대화형 AI에 대한 완전한 가이드

궁극적인 구매자 가이드 2022

소개

아니 요즘은 챗봇이나 가상 비서와 마지막으로 대화한 시간이 언제인지 묻기 위해 멈춥니다. 대신 기계가 우리가 가장 좋아하는 노래를 틀어주고, 한밤중에 귀하의 주소로 배달하고 요청을 쉽게 처리하는 중국 현지 장소를 빠르게 식별합니다.

AI 훈련 데이터
대화형 AI 구매자 가이드
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글로벌 대화형 AI 시장은 6.8년에 2021억 달러로 평가되었습니다. 18.4에 의해 $ 2026 억 21.8%의 CAGR로. 처음에는 재미있는 애완 동물로 개발되었으며, 대화 형 AI 수년에 걸쳐 경이적으로 성장했습니다.

대화형 AI가 디지털 생태계의 일부가 되었지만 사용자 사이에 인식이 부족합니다. 63% 의 사용자는 이미 일상 생활에서 AI를 사용하고 있다는 사실을 모르고 있습니다. 그러나 이해 부족이 사람들이 이러한 대화형 AI 시스템을 사용하는 것을 막지는 못했습니다. 챗봇은 아마도 대화형 AI의 가장 인기 있는 예일 것입니다. 100의 % 증가 향후 2~5년 동안 채택됩니다.

안에 가트너 설문 조사에서 많은 기업이 챗봇을 조직에서 사용하는 주요 AI 애플리케이션으로 식별했습니다. 그리고 2022년까지 사무직 근로자의 거의 70%가 일상 업무를 위해 대화형 가상 플랫폼과 상호 작용할 것입니다.

대화형 AI의 유형과 더 큰 기술 스펙트럼에서 AI가 엄청난 중요성을 갖게 된 이유를 살펴보겠습니다.

대화형 인공지능이란?

이 가이드는 누구를 위한 것입니까?

이 광범위한 가이드는 다음을 위한 것입니다.

  • 정기적으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 모든 기업가 및 자영업자
  • AI 및 기계 학습 또는 프로세스 최적화 기술을 시작하는 전문가
  • AI 모델 또는 AI 기반 제품의 출시 시간을 단축하려는 프로젝트 관리자
  • 그리고 AI 프로세스와 관련된 계층의 세부 사항을 알고 싶어하는 기술 애호가.
음성 데이터 수집

대화형 AI란

디지털 및 통신 기술을 통해 실제 사람들과의 대화를 모방하는 대화 경험을 제공하는 프로그래밍 방식의 지능적인 방법입니다.

출처: 딜로이트: 디지털 시대 대화형 AI

대화형 인공 지능(AI) 또는 챗봇, 가상 비서 또는 디지털 비서는 사람과 컴퓨터가 문자나 음성을 통해 효과적으로 통신할 수 있도록 하는 기술입니다. 많은 양의 오디오 및 텍스트 데이터가 ML 및 NLP 모델을 훈련하는 데 사용되어 사람의 대화를 모방하는 동시에 사람의 말이나 텍스트 패턴을 인식하고 다양한 언어에서 의도와 의미를 식별하는 데 도움이 됩니다.

대화형 AI의 유형

대화형 AI는 필요와 디자인에 따라 비즈니스에 다양한 이점을 제공합니다. 따라서 특정 유형의 챗봇이나 가상 비서를 개발하기 전에 현재 사용 중인 대화형 AI의 종류를 이해하는 것이 필수적입니다.

대화형 AI의 유형 적합한 모델을 선택하는 것은 주로 비즈니스 목표에 따라 다릅니다. 예를 들어 소매 챗봇을 개발 중이라고 가정합니다. 이 경우 챗봇은 사용자와 상호 작용하고 의도를 식별하고 쇼핑에 대한 지침을 제공해야 하므로 AI 또는 하이브리드 유형이 잘 될 수 있습니다.

반면에 FAQ 챗봇을 개발 중이라면 규칙 기반 알고리즘이 잘 작동할 수 있습니다. 대화형 AI의 세 가지 주요 유형은 규칙 기반, 인공 지능 및 하이브리드입니다. 하나하나 자세히 살펴보겠습니다.

규칙 기반

의사결정 트리 봇이라고도 하는 규칙 기반 챗봇은 미리 정의된 규칙을 따릅니다. 의사 결정 트리 유형의 대화 구조에 따라 챗봇은 챗봇이 특정 문제를 해결하는 데 도움이 되는 일련의 규칙을 사용하여 전체 대화를 순서도에 매핑합니다. 규칙은 챗봇에게 익숙한 문제와 솔루션의 기반이 되기 때문에 질문을 예상하고 미리 설정된 응답을 제공합니다.

일련의 규칙은 단순하거나 복잡할 수 있습니다. 다만, 챗봇은 규정 범위를 벗어나는 문의에 답변할 수 있는 장비를 갖추고 있지 않습니다. 이러한 챗봇은 훈련된 시나리오에 맞는 질문에만 답변할 수 있습니다.
규칙 기반 챗봇을 교육하는 것은 레거시 시스템과 통합하는 것이 더 쉽고 빠르며 간단합니다. 그러나 이러한 챗봇은 상호 작용을 통해 학습할 수 없으므로 개인화 및 유연성의 범위가 제한됩니다.

