Valodas apstrāde - Datori, kas lasa un interpretē

Noskaņojuma analīzes sistēmas parasti rada šādus tipiskos rezultātus, saņemot teksta ievaddatus, kas sniedz kategorisku pamatā esošā teksta interpretāciju:

• Pozitīvs - Tekstuālā satura pārvalks un noskaņojums ir pozitīvs
• Neitrāls - Teksta saturam piemīt negatīva noskaņa un sentimentālisms
• Negatīvs - Teksta saturam piemīt negatīva nokrāsa un sentimentālums

Ir svarīgi atzīmēt, ka cilvēki ir veidojuši leksikonus daudzu gadu garumā, uzsvērojot, ka mākslīgās intelekta sistēmām ir nepieciešami augstas kvalitātes dati, lai tās labi darbotos un sasniegtu vēlamos mērķus.

Organizācijas izaicinājuma pārskats

Ņemot vērā vairākus komunikācijas galapunktus un organizāciju darbības mērogu, ir grūti izsekot noskaņojumam visā organizācijā. Darbinieki un klienti var būt izkaisīti pa dažādiem reģioniem, apgabaliem vai nodaļām, kur ieinteresētās puses un klienti izsaka pozitīvu noskaņojumu, bet citi pārstāv negatīvu noskaņojumu. Tādējādi noskaņojuma noteikšana visā organizācijas darbības spektrā ir grūti.

Ir būtiski saprast vispārīgās organizācijas uztveres gan iekšēji, gan ārēji. Tradicionāli aptaujas ir veikušas šo funkciju, lai gan tās var būt neobjektīvas, atkarībā no indivīdiem, kas ir motivēti tās aizpildīt. Sociālo mediju un citu datu avotu izmantošana var veicināt organizācijas noskaņojuma izpratni. Piemēram, daudznacionāls un labi atpazīstams apģērbu zīmols, piemēram, Adidas, ar klātbūtni vairākās valstīs, kas darbojas dažādās valodās starp daudziem dažādiem kultūras foniem. Dažādos reģionos, visticamāk, tiks novēroti atšķirīgi noskaņojuma līmeņi. Negatīva noskaņojuma identificēšana ir labs veids, kā risināt tā cēloņus, kā rezultātā palielinās pārdošana un tādējādi veicinot peļņu.

Organizācijas dati, kas pieejami kā AI ievade

Tālāk ir uzskaitīti potenciālie datu avoti, kurus var izmantot kā noskaņojuma analīzes līdzekli:

• Sociālo mediju platformas, tostarp Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Klientu attiecību pārvaldības sistēmas, tostarp Salesforce, Microsoft CRM
• Organizācijas e-pasta vēstules un vēstules, kas nosūtītas starp darbiniekiem un klientiem
• Zvanu centra sistēmas, piemēram, Cisco un Google Voice, spēj nodrošināt sarunu transkripciju
• Atsauksmju apkopotāji, piemēram, Google un Facebook atsauksmes, kas sarindo uzskaitītos uzņēmumus no 1 līdz 5 zvaigznēm

Dažas datu problēmas parādās, apvienojot informāciju no vairākiem avotiem. Acīmredzama problēma ir tas, kā precīzi saistīt klientus dažādos datu kopos. Šajā gadījuma izpētē mēs ierosinām uzskatīt tos par neatkarīgām entītijām, lai atklātu kopējo noskaņojumu visā organizācijā, nevis mērķētu uz atsevišķu indivīdu līmeni. Ņemot vērā teksta ievades garumu, datu struktūras ir rūpīgi jāizvēlas gan datubāzes shēmā, gan dažādos skriptos, ko izmanto datu apstrādei.

Integrācijas metodoloģija

Tālāk ir sniegts augsta līmeņa pārskats par procesu, ko mēs veiktu, lai analizētu teksta avotus organizācijā:

1. Identificējiet teksta atsauces un sistēmas, kas tās uztver, nosakiet, kurš teksts ir piemērots kandidāts analīzei
2. Izvilkt teksta avotus, izmantojot REST API, un nosūtīt tos mākoņskaitļošanas pakalpojumu sniedzējam reāllaika analīzei
3. Ievadiet plūsmas caur Telemus AI™ un atgrieziet papildinātās video plūsmas atpakaļ drošības uzraudzības sistēmā
4. Iestatiet pielāgotus brīdinājumus drošības personālam, pamatojoties uz to, kas tiek atklāts

Ņemot vērā, ka Telemus AI™ veic lielāko daļu darba, organizācija var koncentrēties uz biznesa loģiku un rezultātu interpretēšanu, nevis uz tehnisko ieviešanu.

Organizatoriskie lietojumi

Tālāk ir uzskaitītas citas potenciālās lietojumprogrammas jūsu organizācijai:

• Skenējiet tiešsaistes sociālo mediju galapunktus visā organizācijā un nosakiet vispārējo noskaņojumu.
• Uzraudzīt klientu piezīmes CRM sistēmās, piemēram, Salesforce, lai noteiktu piezīmju saturu.
• Skenējot e-pastus, lai iegūtu vispārēju apkopēju noskaņojuma rādītāju visā organizācijā.
• Automātiski apstrādāt telefona sarunu transkriptus un identificēt gan pozitīvas, gan negatīvas klientu pieredzes.
• Skenējot atsauksmes, kas atstātas atsauksmju apkopošanas tīmekļa vietnēs, kā arī vērtējumu.
• Automātiski atklāt antisociālu uzvedību, kas izpausta caur digitāliem medijiem, un to neitralizēt pirms tā eskalācijas, kas uzlabo lietotāja pieredzi.

Tā kā organizācijām parasti ir piekļuve daudziem datu avotiem, mēs iesakām tos novirzīt datu ezerā pirms to ievadīšanas mākslīgā intelekta sistēmā; tas palīdzēs nodrošināt atkārtojamību un auditējamību.

Potenciālie un realizētie ieguvumi

Sīkāka izpratne par organizācijas vispārējo uztveri gan iekšzemē, gan ārvalstīs sniedz nozīmīgus ieguvumus proaktīvā attiecību pārvaldībā. Atgriezeniskās saites interpretēšana un īstenošana var nodrošināt labāku produktu vai pakalpojumu akcionāriem un klientiem. Arvien digitālākā pasaulē organizācijām ir jāsaprot, ko viņu digitālā pēda par tiem saka. Turpmāka izpratne par demogrāfisko sastāvu vietās, no kurām šāda atgriezeniskā saite nāk, var arī palīdzēt uzlabot pieredzi visiem.

Telemus AI™ ir Austrālijā bāzēts mākslīgā intelekta uzņēmums, kas nodrošina progresīvus risinājumus valdībām un uzņēmumiem. Sazinieties ar mums jau šodien, lai saņemtu bezmaksas konsultāciju par to, kā Telemus AI™ var iekļaut jūsu organizācijā.