언어 처리 - 읽고 해석하는 컴퓨터

감정 분석 시스템은 일반적으로 텍스트 입력을 제공받았을 때 기본 텍스트에 대한 범주적 해석을 제공하는 다음과 같은 전형적인 출력을 생성합니다:

• 긍정 - 텍스트 콘텐츠가 긍정적인 어조와 감정을 지님
• 중립 - 텍스트 콘텐츠가 부정적인 뉘앙스와 감정을 지님
• 부정 - 텍스트 콘텐츠가 부정적인 뉘앙스와 감정을 지님

사람들이 수년에 걸쳐 어휘집을 엄선해 왔다는 점에 유의하는 것이 중요하며, 이는 인공지능 시스템이 잘 수행되고 원하는 목표를 달성하기 위해 고품질 데이터가 필요하다는 것을 강조합니다.

조직적 과제 개요

여러 통신 엔드포인트와 조직의 운영 규모가 주어지면, 조직 전체의 감정을 추적하기 어렵습니다. 직원과 고객은 이해관계자와 고객이 긍정적인 감정을 표현하는 반면 다른 사람들은 부정적인 감정을 나타내는 다른 지역, 지역 또는 부서에 분산되어 있을 수 있습니다. 따라서 조직이 운영되는 전체 스펙트럼에 걸쳐 감정을 결정하는 것은 어렵습니다.

내부 및 외부의 일반적인 조직적 인식을 이해하는 것이 필수적입니다. 전통적으로 설문조사가 이 기능을 수행해 왔지만, 작성에 참여하는 개인에 따라 편향될 수 있습니다. 소셜 미디어 및 기타 데이터 소스의 활용은 조직의 감정을 이해하는 데 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 문화적 배경을 가진 여러 국가에서 다양한 언어로 비즈니스를 수행하며 여러 국가에 진출한 Adidas와 같은 다국적이고 잘 알려진 의류 브랜드가 있습니다. 다양한 지역에 걸쳐 다양한 수준의 감정이 관찰될 가능성이 높습니다. 부정적인 감정을 식별하는 것은 그 원인을 해결하는 좋은 방법이며, 결과적으로 더 많은 매출을 발생시키고 수익에 기여합니다.

AI 입력으로 사용 가능한 조직 데이터

감성 분석의 수단으로 활용될 수 있는 잠재적 데이터 소스의 목록은 다음과 같습니다:

• Facebook, Twitter, Instagram, TikTok을 포함한 소셜 미디어 플랫폼
• Salesforce, Microsoft CRM을 포함한 고객 관계 관리 시스템
• 직원과 고객 간에 주고받는 조직 이메일 및 서신
• Cisco 및 Google Voice와 같은 콜센터 시스템은 대화의 전사를 제공할 수 있습니다.
• 등록된 비즈니스를 1-5점 별점으로 순위를 매기는 Google 및 Facebook 리뷰와 같은 리뷰 집계 사이트

여러 소스의 정보를 결합할 때 일부 데이터 문제가 발생합니다. 명백한 문제는 다양한 데이터셋에서 고객을 정확하게 연결하는 방법입니다. 이 사례 연구에서는 개인 수준이 아닌 조직 전체에 걸친 집계 감정을 발견하기 위해 이들을 독립적인 개체로 취급할 것을 제안합니다. 텍스트 입력의 길이를 고려할 때 데이터베이스 스키마와 데이터 자체를 처리하는 데 사용되는 다양한 스크립트 모두에서 데이터 구조를 신중하게 선택해야 합니다.

통합 방법론

다음은 조직 내에서 텍스트 소스를 분석하기 위해 당사가 수행하는 상위 수준의 프로세스에 대한 개요입니다:

1. 텍스트 참조 및 이를 캡처하는 시스템을 식별하고, 분석에 적합한 후보 텍스트를 결정하세요.
2. REST API를 통해 텍스트 소스를 추출하여 실시간 분석을 위해 클라우드 컴퓨팅 제공자에게 전달합니다.
3. 피드를 Telemus AI™를 통해 실행하고 증강된 비디오 피드를 보안 모니터링 시스템으로 다시 반환합니다.
4. 감지된 내용을 기반으로 보안 담당자에게 맞춤형 알림 설정

Telemus AI™가 대부분의 작업을 처리하므로, 조직은 기술적 구현보다는 비즈니스 로직과 결과 해석에 집중할 수 있습니다.

조직적 응용 프로그램

귀하의 조직을 위한 기타 잠재적 애플리케이션의 목록은 다음과 같습니다:

• 조직 전체의 온라인 소셜 미디어 엔드포인트를 스캔하고 전반적인 감정을 결정합니다.
• Salesforce와 같은 CRM 시스템에서 고객 메모를 모니터링하여 메모의 내용을 파악합니다.
• 이메일을 스캔하여 조직 전체의 감정에 대한 전반적인 집계 지표를 얻습니다.
• 전화 통화 녹취록을 자동으로 처리하고 긍정적 및 부정적 고객 경험을 모두 식별합니다.
• 평점뿐만 아니라 리뷰 집계 웹사이트에 남겨진 피드백을 스캔합니다.
• 디지털 매체를 통해 발생하는 반사회적 행동을 자동으로 탐지하고, 이가 악화되기 전에 대응하여 사용자 경험을 개선합니다.

조직이 일반적으로 접근할 수 있는 데이터 소스가 많기 때문에, 인공지능 시스템에 공급하기 전에 데이터 레이크로 전달할 것을 권장한다. 이는 반복성과 감사 가능성을 보장하는 데 도움이 될 것이다.

잠재적 및 실현된 이점

조직 내외부의 일반적인 인식에 대한 더 상세한 이해는 관계를 사전적으로 관리하는 데 중요한 이점을 제공합니다. 피드백을 해석하고 이에 따라 조치를 취하면 주주와 고객에게 더 나은 제품이나 서비스를 제공할 수 있습니다. 점점 더 디지털화되는 세계에서 조직은 자신의 디지털 발자국이 자신들에 대해 무엇을 말하는지 이해해야 합니다. 이러한 피드백이 도착하는 곳의 인구 통계적 구성에 대한 추가적인 이해는 모두를 위한 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Telemus AI™은 정부 및 기업에 고급 솔루션을 제공하는 호주 기반의 인공지능 기업입니다. Telemus AI™을 귀하의 조직에 어떻게 내장할 수 있는지 무료 상담을 위해 오늘 당사에 문의하십시오.