AI/NLP

이름에서 알 수 있듯이 AI 챗봇은 머신 러닝을 사용하고 자연어 처리 응답하기 전에 사용자의 컨텍스트와 의도를 이해합니다. AI 기반 챗봇은 사용자 질문을 기반으로 복잡한 자연어 응답도 공식화할 수 있습니다.

AI 챗봇은 의도와 컨텍스트 이해 기능을 통해 사용자의 복잡한 질문을 처리하고 사용자 요구에 따라 대화를 사용자 지정할 수 있습니다.

규칙 기반 챗봇보다 AI 챗봇을 훈련하는 데 시간이 더 오래 걸릴 수 있지만 훈련된 후에는 매우 안정적이고 맞춤화된 응답을 제공합니다.

AI 챗봇은 이전 상호 작용을 통해 학습하고, 사용자 행동과 패턴을 이해하고, 고급 의사 결정 기술을 사용하여 다양한 언어를 이해함으로써 향상된 사용자 경험을 제공합니다.

AI와 규칙 기반 챗봇의 차이점

AI/NLP 챗봇규칙 기반 챗봇
음성 및 텍스트 명령 이해 및 상호 작용텍스트 명령만 이해하고 상호 작용
대화의 맥락을 이해하고 의도를 해석할 수 있음교육을 받은 미리 정해진 채팅 흐름을 따를 수 있습니다.
대화형 대화가 가능하도록 설계순전히 탐색용으로 설계됨
블로그 및 가상 비서와 같은 여러 인터페이스에서 작동채팅 지원 인터페이스로만 작동
상호 작용, 대화에서 배울 수 있습니다.미리 설계된 규칙 집합을 따르고 새 업데이트로 구성해야 합니다.
교육에 엄청난 시간, 데이터 및 리소스가 필요합니다.더 빠르고 저렴하게 훈련
상호작용에 따른 맞춤형 응답 제공 가능예측 가능한 작업 수행
고급 의사 결정이 필요한 복잡한 프로젝트에 이상적보다 간단하고 잘 정의된 사용 사례에 이상적


잡종

하이브리드 챗봇은 NLP 및 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 규칙 기반 알고리즘을 사용하여 사용자 쿼리에 특정 응답을 제공하고 NLP를 사용하여 의도를 파악합니다.

AI 챗봇에 대해 규칙 기반을 맞추는 대신 두 가지를 최대한 활용하여 향상된 사용자 경험을 제공하는 것이 더 쉽습니다. 하이브리드 모델은 작업 기반 프로젝트 및 대화형 경험을 개발하는 데 적합합니다.

대화형 AI의 장점

글로벌 챗봇 시장은 190.8년 2016억 XNUMX만 달러에서 1.25년까지 2025억 XNUMX천만 달러. 이 통계는 기업이 챗봇 기술과 시장에 막대한 투자를 하는 방법을 보여줍니다.

이 기술의 극적인 채택은 기술이 고급화되고 직관적으로 바뀌고 개발 및 배포 비용이 절감되는 데 기인할 수 있습니다.

먼저 이 혁신적인 기술의 중요한 이점을 자세히 살펴보십시오.

기계 학습에서 대화형 AI의 이점

여러 채널에서 개인화된 대화 제공

오늘날의 권한 있는 고객은 조직의 규모와 기능에 관계없이 결함 없는 고객 서비스를 기대합니다. 대화형 AI는 이러한 조직이 여러 채널에서 개인화된 대화를 통해 최고 수준의 고객 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

고객은 소셜 미디어 대화에서 라이브 웹 채팅으로 전환하는 경우에도 원활한 개인 여정을 즐길 수 있습니다.

높은 통화량을 충족하도록 원활하게 확장

고객센터 통화량의 급격한 증가가 예상되며 대화형 AI는 고객 서비스 팀이 이러한 급증을 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 AI는 고객의 의도, 요구 사항, 과거 통화 기록, 감정 및 감정에 따라 상호 작용을 분리할 수 있습니다. 챗봇은 가치가 높은 통화에서 가치가 낮은 통화를 분류하고, 가치가 낮은 통화를 가상 비서로 라우팅하고, 실시간 상담원이 더 중요한 통화를 처리하도록 할 수 있습니다.

챗봇은 기업이 고객 서비스 문의 상호 작용 및 응답 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 지원 호출에 소요되는 시간을 획기적으로 줄임으로써 2023년까지 기업은 2.5억 달러 시간 소매, 은행 및 의료 부문에서.

고객 서비스를 한 단계 더 높이십시오

고객 경험은 브랜드의 가장 큰 차별화 요소 중 하나가 되었습니다. 따라서 브랜드가 사용자에게 기억에 남는 경험을 제공하기 위해 서로 경쟁하는 이유는 당연합니다. 대화형 AI는 브랜드가 긍정적인 경험을 제공하도록 돕고 있습니다.

개인화된 대화 외에도 고객은 항상 쿼리에 대한 즉각적이고 신뢰할 수 있는 응답을 즐깁니다. 기업은 음성 인식 기술을 사용하여 사용자 쿼리에 대한 고객 중심 응답을 개발할 수 있습니다. 챗봇은 감정, 감정 및 의도를 분석하고, 실시간 상담원 지원을 줄이고, 첫 번째 연락 해결을 증가시켜 도움을 줄 수 있습니다.

마케팅 및 판매 지원

청중에게 브랜드를 마케팅하는 것은 어려운 작업입니다. 그럼에도 불구하고 기업은 대화형 AI를 사용하여 브랜드의 고유한 아이덴티티를 만들고 시장에서 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 기업은 또한 표적 마케팅 및 전환 기술을 제공하고 있습니다.

