Kunstmatige Intelligentie Blog 2023
Betrokkenheid neemt een hoge sprong wanneer een gebruiker interactie heeft met een AI die slim, opmerkzaam en snel is. Hier ziet u hoe conversatie-AI communicatie tussen mens en machine menselijk en natuurlijk maakt.
Conversational AI is een overkoepelende term voor de tools en technologieën waarmee machines menselijke interacties kunnen begrijpen en repliceren.
Van het peilen van de intentie van de klant tot het reageren op spraakopdrachten: het biedt een uitgebreide reeks functionaliteiten waarmee applicaties zinvolle en boeiende gesprekken kunnen voeren, op schaal.
Het is dan ook geen verrassing dat veel bedrijven conversatieoplossingen beschouwen als een belangrijk onderdeel van hun strategie voor klantbetrokkenheid.
Door zo’n doorslaand succes kun je je afvragen hoe AI de manier waarop mensen communiceren heeft veranderd. En kan AI communiceren zoals mensen?
Wat geeft conversationele AI een voorsprong in communicatie tussen mens en machine?
Hoewel de vermelding van conversatie-AI vaak gevallen van geautomatiseerde chatbots oproept, reikt de reikwijdte verder dan tekst. Het omvat in ieder geval stem, tekst, gedragsaanwijzingen en elk ander aspect dat interacties menselijk maakt. En dus, als je het over chatbots, stemassistenten of virtuele agenten hebt, zijn het allemaal in wezen conversatie-AI-oplossingen!
Een dergelijke holistische benadering van communicatie wordt mogelijk gemaakt door de samensmelting van verschillende technologische componenten, zoals:
- Diep leren: een subset van machine learning (ML) met betrekking tot algoritmen die zijn geïnspireerd op het functioneren en de samenstelling van het menselijk brein.
- Natuurlijke taalverwerking: een mix van informatica, kunstmatige intelligentie (AI) en taalkunde om machines in staat te stellen menselijke talen te verwerken.
- Natural Language Understanding: Een deelgebied van NLP dat betrekking heeft op het begrijpen van de structuur en betekenis van menselijke taal.
- Spraakherkenning: de technologie waarmee machines door mensen gesproken geluiden, woorden of zinnen kunnen ontvangen en interpreteren.
- Cognitive Computing: een geautomatiseerd raamwerk dat menselijke gedachteverwerking simuleert in combinatie met zelflerende en zelflerende modules.
Als resultaat van deze interdisciplinaire en transversale technologieën slaagt conversatie-AI erin menselijke intelligentie na te bootsen met natuurlijke en contextuele gesprekken. En het zorgt ervoor dat communicatie tussen mens en computer natuurlijker klinkt.
Voorbeelden van communicatie tussen mens en machine: hoe AI communiceert als mens
- Begrijp de motivatie of bedoeling van de gebruiker achter de vraag en beantwoord deze nauwkeurig, zelfs als de input van de gebruiker niet coherent is.
- Identificeer emoties gerelateerd aan woorden, zinnen of zelfs emoji om het sentiment van gebruikers te herkennen. Hierdoor kunnen ze prioriteit geven aan een chat en een menselijke agent waarschuwen.
- Personaliseer de communicatie door gebruikersgegevens op relevante plaatsen toe te voegen, zodat de gebruiker niet het zoveelste ticketnummer van het bedrijf voelt.
- Identificeer woorden uit verschillende talen en geef gebruikers de mogelijkheid om de communicatietaal te wijzigen, omdat elke gebruiker anders is.
- Breng context over van het ene kanaal naar het andere wanneer de gebruiker van communicatiekanaal verandert. Dankzij deze contextuele communicatie kan conversationele AI een echte omnichannel-ervaring bieden.
Laten we eens kijken hoe intelligentie verschilt van AI tot AI. Sommige conversatie-chatbots zijn gebouwd om eenvoudige veelgestelde vragen af te handelen, terwijl andere zijn getraind om complexere gebruikersintenties te begrijpen. Laten we een voorbeeld bekijken van hoe AI wordt gebruikt in communicatie.
Hier is een voorbeeld van conversatie-AI die is getraind om meer gecompliceerde taken uit te voeren.
Hoe kan conversationele AI mensen repliceren om klanten te betrekken?
Input uit verschillende bronnen geeft aan dat het aantal interacties dat wordt afgehandeld door conversatie-AI-oplossingen met 250% is toegenomen, ongeacht de branche. Een dergelijke stijging weerspiegelt zijn competentie in het afhandelen van klantinteracties. Maar hoe brengt het communicatie tussen mens en machine op één lijn met interacties tussen mens en mens? Hier is een kijkje:
1. Bouwen met empathie
De grootste kritiek op op tekst gebaseerde betrokkenheid is dat de berichten vaak in een script staan en dat de stroom op regels is gebaseerd. Conversational AI overwint deze valkuilen om oprechte en zinvolle gesprekken te voeren dankzij NLP, sentimentanalyse en dergelijke.
