Kalbos apdorojimas - Kompiuteriai, kurie skaito ir interpretuoja

Nuotaikų analizės sistemos paprastai pateikia šiuos tipinius rezultatus, kai gauna teksto įvestis, kurie suteikia kategorinę pagrindinio teksto interpretaciją:

• Teigiama – Tekstinis turinys yra teigiamo atspalvio ir jausmingumo
• Neutralus – Tekstinis turinys turi neigiamą atspalvį ir jautrumą
• Neigiamas – Tekstinis turinys turi neigiamą atspalvį ir jautrumą

Svarbu pažymėti, kad žmonės leksikonus kūrė daugelį metų, pabrėždami, kad dirbtinio intelekto sistemoms gerai veikti ir pasiekti norimus tikslus reikalingi aukštos kokybės duomenys.

Organizacinio iššūkio apžvalga

Turint kelis ryšių galinius taškus ir atsižvelgiant į organizacijų veiklos mastą, sunku sekti jauseną visoje organizacijoje. Darbuotojai ir klientai gali būti pasklidę skirtinguose regionuose, zonose ar departamentuose, kur suinteresuotosios šalys ir klientai išreiškia teigiamą jauseną, o kiti – neigiamą. Taigi sunku nustatyti jauseną visame organizacijos veiklos spektre.

Būtina suprasti bendrąsias organizacijos percepcijas tiek viduje, tiek išorėje. Tradiciškai šią funkciją atliko apklausos, nors jos gali būti šališkos priklausomai nuo asmenų, motyvuotų jas užpildyti. Socialinių tinklų ir kitų duomenų šaltinių naudojimas gali prisidėti prie organizacijos nuotaikų supratimo. Pavyzdžiui, tarptautinė ir gerai žinoma drabužių prekės ženklas, toks kaip Adidas, veikiantis daugelyje šalių, dirbantis įvairiomis kalbomis ir veikiantys daugelyje skirtingų kultūrinių aplinkų. Tikėtina, kad skirtinguose regionuose bus stebimi skirtingi nuotaikų lygiai. Neigiamų nuotaikų nustatymas yra geras būdas pašalinti jų priežastis, o tai lemia didesnį pardavimų skaičių ir taip prisideda prie pelno.

Organizaciniai duomenys, prieinami kaip AI įvestis

Toliau išvardyti potencialūs duomenų šaltiniai, kurie gali būti naudojami kaip nuotaikos analizės priemonė:

• Socialinės medijos platformos, įskaitant Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Klientų santykių valdymo sistemos, įskaitant Salesforce, Microsoft CRM
• Organizaciniai el. laiškai ir laiškai, siunčiami tarp darbuotojų ir klientų
• Skambučių centro sistemos, tokios kaip „Cisco“ ir „Google Voice“, gali teikti pokalbių transkripcijas
• Atsiliepimų agregatoriai, tokie kaip Google ir Facebook atsiliepimai, kurie vertina įtrauktas įmones nuo 1 iki 5 žvaigždžių

Kai kurios duomenų problemos iškyla derinant informaciją iš kelių šaltinių. Akivaizdi problema – kaip tiksliai susieti klientus įvairiuose duomenų rinkiniuose. Šioje atvejo studijoje siūlome laikyti juos nepriklausomomis esybėmis, kad būtų galima nustatyti bendrą nuotaiką visoje organizacijoje, o ne individualiu lygmeniu. Atsižvelgiant į teksto įvesties ilgį, duomenų struktūros turi būti atrenkamos atsargiai tiek duomenų bazės schemoje, tiek įvairiuose scenarijuose, naudojamuose duomenims apdoroti.

Integracijos metodologija

Toliau pateikiama aukšto lygio proceso, kurį atliktume analizuodami tekstinius šaltinius organizacijoje, apžvalga:

1. Identifikuokite tekstinius nuorodinius duomenis ir sistemas, kurie juos fiksuoja, nustatykite, kuris tekstas yra tinkamas analizei kandidatas
2. Ištraukti tekstinius šaltinius per REST API ir pateikti juos debesijos skaičiavimų teikėjui realaus laiko analizei
3. Paleisti srautus per Telemus AI™ ir grąžinti papildytus vaizdo srautus atgal į saugumo stebėjimo sistemą
4. Nustatykite tinkintus įspėimus saugumo darbuotojams pagal tai, kas aptikta

Atsižvelgiant į tai, kad Telemus AI™ atlieka didžiąją dalį darbo, organizacija gali sutelkti dėmesį į verslo logiką ir rezultatų interpretavimą, o ne į techninį įgyvendinimą.

Organizaciniai taikymai

Toliau išvardytos kitos potencialios programos jūsų organizacijai:

• Nuskaityti internetinius socialinės medijos galinius taškus visoje organizacijoje ir nustatyti bendrą nuotaiką.
• Stebėkite klientų pastabas CRM sistemose, tokiose kaip Salesforce, norėdami nustatyti pastabų turinį.
• Nuskaityti el. laiškus, siekiant gauti bendrą agreguotą nuotaikos rodiklį visoje organizacijoje.
• Automatiškai apdoroti telefoninių pokalbių transkripcijas ir nustatyti tiek teigiamą, tiek neigiamą klientų patirtį.
• Nuskaityti atsiliepimų agregatorių svetainėse paliktus atsiliepimus bei įvertinimus.
• Automatiškai aptikti antisocialinį elgesį, pasireiškiantį per skaitmenines priemones, ir jam užkirsti kelią dar jam nepaūmėjus, taip gerinant naudotojo patirtį.

Kadangi organizacijos paprastai turi prieigą prie daugelio duomenų šaltinių, rekomenduojame juos perduoti į duomenų ežerą prieš paduodant į dirbtinio intelekto sistemą; tai padės užtikrinti pakartojamumą ir audituojamumą.

Potencialūs ir realizuoti pranašumai

Išsamesnis organizacijos įvaizdžio suvokimas tiek viduje, tiek užsienyje suteikia didelių pranašumų proaktyviai valdant santykius. Grįžtamojo ryšio interpretavimas ir įgyvendinimas gali suteikti geresnį produktą ar paslaugą akcininkams ir klientams. Vis labiau skaitmeniniame pasaulyje organizacijos turi suprasti, ką apie jas sako jų skaitmeninis pėdsakas. Detalesnis tokių atsiliepimų demografinės sudėties supratimas taip pat gali padėti pagerinti patirtį visiems.

Telemus AI™ yra Australijoje įsikūrusi dirbtinio intelekto įmonė, teikianti pažangius sprendimus vyriausybėms ir įmonėms. Susisiekite su mumis šiandien dėl nemokamos konsultacijos, kaip Telemus AI™ gali būti įdiegta jūsų organizacijoje.