AI 기반 챗봇을 마케팅 믹스에 도입하면 광범위한 구매자 프로필을 개발하고 구매자의 구매 선호도에 액세스하며 필요에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 디자인할 수 있습니다.

고객 관리 자동화(비용 절감)

챗봇 사용의 또 다른 이점은 비용 효율성입니다. 2022년까지 챗봇이 기업의 비용 절감에 도움이 될 것으로 예측되었습니다. 연간 $ 8 억. 기업은 고객의 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 고객 서비스 에이전트 그룹을 지속적으로 교육하는 대신 보다 간단하고 복잡한 쿼리를 처리하기 위해 챗봇을 개발할 수 있습니다. 초기 구현 비용이 높을 수 있지만 구현 문제보다 이점이 더 큽니다.

대화형 AI의 일반적인 데이터 문제 완화

대화형 AI는 인간-컴퓨터 커뮤니케이션을 동적으로 변화시키고 있습니다. 그리고 많은 기업들이 비즈니스 수행 방식을 바꿀 수 있는 고급 대화형 AI 도구 및 애플리케이션 개발에 열심입니다. 그러나 귀하와 귀하의 고객 간의 더 나은 의사 소통을 촉진할 수 있는 챗봇을 개발하기 전에 직면할 수 있는 많은 개발상의 함정을 살펴보아야 합니다.

언어 다양성

언어 다양성 여러 언어에 대응할 수 있는 채팅 도우미를 개발하는 것은 어렵습니다. 또한 글로벌 언어의 다양성으로 인해 모든 고객에게 원활하게 고객 서비스를 제공하는 챗봇을 개발하는 것이 어렵습니다.

2022에서, 약 1.5억 전 세계적으로 영어를 구사하는 사람들이 1.1억 명이 사용하는 중국어 북경어가 그 뒤를 이었습니다. 영어는 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 공부되는 외국어이지만, 20% 세계 인구의 80%가 그것을 말합니다. 나머지 세계 인구(XNUMX%)가 영어 이외의 언어를 사용하게 만듭니다. 따라서 챗봇을 개발할 때 언어의 다양성도 고려해야 합니다.

언어 가변성

인간은 다른 언어를 사용하고 같은 언어를 사용합니다. 불행히도 기계가 감정, 방언, 발음, 억양 및 뉘앙스를 고려하여 구어의 다양성을 완전히 이해하는 것은 여전히 ​​불가능합니다.

우리의 단어와 언어 선택은 우리가 입력하는 방식에도 반영됩니다. 기계는 주석가 그룹이 다양한 음성 데이터 세트에서 기계를 훈련할 때만 언어의 가변성을 이해하고 평가할 것으로 예상할 수 있습니다.

연설의 역동성

또 다른 전공 대화형 AI 개발에 도전 연설의 역동성을 싸움에 가져오고 있습니다. 예를 들어, 우리는 말할 때 몇 가지 필러, 일시 중지, 문장 조각 및 해독할 수 없는 소리를 사용합니다. 또한, 우리는 일반적으로 모든 단어 사이에 쉬지 않고 오른쪽 음절에 강세를 두기 때문에 말은 글로 쓰여진 단어보다 훨씬 더 복잡합니다.

다른 사람의 말을 들을 때 우리는 평생의 경험을 사용하여 대화의 의도와 의미를 이끌어내는 경향이 있습니다. 결과적으로 우리는 그들의 말이 모호하더라도 맥락을 파악하고 이해합니다. 그러나 기계는 이 품질이 불가능합니다.

시끄러운 데이터

시끄러운 데이터 또는 배경 소음은 초인종, 개, 어린이 및 기타 배경 소리와 같이 대화에 가치를 제공하지 않는 데이터입니다. 따라서 문지르거나 여과하는 것이 필수적입니다. 오디오 파일 중요한 소리와 중요하지 않은 소리를 식별하도록 AI 시스템을 훈련합니다.

다양한 음성 데이터 유형의 장단점

장점 다른 음성 데이터 세트의 단점 AI 기반 음성 인식 시스템 구축 또는 대화형 AI에는 수많은 훈련 및 테스트 데이터 세트가 필요합니다.. 그러나 신뢰할 수 있고 특정 프로젝트 요구 사항을 충족하는 이러한 고품질 데이터 세트에 액세스하는 것은 쉽지 않습니다. 그러나 교육 데이터 세트를 찾는 기업이 사용할 수 있는 옵션이 있으며 각 옵션에는 장단점이 있습니다.

일반 데이터 세트 유형을 찾는 경우 사용할 수 있는 공개 연설 옵션이 많이 있습니다. 그러나 보다 구체적이고 프로젝트 요구 사항과 관련이 있는 항목의 경우 직접 수집하고 사용자 지정해야 할 수도 있습니다.

맞춤형 음성 데이터세트

  1. 독점 음성 데이터

    가장 먼저 살펴볼 곳은 회사의 독점 데이터입니다. 그러나 고객 음성 데이터 사용에 대한 법적 권리와 동의가 있으므로 이 방대한 데이터 세트를 프로젝트 교육 및 테스트에 사용할 수 있습니다.

    장점 :

    • 추가 교육 데이터 수집 비용 없음
    • 교육 데이터는 귀하의 비즈니스와 관련이 있을 수 있습니다.
    • 음성 데이터에는 또한 자연 환경 배경 음향, 동적 사용자 및 장치가 있습니다.

