对话式人工智能:Saarthi.ai的创始人兼首席执行官Vishwa Nath Jha访谈


Vishwa Nath Jha是Vishwa Nath Jha的创始人兼首席执行官 萨蒂,这是一家开发语音多语言会话AI平台的公司,该平台使企业能够在减少费用,提高员工满意度以及最终改善客户体验的同时实现客户参与的自动化。

在这次采访中,贾哈先生分享了有关企业如何开始使用对话式AI的实践AI智能之家:从确定哪些是面临的正确挑战,如何收集初始数据以及最终如何使用虚拟助手。’个性应该代表公司。

这次采访已在《 2019对话AI计划》中进行了介绍。


您的背景是什么,Saarthi.ai是如何开始的?  

我是Vishwa Nath Jha,创始人&Saarthi.ai的首席执行官。我已经取得了信息科学学士学位&工程和实践,教学&人工智能,计算机视觉,语音咨询企业&语言技术已有近十年的历史了。到目前为止,我已经培训了数以千计的专业人员,学生,数据科学,机器学习,NLP等学院。另外,我建议印度政府设计政策和框架以加快研究进度&印度语言的企业家精神&语音技术。  

Saarthi最初的目的是为低资源印度语使用者提供具有商务功能的个人助理。在旅途的适当过程中,我们已经发展成为一个B2B对话式AI平台,该平台致力于与以客户体验为重的客户痴迷企业合作。 

萨蒂的任务是什么?

萨尔提(Saarthi)的使命是使企业能够以本地语言获得富有同情心的客户体验。

向我们介绍Saarthi.ai的产品以及它们解决的问题。 

Saarthi是一个多语言的对话式AI开发人员平台,建立在强大的,先进的上下文感知口语理解引擎之上。萨尔特(Saarthi)的多语言对话数据注释器使客户代理可以快速注释任何针对不同下游NLP任务的历史或新颖对话。萨尔提(Saarthi)的认知套件可跟踪情绪梯度,语调,讽刺,音调,身份等信号&功能滥用,抢先式对话中断等,以产生接近人的反应。

我们的对话式AI助手消除了长时间的客户等待时间,缩短了平均通话时间,并在必要的情况下将控制权无缝转移给人工代理,该人工代理通过代理友好的可视控制台解决客户查询。如果认为有必要进一步改善SLU,人员可以适当标记新对话& dialog models. 

Saarthi的基于语音的对话分析仪表板预装有35多个关键绩效指标,这些指标可从客户的对话中获得深刻的AI智能之家&改善现有业务流程的行为。我们的通话质量分析仪表板可提供反馈&给代理商的建议,以便他们可以在建议的领域中进行改进并增强整体客户体验。此外,它还提供了有关客户行为的有趣AI智能之家。

截至目前,我们已经开发了端到端的对话式人工智能助手&跨域的多个客户端的会话式IVR,例如 电讯, 电子商务, 金融科技, 后勤, 银行业,等等。很少有交钥匙解决方案包括 潜在客户生成助理,约会预订助理,订单交付&计划助理,虚拟人事,售后客户支持,一般常见问题解答, 等等

如今,企业必须吸引客户,以便在客户花费大量时间的渠道上销售产品和服务。可以通过对话助手将消费者带入回路,并可以灌输归属感以增加客户保留率。

您目前在Saarthi.ai面临的最大挑战是什么?

让我从当前业务中面临的挑战开始。尽管市场上遍布全球成千上万的机器人公司,但在企业所有者对技术,相关成本和开发时间的期望方面仍然缺乏意识。这可能是由于以前与技术合作伙伴之间的经验不足造成的。对话式AI助手在进行真正的对话时会变得成熟。他们处理的对话越多,他们的语言理解和对话处理能力就会越好。对我而言,客户培训是我目前面临的最大挑战之一,尤其是在印度&东南亚市场。

在技​​术方面,最大的限制是缺乏针对不同NLP的专门的会话数据集&用英语以外的其他语言进行语音任务。此外,缺乏企业级语音转文字&低资源语言的文本到语音系统也是研究界的一项主要任务。我在这里值得一提的另一个挑战是对话式ai助手开发中涉及的大规模计算的成本不断增长。目前,由于大语言模型的性能,目前有很大的研究趋势。但是,从长远来看,这种趋势是不可持续的。因此,以较小的模型尺寸(DistillBert,qBERT等)实现最新性能是迄今为止仍需解决的重要挑战之一。

企业如何利用对话式AI使客户更快乐,更满意?

