Processament d'idiomes - Ordinadors que llegeixen i interpreten

Els sistemes d'anàlisi de sentiment solen produir les següents sortides típiques quan se'ls proporcionen entrades de text que ofereixen una interpretació categòrica del text subjacent:

• Positiu - El contingut textual té un to i un sentiment positius
• Neutral - El contingut textual té un to negatiu i sentimentalitat
• Negatiu - El contingut textual té un to i un sentiment negatius

És important tenir en compte que les persones han comissat els lèxics durant molts anys, fet que posa èmfasi en que es requereixen dades d'alta qualitat perquè els sistemes d'intel·ligència artificial funcionin bé i assoleixin els objectius desitjats.

Visió general del repte organitzatiu

Donats múltiples punts finals de comunicacions i la mida del que operen les organitzacions, és difícil fer un seguiment del sentiment a tota una organització. Els empleats i els clients poden estar distribuïts per diferents regions, àrees o departaments on les parts interessades i els clients expressen un sentiment positiu mentre que d'altres representen un sentiment negatiu. Per tant, determinar el sentiment en tot l'espectre d'operació d'una organització és difícil.

És essencial entendre les percepcions organitzatives generals, tant internes com externes. Tradicionalment, les enquestes han realitzat aquesta funció, tot i que aquestes poden estar esbiaixades en funció dels individus motivats a omplir-les. L'ús de les xarxes socials i d'altres fonts de dades pot contribuir a entendre el sentiment organitzatiu. Com a exemple, una marca de roba multinacional i molt reconeguda com Adidas, amb presència en diversos països que fan negocis en diversos idiomes en molts entorns culturals diferents. És probable que s'observin diferents nivells de sentiment en diverses regions. Identificar el sentiment negatiu és una bona manera d'abordar-ne les causes, la qual cosa es tradueix en més vendes i, per tant, contribueix al resultat final.

Dades organitzatives disponibles com a entrada d'IA

El següent llista les fonts de dades potencials que es poden utilitzar com a mitjà d'anàlisi de sentiment:

• Plataformes de xarxes socials, com ara Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Sistemes de gestió de relacions amb clients, incloent-hi Salesforce, Microsoft CRM
• Correus electrònics i cartes organitzatives enviats entre empleats i clients
• Sistemes de centre de trucades com Cisco i Google Voice són capaços de proporcionar transcripcions de converses
• Agregadors de ressenyes com les ressenyes de Google i Facebook que classifiquen els negocis llistats entre 1 i 5 estrelles

Alguns problemes de dades es presenten en combinar informació de múltiples fonts. Un problema evident és com enllaçar els clients entre diversos conjunts de dades amb precisió. En aquest estudi de cas, suggerim tractar-los com a entitats independents per descobrir el sentiment agregat en tota una organització i no dirigit a nivell individual. Donada la longitud de l'entrada textual, les estructures de dades s'han de seleccionar amb cura tant en l'esquema de la base de dades com dins dels diversos scripts utilitzats per processar les dades mateixes.

Metodologia d'Integració

El següent és una visió general del procés que realitzaríem a un alt nivell per analitzar fonts textuals dins d'una organització:

1. Identifiqueu les referències textuals i els sistemes que les capturen, determineu quin text és un candidat adequat per a l'anàlisi
2. Extreu fonts textuals a través d'API REST i envia-les a un proveïdor de computació al núvol per a una anàlisi en temps real
3. Passeu els fluxos per Telemus AI™ i retorneu els fluxos de vídeo augmentats al sistema de monitorització de seguretat
4. Configura alertes personalitzades per al personal de seguretat en funció del que es detecta

Atès que Telemus AI™ s'encarrega de la major part del treball, l'organització pot centrar-se en la lògica de negoci i en la interpretació dels resultats en lloc de la implementació tècnica.

Aplicacions Organitzatives

El següent llista altres aplicacions potencials per a la vostra organització:

• Escanegeu els punts finals de les xarxes socials en línia d'una organització i determineu el sentiment general.
• Supervisar les notes dels clients en sistemes CRM com Salesforce per determinar el contingut de les notes.
• Escanejar els correus electrònics per obtenir una mètrica agregada general del sentiment d'una organització.
• Processar automàticament les transcripcions de les converses telefòniques i identificar tant les experiències positives com les negatives dels clients.
• Escanejar els comentaris deixats als llocs web agregadors de ressenyes, aix com la valoració.
• Detectar automàticament el comportament antisocial dut a terme mitjançant mitjans digitals i contrarestar-lo abans que s'escapés, la qual cosa va conduir a una millora de l'experiència de l'usuari.

Com que hi ha moltes fonts de dades a les quals les organitzacions solen tenir accés, recomanem introduir-les en un llac de dades abans d'alimentar-les en un sistema d'intel·ligència artificial; això ajudarà a garantir la repetibilitat i l'auditabilitat.

Beneficis Potencials i Realitzats

Una comprensió més detallada de les percepcions generals d'una organització, tant internes com a l'estranger, proporciona beneficis significatius en gestionar les relacions de manera proactiva. Interpretar i actuar segons els comentaris pot oferir un millor producte o servei als accionistes i als clients. En un món cada cop més digital, les organitzacions han d'entendre què diu la seva petjada digital sobre elles. Una major comprensió de la composició demogràfica d'on provenen aquests comentaris també pot ajudar a millorar les experiències per a tothom.

Telemus AI™ és una empresa d'intel·ligència artificial amb seu a Austràlia que proporciona solucions avançades al govern i a les empreses. Contacti amb nosaltres avui per a una consulta gratuïta sobre com Telemus AI™ pot integrar-se a la seva organització.