    단점 :

    • 이러한 데이터를 사용하면 기록 및 사용 허가에 막대한 비용이 소요될 수 있습니다.
    • 음성 데이터에는 언어, 인구 통계 또는 고객 기반 제한이 있을 수 있습니다.
    • 데이터는 무료일 수 있지만 처리, 전사, 태깅 등에 대한 비용은 계속 지불해야 합니다.
  2. 공개 데이터 세트

    공개 음성 데이터 세트는 사용하지 않으려는 경우 또 다른 옵션입니다. 이러한 데이터 세트는 공개 도메인의 일부이며 오픈 소스 프로젝트를 위해 수집할 수 있습니다.

    장점:

    • 공개 데이터 세트는 무료이며 저예산 프로젝트에 이상적입니다.
    • 즉시 다운로드할 수 있습니다.
    • 공개 데이터 세트는 다양한 스크립팅 및 스크립팅되지 않은 샘플 세트로 제공됩니다.

    단점:

    • 처리 및 품질 보증 비용이 높을 수 있음
    • 대중 연설 데이터 세트의 품질은 상당한 정도로 다릅니다.
    • 제공되는 음성 샘플은 일반적으로 일반적이므로 특정 음성 프로젝트를 개발하는 데 적합하지 않습니다.
    • 데이터 세트는 일반적으로 영어에 편향되어 있습니다.
  3. 사전 패키징된/기성품 데이터 세트

    사전 패키징된 데이터 세트 탐색은 공개 데이터 또는 독점 데이터인 경우 또 다른 옵션입니다. 음성 데이터 수집 귀하의 요구에 적합하지 않습니다.

    공급업체는 고객에게 재판매할 특정 목적을 위해 사전 패키징된 음성 데이터 세트를 수집했습니다. 이 유형의 데이터 세트는 일반 응용 프로그램이나 특정 목적을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

    장점:

    • 특정 음성 데이터 요구 사항에 맞는 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.
    • 자체 데이터 세트를 수집하는 것보다 사전 패키지된 데이터 세트를 사용하는 것이 더 저렴합니다.
    • 데이터 세트에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

    단점:

    • 데이터 세트는 미리 패키징되어 있으므로 프로젝트 요구 사항에 맞게 사용자 지정되지 않습니다.
    • 또한 데이터 세트는 다른 비즈니스에서 구입할 수 있으므로 회사 고유의 것이 아닙니다.
  4. 사용자 지정 수집 데이터 세트 선택

    음성 애플리케이션을 구축할 때 모든 특정 요구 사항을 충족하는 훈련 데이터 세트가 필요합니다. 그러나 프로젝트의 고유한 요구 사항을 충족하는 사전 패키징된 데이터 세트에 액세스할 가능성은 거의 없습니다. 사용 가능한 유일한 옵션은 데이터세트를 생성하거나 타사 솔루션 제공업체를 통해 데이터세트를 조달하는 것입니다.

    교육 및 테스트 요구 사항에 대한 데이터 세트는 완전히 사용자 지정할 수 있습니다. 언어의 역동성, 음성 데이터 다양성 및 다양한 참가자에 대한 액세스를 포함할 수 있습니다. 또한 데이터 세트는 적시에 프로젝트 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있습니다.

    장점:

    • 데이터 세트는 특정 사용 사례에 대해 수집됩니다. AI 알고리즘이 의도한 결과에서 벗어날 가능성이 최소화됩니다.
    • AI 데이터의 편향 제어 및 감소

    단점:

    • 데이터 세트는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그러나 이익은 항상 비용보다 큽니다.

대화형 AI 사용 사례

음성 데이터 인식 및 음성 응용 프로그램의 가능성은 무궁무진하며 여러 산업에서 수많은 응용 프로그램에 사용되고 있습니다.

스마트 가전/기기

Voice Consumer Index 2021에서 미국, 영국, 독일 사용자의 약 66%가 스마트 스피커와 상호 작용했으며 31%는 매일 어떤 형태의 음성 기술을 사용하는 것으로 보고되었습니다. 또한 텔레비전, 조명, 보안 시스템 등과 같은 스마트 장치는 음성 인식 기술 덕분에 음성 명령에 응답합니다.

음성 검색 애플리케이션

음성 검색은 대화형 AI 개발의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나입니다. Google에서 수행되는 모든 검색의 약 20%는 음성 지원 기술에서 나옵니다. 74% 의 응답자가 지난 달에 음성 검색을 사용했다고 말했습니다.

소비자는 쇼핑, 고객 지원, 업체 또는 주소 찾기, 문의 수행을 위해 음성 검색에 점점 더 의존하고 있습니다.

고객센터

고객 지원은 고객의 쇼핑 경험을 저렴하고 효과적으로 개선하는 데 도움이 되는 음성 인식 기술의 가장 두드러진 사용 사례 중 하나입니다.

의료

대화형 AI 제품의 최신 개발은 의료 분야에 상당한 이점을 제공하고 있습니다. 음성 메모를 캡처하고, 진단을 개선하고, 상담을 제공하고, 환자와 의사 간의 의사 소통을 유지하기 위해 의사 및 기타 의료 전문가가 광범위하게 사용하고 있습니다.