每个企业都有客户,许多客户会向他们提出投诉,反馈或不满。在客户痴迷的企业时代,如果客户未得到最大程度的照顾&请注意,这些客户最有可能去拜访某些客户,甚至可能在社交渠道上发表负面言论,从而进一步损害品牌声誉。在这里,利用对话式AI提供 自助服务 在客户整个生命周期中对客户而言,将是客户成功计划中的重要工具。 

企业需要了解当今消费者信息驱动的决策行为的动态。如今,企业必须联系客户,以便在客户花费大部分时间的渠道上销售产品和服务。因此,诸如whatsapp,fb Messenger等即时消息传递渠道是客户成功策略不可或缺的一部分。无论是关于新产品的市场营销活动,还是关于公司政策的最新变化的新闻发布,都可以通过对话助手将消费者带入圈套,并可以灌输归属感以增加客户保留率。

在一个充满聊天机器人的世界中,对话式人工智能助手变得重要的一个方面是座席个性,因为它带有品牌标识。因此,企业需要仔细讨论然后确定对话助手的个性。

企业如何开始他们的对话式人工智能战略?

对话式AI策略取决于企业的数据准备情况。如果企业可以从历史实时聊天会话或通话记录中获得对话数据,那么事情就简单得多。 

具备数据准备能力的企业应首先确定最繁忙的通信渠道。此外,由于技术的采用率不断提高,应该将智能扬声器作为一种渠道进行讨论。接下来应评估每个通道的传入查询的容量分析以及不同查询的平均查询解析时间。它将提供信息,例如热门查询,其解决时间,无需覆盖的任何地块,重要的上下文,不同的意图,实体等,并帮助企业确定用例&工作范围。可以由经验丰富的分析团队在内部完成此分析。但是,我相信为这些分析工作找一个正确的对话AI合作伙伴是一个更好的选择,因为由于他们的对话AI专业知识,他们可以弄脏企业的对话数据并发现很多有用的对话细微差别。此外,尚未准备好数据的企业应利用行业知识,并咨询对话式AI专家以讨论可能的用例和实施计划。

在一个充满聊天机器人的世界中,对话式人工智能助手变得重要的一个方面是座席个性,因为它带有品牌标识。因此,企业需要仔细讨论然后确定对话助手的个性。此外,企业应讨论助手绩效的关键绩效指标以及评估对话的重要分析参数&用户行为历史记录,以增强个性化。

随着智能扬声器的问世,情况已经发生了很大变化。这些设备共同开辟了一个新的渠道,我坚信该渠道将为企业带来巨大的发展机会并吸引客户。

企业利用对话式AI的最大机会是什么?

21个企业 世纪都是关于提供无与伦比的个性化客户体验。如今,提供个性化帮助并由此在社交渠道上建立强大的推动者是许多企业的两个主要目标。毕竟,这些客户的评价对任何潜在的买家/潜在客户来说都是很重要的。

随着智能扬声器的问世,情况已经发生了很大变化。这些设备共同开辟了一个新的渠道,我坚信该渠道将为企业带来巨大的发展机会并吸引客户。

尽管全球互联网普及率急剧上升,但仍有许多互联网普及率较低的市场。在这里,对话式人工智能助手而不是基于决策树的交互式语音响应(IVR)系统可以帮助企业吸引新客户并与忠实客户互动。   

您认为在未来几年中哪种与会话式AI相关的技术趋势将对您的行业产生最大的影响?

我们今天看到的几乎所有对话式AI代理都是面向目标的对话系统,即它们旨在执行预定义的业务任务。这些代理的主要挑战是它们在处理域外查询方面效率低下。我相信,使用成熟的Dialog Modeling算法,最终用户的总体对话Ai体验将大大改善。

同样在印度这样的多语言国家,代码切换&语言的区域性方言是一种普遍现象,因此扩展了口语理解能力以处理混合代码&受方言影响的语音输入也将有助于大规模采用,并为企业打开一个尚未开发的市场。

在使用SOTA排行榜的大型语言模型时代,迫切需要集中精力在不损失性能的情况下减小模型大小和推理时间。当前,GPU / TPU的巨额成本是对话式AI进入中小企业市场的障碍。 

您在2019年看到的业务中最有趣的对话式AI用例是什么?

根据我的经验,今年一些最引人入胜的商业会话式AI使用案例如下:

  1. 呼叫中心自动化–一般查询,预约& Post Sales Support
  2. 病人护理–药物提醒&EMR的数据收集
  3. 供应链& Logistics – Order & Delivery Management
  4. 会话银行 

的使命 AI时间杂志 是泄露信息
和关于人工智能的知识,
的到来和使用AI技术的新机会
造福人类。

关于AI Time Journal编辑人员

的使命 AI时间杂志 是泄露信息 和关于人工智能的知识, 的到来和使用AI技术的新机会 benefit humanity.

查看AI Time Journal编辑人员的所有帖子→