ენის დამუშავება - კომპიუტერები, რომლებიც კითხულობენ და ინტერპრეტირებენ
სოციალური მედია გახდა განუყოფელი ნაწილი იმისა, თუ როგორ ურთიერთობენ და ესაუბრებიან ადამიანები. მილიარდობით შეტყობინება გადაიცემა ყოველდღიურად მრავალ პლატფორმაზე, იქნება ეს საჯაროდ გამოქვეყნება თუ პირდაპირი მესიჯი. საზოგადო მოღვაწეებმა, ორგანიზაციებმა და სხვა ერთეულებმა გააზიარეს განცხადებები და მოსაზრებები სხვადასხვა თემასთან დაკავშირებით და პირდაპირ ხელმძღვანელობენ საზოგადო დისკურსს მოსახლეობაში. სოციალური მედიის ანგარიშებისკენ მიმართული კომენტარებისა და შეტყობინებების უზარმაზარი რაოდენობის გათვალისწინებით, შესაძლებელია საერთო განწყობის აღმოჩენა.
არსებობს შესაძლებლობა, შეფასდეს მაკრო დონეზე გამოხატული განწყობა სოციალური მედიის საშუალებით. ეს სტატია განიხილავს ხელოვნურ ინტელექტს და მის გამოყენებას სოციალურ მედიასა და ტექსტური ინფორმაციის სხვა წყაროებში, რომლებიც შეიცავენ განწყობის ელფერს და თუ როგორ განახორციელოთ ის თქვენს ორგანიზაციაში.
პრობლემის მოგვარება ხელოვნური ინტელექტის გზით
განწყობის ანალიზის სისტემები ჩვეულებრივ წარმოქმნიან შემდეგ ტიპურ შედეგებს, როდესაც მათ მიეწოდებათ ტექსტური შეყვანილი, რომელიც იძლევა საფუძველში მყოფი ტექსტის კატეგორიულ ინტერპრეტაციას:
- დადებითი - ტექსტური შინაარსი დადებითი ელფერისა და სენტიმენტალურობისაა
- ნეიტრალური - ტექსტური შინაარსი უარყოფითი ემოციური ფონისა და განწყობისაა
- უარყოფითი - ტექსტური შინაარსი უარყოფითი ემოციური ფონისა და განწყობისაა
მნიშვნელოვანია აღვნიშნოთ, რომ ადამიანები ლექსიკონებს მრავალი წლის განმავლობაში ადგენდნენ, რაც ხაზს უსვამს, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემების კარგად მუშაობისა და სასურველი მიზნების მისაღწევად საჭიროა მაღალი ხარისხის მონაცემები.
ორგანიზაციული გამოწვევის მიმოხილვა
მოცემული მრავალი კომუნიკაციის ბოლო წერტილისა და ორგანიზაციების მუშაობის მასშტაბის გათვალისწინებით, რთულია ორგანიზაციის მასშტაბით განწყობილობის თვალყურის დევნება. თანამშრომლები და მომხმარებლები შეიძლება გადანაწილებულნი იყვნენ სხვადასხვა რეგიონებში, ტერიტორიებსა თუ დეპარტამენტებში, სადაც დაინტერესებულ მხარეები და მომხმარებლები დადებით განწყობილობას გამოხატავენ, ხოლო სხვები უარყოფითს. ამრიგად, ორგანიზაციის მუშაობის მთელ სპექტრზე განწყობილობის განსაზღვრა რთულია.
აუცილებელია გავიგოთ ზოგადი ორგანიზაციული აღქმა, როგორც შიდა, ისე გარე დონეზე. ტრადიციულად, ამ ფუნქციას ასრულებდნენ გამოკითხვები, თუმცა ესენი შეიძლება იყოს მოხრევილი მათი შევსების მოტივირებული ინდივიდების მიხედვით. სოციალური მედიისა და სხვა მონაცემთა წყაროების გამოყენებამ შეიძლება შეუწყოს ხელი ორგანიზაციული განწყობის გაგებას. მაგალითად, მრავალეროვნული და კარგად ცნობილი ტანსაცმლის ბრენდი, როგორიცაა Adidas, რომელიც წარმოდგენილია მრავალ ქვეყანაში და მოღვაწეობს სხვადასხვა ენებზე მრავალ განსხვავებულ კულტურულ ფონზე. სხვადასხვა რეგიონებში სავარაუდოდ დაინახავთ განწყობის სხვადასხვა დონეს. უარყოფითი განწყობის იდენტიფიცირება კარგი გზაა მისი მიზეზების მოგვარებისთვის, რაც გამოიწვევს გაყიდვების გაზრდას და, ამრიგად, ხელს შეუწყობს მოგების ზრდას.