보안 애플리케이션

음성 인식은 소프트웨어가 개인의 고유한 음성 특성을 결정하는 보안 응용 프로그램 형태의 또 다른 사용 사례를 보고 있습니다. 음성 일치를 기반으로 애플리케이션 또는 구내에 진입하거나 액세스할 수 있습니다. 음성 생체 인식은 신원 도용, 자격 증명 중복 및 데이터 오용을 방지합니다.

차량 음성 명령

차량(대부분 자동차)에는 차량 안전을 강화하는 음성 명령에 응답하는 음성 인식 소프트웨어가 있습니다. 이러한 대화형 AI 도구는 볼륨 조절, 전화 걸기, 라디오 방송국 선택과 같은 간단한 명령을 받아들입니다.

차내 인포테인먼트

음성 지원 자동차 대시보드의 효율성과 정확성은 가능한 한 많은 시끄러운 환경에서 사용자의 음성을 들을 수 있도록 훈련된 방법에 달려 있습니다. 자동차 대시보드의 음성 시스템은 교통 소음, 비, 천둥, 기타 승객 목소리 등과 같은 익숙하지 않은 배경 소음을 통해 운전자의 음성을 정확하게 파악하고 지시에 응답할 수 있어야 합니다.

홈 스마트 스피커

음성 도우미는 여러 음성 데이터 세트에 대해 광범위하게 훈련되어 화자를 식별하고 화자의 음성을 주방 믹서기, 아이들 노는 소리, 희미한 교통 체증 또는 잔디 깎는 기계와 같은 배경 소음에서 식별하여 지시를 이해해야 합니다. 더 나은 성능을 위해 이러한 음향 환경을 시뮬레이션한 데이터 세트에서 모델을 훈련시키는 것이 중요합니다.

모델은 또한 실제 단어를 결정하기 위해 단어 채우기 또는 일시 중지 및 기침과 같은 기타 소리를 결정할 수 있어야 합니다. 마지막으로, 시스템이 단어와 소리를 의미 있는 문장으로 변환할 수 있도록 언어 모델을 음향 모델과 쌍을 이루는 것이 중요합니다.

대화형 AI를 사용하는 산업

현재 챗봇으로 대화형 AI가 주로 사용되고 있습니다. 그러나 여러 산업에서 이 기술을 구현하여 엄청난 이점을 얻고 있습니다. 대화형 AI를 사용하는 일부 산업은 다음과 같습니다.

의료

의료 대화형 AI 대화형 AI는 의료 분야에 큰 영향을 미치고 있습니다. 대화형 AI는 환자, 의사, 직원, 간호사 및 기타 의료 종사자에게 유익한 것으로 입증되었습니다.

일부 이점은 다음과 같습니다.

  • 치료 후 단계에서 환자 참여
  • 약속 예약 챗봇
  • 자주하는 질문 및 일반 문의에 대한 답변
  • 증상 평가
  • 중환자 식별
  • 긴급 상황의 에스컬레이션

전자 상거래

전자 상거래 대화형 AI는 전자 상거래 비즈니스가 고객과 소통하고 맞춤형 추천을 제공하며 제품을 판매할 수 있도록 지원합니다.

전자 상거래 산업은 이 동급 최고의 기술의 이점을 최대한 활용하고 있습니다.

  • 고객 정보 수집
  • 관련 제품 정보 및 권장 사항 제공
  • 고객 만족도 향상
  • 주문 및 반품 지원
  • 답변 FAQ
  • 교차 판매 및 상향 판매 제품

은행

뱅킹 대화형 AI 은행 부문은 고객 상호 작용을 향상하고 실시간으로 요청을 처리하며 여러 채널에서 간소화되고 통합된 고객 경험을 제공하기 위해 대화형 AI 도구를 배포하고 있습니다.

  • 고객이 실시간으로 잔액을 확인할 수 있도록 합니다.
  • 예금에 대한 도움
  • 세금보고 및 대출 신청에 도움
  • 청구서 미리 알림, 알림 및 경고를 전송하여 은행 업무 프로세스를 간소화합니다.

보험

보험 대화형 AI 은행 부문과 마찬가지로 보험 산업도 대화형 AI에 의해 디지털 방식으로 주도되고 있으며 그 혜택을 누리고 있습니다. 예를 들어, 대화형 AI는 보험 업계가 분쟁 및 청구를 해결하는 더 빠르고 안정적인 수단을 제공하도록 돕고 있습니다.

  • 정책 제안 제공
  • 더 빠른 클레임 해결
  • 대기 시간 제거
  • 고객의 피드백 및 리뷰 수집
  • 정책에 대한 고객 인지도 창출
  • 더 빠른 청구 및 갱신 관리

대화형 AI를 사용하는 산업

샤이프 제물

고급 인간-기계 상호 작용 음성 응용 프로그램 개발을 위한 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 제공하는 것과 관련하여 Shaip은 성공적인 배포로 시장을 선도해 왔습니다. 그러나 챗봇과 음성 비서의 급격한 부족으로 기업들은 점점 더 많은 서비스를 찾고 있습니다. 시장 리더인 Shaip은 AI 프로젝트를 위한 교육 및 테스트를 위한 정확하고 고품질의 맞춤형 데이터 세트를 제공합니다.