Je voicebot kan zelfs de toon van de stem van je spreker detecteren. Vrolijk? Je voicebot zal net zo vrolijk reageren. Boos? De stem-AI pikt het op en leidt het ticket naar een live agent.
Hoewel stem-AI nog een lange weg te gaan heeft voordat het altijd emotie in iemands stem kan decoderen, kan een goed opgeleide voicebot de klus klaren. Als gevolg hiervan kan empathische AI klanten betrekken terwijl ze hun emoties erkennen en erop reageren.
2. Deuren openen op meerdere kanalen
De cross-channel mogelijkheden van conversationele AI stellen bedrijven in staat om klanten te ontmoeten op het platform van hun voorkeur. Naast het gemak dat het met zich meebrengt, centraliseert een omnichannelbenadering de communicatie. Het vermijdt datasilo’s, zelfs als de klant ervoor kiest om van kanaal te wisselen. Dat betekent dat context wordt overgedragen, zelfs als de gebruiker halverwege een gesprek van het ene kanaal naar het andere gaat.
Hierdoor hoeft de klant niet meerdere keren dezelfde informatie op te zeggen. Hun ervaring wordt consistenter en boeiender, vergelijkbaar met een ervaring tussen een gebruiker en een menselijke agent.
3. Inclusief gaan met meertaligheid
Hoe werkt het? Wat is mijn terugbetalingsstatus? Mera terugbetalingsstatus kya hai?
Een conversationele AI die vloeiend Arabisch, Engels en Hindi spreekt, zal dezelfde gebruikersintentie aan al deze drie vragen hechten. Zo geeft een meertalige chatbot gebruikers de vrijheid om te converseren in de taal waarmee ze vertrouwd zijn. Het kan zijn taalvaardigheid gebruiken om contextueel bewustzijn te verwerven en dienovereenkomstig te reageren.
Door taalbarrières weg te nemen, kunnen bedrijven niet alleen de klantbetrokkenheid vergroten, maar ook diepere klantrelaties onderhouden.
4. Gegevens uit het verleden gebruiken om AI te verfijnen
Het beste antwoord op het verfijnen van een conversationele AI ligt in de geschiedenis.
Wanneer je met een ander mens communiceert, spreken ze met je op basis van alles wat ze over je weten, en je eerdere gesprekken met hen. Evenzo kan een conversatie-AI die is getraind met alle gegevens uit het verleden, natuurlijke, mensachtige gesprekken met u voeren.
U kunt gebruik maken van eigen gegevens en historische logboeken om eerdere interacties en resultaten te analyseren om de prestaties van uw AI bij elke iteratie te verbeteren. Met training wordt uw AI verfijnder en geavanceerder in het nauwkeurig begrijpen van de intentie van de gebruiker om dienovereenkomstig te reageren.
5. CRM-gegevens gebruiken om gesprekken te ondersteunen
Van de vele integraties die worden ondersteund door conversationele AI, blijkt de associatie met CRM het meest waardevol te zijn, aangezien dit de sleutel is tot personalisatie. Door een diepgaand begrip van de klant en zijn vereisten kan conversatie-AI de betrokkenheid vergroten en relevanter en zinvoller maken.
Hier is een voorbeeld.
“Ik heb mijn uitgewisselde item nog niet ontvangen” Wanneer een gebruiker deze probleemstelling aan de AI presenteert, voert de AI een controle uit om te zien of er uitwisselingen in behandeling zijn op het account van de gebruiker (op basis van telefoonnummermatching) en komt hij terug om bij te werken “Uw wisselorder nr. 4673 heeft een paar dagen vertraging. U kunt deze uiterlijk 19 februari verwachten.” Dit soort communicatie tussen mens en machine maakt het meer gepersonaliseerd en contextueel, waardoor de klantervaring wordt verbeterd.
Afsluitende gedachten over communicatie tussen mens en computer
De wereldwijde conversatie-AI-markt zal naar verwachting groeien met een CAGR van 21,8% en tegen 2026 een waardering van $ 18,4 miljard bereiken. Met andere woorden, de sector groeit in een versneld tempo omdat het de zakelijke mogelijkheden in industriële segmenten vergroot. Naarmate bedrijven klantgerichter worden, is het slechts een kwestie van tijd voordat ze met succes gebruik kunnen maken van conversationele AI om deel te nemen in plaats van te converseren!
Verloop.io verstoort de klantenondersteuningsruimte met conversatie-AI, zodat u niet alleen met uw klanten kunt praten, maar ook beter met hen kunt communiceren. Onze spraak- en chat-AI is gebouwd op solide ML-datasets en wordt geleverd met meer dan 100 integraties, zodat u al uw ondersteuningsactiviteiten op één plek kunt samenbrengen.
