nem Natalja vagyok.” Ha a robot nem hang alapján határozza meg a beszélgetőpartner nemét, vicces helyzet adódhat: az ügyfél bebizonyítja, hogy nem Natalja, és a robot továbbra is kommunikál Natalja-val, és a beszélgetés nagy valószínűséggel nagyon gyorsan véget ér.
Természetesen teljesen elhagyhatja a neveket ésegységesen szólítson meg mindenkit, mert az esetek hozzávetőlegesen 3%-ában olyan személy veszi fel a telefont, aki nem volt regisztrálva a regisztráció során. De például a kiskereskedőknek néhány hűségpontba kerül. Képzelje csak el: megrendelt egy terméket egy online áruházból, és mielőtt elküldi, egy bot felhív, és megkérdezi, hogy kényelmes lesz-e a közeljövőben átvenni rendelését. Egy névtelen megszólítás hidegebbé teszi a beszélgetést, míg egy egyszerű „Helló, Szergej!” nagyon megpuhítja. Nagyon hasznos megjegyezni Dale Carnegie hívómondatát: „Az ember neve a legkedvesebb és legfontosabb hangzás számára bármely nyelven.” Ezt erősítik meg Dennis P. Carmody és Michael Lewis tudósok, akik bebizonyították, hogy az agyunk eksztázisba kerül a nevünk hallatán, ami azonnal a hangra irányítja a figyelmet.
Tehát a kínos helyzetek elkerülése érdekébena fogyasztói hűség feláldozása nélkül, hangon kell megkülönböztetni a férfiakat és a nőket. Botjaink például az esetek 98% -ában helyesen határozzák meg az ember nemét. Nyugaton hasonló funkciót kapott a My Voice AI, amely meghatározhatja a hozzávetőleges életkort és érzelmi állapotot is.
A robotok még csak most kezdik felfedezni a mélységetemberi beszédet, és különböztesse meg a kliens hangulatát vagy nemét. A technológia valószínűleg a jövőben gyorsan fejlődik. A Gartner előrejelzése szerint az összes eszköz 10% -át két év alatt felszerelik emocionális diagnosztikával. Ez óhatatlanul ösztönözni fogja az elemzési és érzelemfelismerési rendszerek piacának fejlődését: a MarketsAndMarkets adatai szerint 2019-ben 21,6 milliárd dollárról 2024-re 56 milliárd dollárra nő, átlagos éves növekedési üteme 21%.
Lásd még:
A csillagászok különös pályájú exobolygót találtak
A Doomsday-gleccser veszélyesebbnek bizonyult, mint azt a tudósok gondolták. Elmondjuk a fő dolgot
A föld a hatodik kihalás alatt áll. Hogyan befolyásolja ez az emberiséget