Shaip에서는 인공 지능(AI)에 생명을 불어넣기 위해 실제 사람과의 대화를 모방하는 자연어 처리(NLP)를 위한 다양한 오디오 데이터 세트를 제공합니다. 다국어 대화형 AI 플랫폼에 대한 깊은 이해를 바탕으로 전 세계의 여러 언어로 된 구조화된 데이터 세트를 사용하여 최대한 정확하게 AI 지원 음성 모델을 구축할 수 있도록 지원합니다. 우리는 원하는 의도, 발화 및 인구 통계 분포를 완전히 사용자 정의하면서 귀하의 요구 사항에 따라 다국어 오디오 수집, 오디오 전사 및 오디오 주석 서비스를 제공합니다.

자연어 처리를 결합하여 사람의 대화를 효과적으로 모방하는 정확한 음성 응용 프로그램을 개발하는 데 도움을 주어 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 우리는 고품질의 고객 경험을 제공하기 위해 수많은 고급 기술을 사용합니다. NLP는 기계가 인간의 언어를 해석하고 인간과 상호 작용하도록 가르칩니다.

샤이프 사용 사례

오디오 전사

Shaip은 모든 유형의 프로젝트에 다양한 음성/오디오 파일을 제공하는 선도적인 오디오 전사 서비스 제공업체입니다. 또한 Shaip은 인터뷰, 세미나, 강의, 팟캐스트 등의 오디오 및 비디오 파일을 읽기 쉬운 텍스트로 변환하는 100% 인간 생성 전사 서비스를 제공합니다.

음성 라벨링

Shaip은 광범위한 제공 음성 라벨링 서비스 오디오 파일에서 소리와 음성을 전문적으로 분리하고 각 파일에 레이블을 지정합니다. 유사한 오디오 사운드를 정확하게 분리하여 주석을 추가함으로써,

화자 분할

Shaip의 전문 지식은 소스를 기반으로 오디오 녹음을 세분화하여 우수한 화자 분할 솔루션을 제공하는 데까지 확장됩니다. 또한 화자 1, 화자 2, 음악, 배경 소음, 차량 소리, 무음 등 화자 경계를 정확하게 식별 및 분류하여 화자 수를 결정합니다.

오디오 분류

주석은 오디오 파일을 미리 결정된 범주로 분류하는 것으로 시작됩니다. 카테고리는 주로 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라지며 일반적으로 사용자 의도, 언어, 의미론적 세분화, 배경 소음, 총 화자 수 등이 포함됩니다.

자연어 발화 모음 / 깨우기 단어

클라이언트가 질문을 하거나 요청을 시작할 때 항상 비슷한 단어를 선택할 것이라고 예측하기는 어렵습니다. 예: "가장 가까운 식당은 어디입니까?" "주변 음식점 찾기" 또는 "주변에 음식점이 있나요?"

세 발화 모두 같은 의도를 가지고 있지만 다르게 표현됩니다. 순열과 조합을 통해 Shaip의 전문 대화형 AI 전문가는 동일한 요청을 명확하게 설명하기 위해 가능한 모든 조합을 식별합니다. Shaip은 의미론, 문맥, 어조, 딕션, 타이밍, 강세, 방언에 초점을 맞춰 발화와 깨우침을 주는 단어를 수집하고 주석을 답니다.

다국어 오디오 데이터 서비스

다국어 오디오 데이터 서비스 Shaip에서 선호하는 또 다른 제품은 전 세계 150개 이상의 언어와 방언으로 오디오 데이터를 수집하는 데이터 수집가 팀이 있기 때문입니다.

의도 감지

인간의 상호 작용과 의사 소통은 종종 우리가 인정하는 것보다 더 복잡합니다. 그리고 이 타고난 복잡성으로 인해 ML 모델이 사람의 말을 정확하게 이해하도록 훈련시키기가 어렵습니다.
게다가, 같은 인구통계학적 집단이나 다른 인구통계학적 그룹의 다른 사람들은 같은 의도나 감정을 다르게 표현할 수 있습니다. 따라서 음성 인식 시스템은 인구 통계에 관계없이 공통의 의도를 인식하도록 훈련되어야 합니다.

최고의 ML 모델을 교육하고 개발할 수 있도록 당사의 언어 치료사는 광범위하고 다양한 데이터 세트를 제공하여 시스템이 인간이 동일한 의도를 표현하는 여러 방법을 식별할 수 있도록 합니다.

의도 분류

다른 사람들의 동일한 의도를 식별하는 것과 유사하게 챗봇도 고객 의견을 미리 결정된 다양한 범주로 분류하도록 훈련되어야 합니다. 모든 챗봇 또는 가상 비서는 특정 목적을 위해 설계 및 개발되었습니다. Shaip은 사용자 의도를 필요에 따라 미리 정의된 범주로 분류할 수 있습니다.

자동 음성 인식 또는 ASR

음성 인식'은 음성을 텍스트로 변환하는 것을 말합니다. 그러나 음성 인식 및 화자 식별은 음성 콘텐츠와 화자의 신원을 모두 식별하는 것을 목표로 합니다. ASR의 정확도는 스피커 볼륨, 배경 소음, 녹음 장비 등과 같은 다양한 매개변수에 의해 결정됩니다.

톤 감지

인간 상호 작용의 또 다른 흥미로운 측면은 어조입니다. 우리는 단어가 발화되는 어조에 따라 단어의 의미를 본질적으로 인식합니다. 우리가 말하는 내용도 중요하지만 그 단어를 말하는 방식도 의미를 전달합니다.

예를 들어 'What Joy!' 행복의 느낌표일 수도 있고 비꼬는 의도일 수도 있습니다. 톤과 스트레스에 따라 다릅니다.