ორგანიზაციული მონაცემები AI შეყვანის სახით
ქვემოთ ჩამოთვლილია მონაცემთა პოტენციური წყაროები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სენტიმენტის ანალიზის საშუალებად:
- სოციალური მედიის პლატფორმები, მათ შორის Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
- მომხმარებელთა ურთიერთობების მართვის სისტემები, მათ შორის Salesforce, Microsoft CRM
- ორგანიზაციული ელ. წერილები და წერილები, რომლებიც გაგზავნილია თანამშრომლებსა და მომხმარებლებს შორის
- ქოლ-ცენტრის სისტემები, როგორიცაა Cisco და Google Voice, შეუძლიათ საუბრების ტრანსკრიფციის უზრუნველყოფა
- მიმოხილვის აგრეგატორები, როგორიცაა Google და Facebook მიმოხილვები, რომლებიც ანიშნავენ ჩამოთვლილ ბიზნესებს 1-5 ვარსკვლავს შორის
მონაცემთა ზოგიერთი პრობლემა ვლინდება, როდესაც ინფორმაცია მრავალი წყაროდან კომბინირდება. ერთ-ერთი აშკარა პრობლემაა, თუ როგორ დავაკავშიროთ მომხმარებლები ზუსტად სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრებებში. ამ შემთხვევის შესწავლაში, ჩვენ ვთავაზობთ მათ დამოუკიდებელ ერთეულებად მოპყრობას, რათა აღმოვაჩინოთ აგრეგირებული განწყობა მთელ ორგანიზაციაში და არა ინდივიდუალურ დონეზე მიმართული. ტექსტური შეყვანილის სიგრძის გათვალისწინებით, მონაცემთა სტრუქტურები უნდა შეირჩეს ფრთხილად, როგორც მონაცემთა ბაზის სქემაში, ისე სხვადასხვა სკრიპტებში, რომლებიც გამოიყენება თავად მონაცემების დასამუშავებლად.
ინტეგრაციის მეთოდოლოგია
ქვემოთ მოცემულია პროცესის მიმოხილვა, რომელსაც ჩვენ მაღალ დონეზე შევასრულებთ ტექსტური წყაროების ორგანიზაციაში ანალიზისთვის:
- იდენტიფიცირება ტექსტური მითითებებისა და მათ შემცველი სისტემების, განსაზღვრა თუ რომელი ტექსტია შესაფერისი კანდიდატი ანალიზისთვის
- გამოიტანეთ ტექსტური წყაროები REST API-ების საშუალებით და გადაეცეთ ღრუბლოვანი გამოთვლების პროვაიდერს რეალურ დროში ანალიზისთვის
- გაატარეთ ლენტები Telemus AI™-ის მეშვეობით და დააბრუნეთ გაფართოებული ვიდეო ლენტები უსაფრთხოების მონიტორინგის სისტემაში
- დააყენეთ პერსონალიზებული გაფრთხილებები უსაფრთხოების პერსონალისთვის იმის მიხედვით, თუ რა არის აღმოჩენილი
იმის გათვალისწინებით, რომ Telemus AI™ ზრუნავს სამუშაოს უმეტეს ნაწილზე, ორგანიზაციას შეუძლია გაამახვილოს ყურადღება ბიზნეს ლოგიკასა და შედეგების ინტერპრეტაციაზე, ვიდრე ტექნიკურ განხორციელებაზე.
ორგანიზაციული აპლიკაციები
ქვემოთ ჩამოთვლილია თქვენი ორგანიზაციისთვის სხვა პოტენციური აპლიკაციები:
- სკანირება ონლაინ სოციალური მედიის ბოლო წერტილების ორგანიზაციის მასშტაბით და საერთო განწყობის განსაზღვრა.
- მონიტორინგი გააკეთეთ კლიენტის შენიშვნების CRM სისტემებზე, როგორიცაა Salesforce, შენიშვნების შინაარსის დასადგენად.
- ელფოსტის სკანირება ორგანიზაციის მასშტაბით განწყობის საერთო აგრეგატული მეტრიკის მისაღებად.
- ტელეფონის საუბრების ტრანსკრიფციების ავტომატური დამუშავება და როგორც დადებითი, ისე უარყოფითი მომხმარებლის გამოცდილების იდენტიფიცირება.
- მიმოხილვის აგრეგატორ ვებსაიტებზე დატოვებული უკუკავშირისა და რეიტინგის სკანირება.
- ციფრული საშუალებებით განხორციელებული ანტისოციალური ქცევის ავტომატური გამოვლენა და მისი წინააღმდეგობის გაწევა მანამდე, სანამ ის გამწვავდება, რაც გამოიწვევს მომხმარებლის გამოცდილების გაუმჯობესებას.
რადგან ორგანიზაციებს, როგორც წესი, ბევრ მონაცემთა წყაროზე აქვთ წვდომა, ჩვენ გირჩევთ გადაიყვანოთ ისინი მონაცემთა ტბაში, სანამ ხელოვნური ინტელექტის სისტემაში შეიყვანთ; ეს დაგეხმარებათ განმეორებადობისა და შესაძლოა გადამოწმებადობის უზრუნველყოფაში.
პოტენციური და რეალიზებული სარგებელი
ორგანიზაციის ზოგადი აღქმის უფრო დეტალური გაგება, როგორც შიგნით, ისე გარეთ, მნიშვნელოვან სარგებელს იძლევა ურთიერთობების პროაქტიულ მართვაში. უკუკავშირის ინტერპრეტაცია და მოქმედება შეიძლება უზრუნველყოფდეს აქციონერებისა და მომხმარებლებისთვის უკეთეს პროდუქტს ან მომსახურებას. იმ სამყაროში, სადაც ციფრულობა იზრდება, ორგანიზაციებმა უნდა გაიგონ, რას ამბობს მათი ციფრული ფეხის ანაბეჭდი მათ შესახებ. იმის დემოგრაფიული შემადგენლობის შემდგომი გაგება, თუ საიდან მოდის ასეთი უკუკავშირი, ასევე შეიძლება დაეხმაროს ყველასთვის გამოცდილების გაუმჯობესებაში.
Telemus AI™ არის ავსტრალიაში ბაზირებული ხელოვნური ინტელექტის კომპანია, რომელიც მთავრობსა და საწარმოებს აწვდის მოწინავე გადაწყვეტილებებს. დაგვიკავშირდით დღესვე უფასო კონსულტაციისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება Telemus AI™ ჩაშენდეს თქვენს ორგანიზაციაში.