'뭐하세요?'
'뭐하세요?'

이 두 문장은 정확한 단어를 가지고 있지만 단어에 대한 강세가 다르기 때문에 문장의 전체 의미가 바뀝니다. 챗봇은 행복, 풍자, 분노, 짜증 및 기타 표현을 식별하도록 훈련되었습니다. Shaip의 언어 병리학자와 주석가의 전문성이 발휘되는 곳입니다.

오디오/음성 데이터 수집

품질의 음성 데이터 세트가 부족할 때 결과 음성 솔루션은 문제로 가득 차 있고 신뢰성이 부족할 수 있습니다. Shaip은 다국어 오디오 컬렉션, 오디오 트랜스크립션 및 주석 도구 및 프로젝트에 대해 완전히 사용자 정의할 수 있는 서비스.

음성 데이터는 한쪽 끝의 자연스러운 음성에서 다른 쪽 끝의 부자연스러운 음성으로 이어지는 스펙트럼으로 볼 수 있습니다. 자연스러운 연설에서는 화자가 즉흥적인 대화 방식으로 이야기하게 됩니다. 반면에 화자가 대본을 읽을 때 부자연스러운 말소리가 제한됩니다. 마지막으로, 화자는 스펙트럼의 중간에서 통제된 방식으로 단어나 구를 말하도록 유도됩니다.

Shaip의 전문성은 150개 이상의 언어로 다양한 유형의 음성 데이터 세트를 제공하는 것으로 확장됩니다.

스크립트 연설

스크립트 연설
수집

즉흥 연설

즉흥 연설
수집

자연어 발화

발화 모음/Wake-up Words

자동 음성 인식(Asr)

자동 음성 인식(ASR)

트랜스크리에이션

트랜스크리에이션
서비스

TTS(텍스트 음성 변환)

텍스트 음성 변환
(TTS)

스크립팅된 데이터

화자는 스크립트 음성 데이터 형식의 스크립트에서 특정 단어나 구를 말하도록 요청받습니다. 이 제어된 데이터 형식에는 일반적으로 화자가 미리 준비된 스크립트에서 읽는 음성 명령이 포함됩니다.

Shaip에서는 다양한 발음과 음조를 위한 도구를 개발하기 위해 스크립트 데이터 세트를 제공합니다. 좋은 음성 데이터에는 다양한 억양 그룹의 많은 화자의 샘플이 포함되어야 합니다.

자발적 데이터

실제 시나리오에서와 같이 즉흥적 또는 대화형 데이터는 가장 자연스러운 형태의 연설입니다. 데이터는 전화 대화 또는 인터뷰의 샘플일 수 있습니다.

Shaip은 상황에 맞는 대화를 이해해야 하는 챗봇 또는 가상 비서를 개발하기 위해 즉흥적인 음성 형식을 제공합니다. 따라서 데이터 세트는 고급스럽고 현실적인 AI 기반 챗봇을 개발하는 데 중요합니다.

발화 데이터

Shaip에서 제공하는 발화 음성 데이터 세트는 시장에서 가장 인기 있는 것 중 하나입니다. 발화 / 깨우는 단어가 음성 도우미를 트리거하고 사람의 질문에 지능적으로 응답하도록 촉구하기 때문입니다.

트랜스크리에이션

우리의 다국어 능력은 어조, 맥락, 의도 및 스타일을 엄격하게 유지하면서 한 언어에서 다른 언어로 구문을 번역하는 광범위한 음성 샘플이 포함된 변환 데이터 세트를 제공하는 데 도움이 됩니다.

TTS(텍스트 음성 변환) 데이터

우리는 정통 다국어 Text-to-Speech 제품을 만드는 데 도움이 되는 매우 정확한 음성 샘플을 제공합니다. 또한, 우리는 정확하게 주석이 달린 배경 잡음 없는 스크립트가 포함된 오디오 파일을 제공합니다.

음성을 텍스트로 변환

Shaip은 녹음된 음성을 신뢰할 수 있는 텍스트로 변환하여 독점적인 음성-텍스트 서비스를 제공합니다. NLP 기술의 일부이며 고급 음성 도우미 개발에 중요하기 때문에 단어, 문장, 발음 및 방언에 중점을 둡니다.

음성 데이터 수집 사용자 지정

음성 데이터 세트는 고급 대화형 AI 모델을 개발하고 배포하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 음성 솔루션을 개발하는 목적과 상관없이 최종 제품의 정확도, 효율성 및 품질은 훈련된 데이터의 유형과 품질에 따라 다릅니다.

일부 조직에는 필요한 데이터 유형에 대한 명확한 아이디어가 있습니다. 그러나 대부분은 프로젝트 요구 사항과 요구 사항을 완전히 인식하지 못합니다. 따라서 오디오 데이터 수집에 대한 구체적인 아이디어를 제공해야 합니다. Shaip에서 사용하는 방법론.

인구 통계

대상 언어 및 인구 통계는 프로젝트에 따라 결정될 수 있습니다. 또한 음성 데이터는 연령, 학력 등과 같은 인구 통계를 기반으로 사용자 지정할 수 있습니다. 국가는 프로젝트 결과에 영향을 미칠 수 있으므로 샘플링 데이터 수집의 또 다른 사용자 지정 요소입니다.

필요한 언어와 방언을 염두에 두고 특정 언어에 대한 오디오 샘플을 수집하고 필요한 숙련도(원어민 또는 비원어민 수준의 화자)에 따라 맞춤화합니다.

컬렉션 크기

오디오 샘플의 크기는 프로젝트의 성능을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 전체 응답자 수는 데이터 수집을 위해 고려해야 합니다. 그만큼 총 발화 수 또는 참가자당 또는 전체 참가자당 음성 반복도 고려해야 합니다.

데이터 스크립트

스크립트는 데이터 수집 전략에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 따라서 프로젝트에 필요한 데이터 스크립트를 결정하는 것이 필수적입니다. 스크립팅된, 스크립팅되지 않은, 발화 또는 깨우기 단어.

오디오 형식

음성 데이터의 오디오는 음성 및 사운드 인식 솔루션을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 그만큼 오디오 품질 배경 소음은 모델 훈련 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

음성 데이터 수집은 다음을 보장해야 합니다. 파일 형식, 압축, 콘텐츠 구조및 사전 처리 요구 사항을 프로젝트 요구 사항에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.

오디오 파일 전달

음성 데이터 수집의 매우 중요한 구성 요소는 클라이언트 요구 사항에 따라 오디오 파일을 전달하는 것입니다. 결과적으로 Shaip에서 제공하는 데이터 세분화, 전사 및 라벨링 서비스는 벤치마크된 품질과 확장성으로 인해 기업에서 가장 많이 찾는 서비스 중 하나입니다.

또한, 우리는 또한 파일 명명 규칙 즉시 사용하고 빠른 배포를 위해 배송 일정을 엄격하게 준수합니다.

오디오/음성 데이터 라이선스

Shaip은 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 지정할 수 있는 비할 데 없는 기성품 품질의 음성 데이터 세트를 제공합니다. 대부분의 데이터 세트는 모든 예산에 맞출 수 있으며 데이터는 미래의 모든 프로젝트 요구 사항을 충족하도록 확장 가능합니다. 우리는 40개 이상의 언어로 된 100개 이상의 방언으로 50시간 이상의 기성 음성 데이터 세트를 제공합니다. 우리는 또한 즉흥, 독백, 스크립트 및 깨우기 단어를 포함한 다양한 오디오 유형을 제공합니다. 전체보기 데이터 카탈로그.

우리의 전문성

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수집된 연설 시간
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데이터 수집기
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PII 준수
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지원 언어
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데이터 수락
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포춘지 선정 500대 고객

지원 언어

성공 사례

성공 사례

우리는 일부 최고의 비즈니스 및 브랜드와 협력하여 최고 수준의 대화형 AI 솔루션을 제공했습니다.

일부 성공 사례는 다음과 같습니다.

  • 라이브 챗봇을 훈련하고 구축하기 위해 10,000시간 이상의 다국어 전사, 대화 및 오디오 파일이 포함된 음성 인식 데이터 세트를 개발했습니다.
  • 보험 챗봇 교육에 사용되는 대화당 1000턴씩 6개 대화의 고품질 데이터 세트를 구축했습니다. 
  • 3000명 이상의 언어 전문가로 구성된 당사 팀은 디지털 비서 교육 및 테스트를 위해 1000개 모국어로 27시간 이상의 오디오 파일과 스크립트를 제공했습니다.
  • 우리의 어노테이터와 언어 전문가 팀은 20,000개 이상의 글로벌 언어로 27시간 이상의 발언을 빠르게 수집하여 전달했습니다. 
  • 당사의 자동 음성 인식 서비스는 업계에서 가장 선호하는 서비스 중 하나입니다. ASR 모델의 신뢰성을 향상시키기 위해 다양한 화자 세트의 광범위한 필사본과 어휘를 사용하여 발음, 어조 및 의도에 특별한 주의를 기울이도록 확실하게 레이블이 지정된 오디오 파일을 제공했습니다. 

우리의 성공 사례는 항상 최신 기술을 사용하여 고객에게 최고의 서비스를 제공하겠다는 우리 팀의 약속에서 비롯됩니다. 우리가 다른 점은 우리의 작업이 공정하고 정확한 골드 표준 주석 데이터 세트를 제공하는 전문 주석가의 지원을 받는다는 것입니다.

30,000명 이상의 기여자로 구성된 당사의 데이터 수집 팀은 ML 모델의 빠른 배포를 지원하는 고품질 데이터 세트를 소싱, 확장 및 제공할 수 있습니다. 또한 최신 AI 기반 플랫폼에서 작업하며 가장 가까운 경쟁사보다 훨씬 빠르게 기업에 가속화된 음성 데이터 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

결론

이 가이드가 귀하에게 도움이 되었으며 대부분의 질문에 대한 답변을 얻었다고 진심으로 믿습니다. 그러나 여전히 신뢰할 수 있는 공급업체에 대해 확신이 서지 않는다면 더 이상 보지 마십시오.

Shaip에서 우리는 최고의 데이터 주석 회사입니다. 우리는 데이터와 관련 우려 사항을 누구보다 잘 이해하는 해당 분야의 전문가를 보유하고 있습니다. 각 프로젝트 또는 협업에 대한 약속, 기밀성, 유연성 및 소유권과 같은 역량을 테이블에 제공할 때 우리는 귀하의 이상적인 파트너가 될 수 있습니다.

따라서 주석을 얻으려는 데이터 유형에 관계없이 귀하의 요구와 목표를 충족시키는 베테랑 팀을 찾을 수 있습니다. 우리와 함께 학습에 최적화된 AI 모델을 얻으십시오.

이야기합시다

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