Обработка на јазик - Компјутери кои читаат и толкуваат

Системите за анализа на сентимент обично ги даваат следните типични излези кога се снабдени со текстуални влезови кои даваат категорична интерпретација на основниот текст:

• Позитивно - Текстуалната содржина има позитивен тон и сантименталност
• Неутрално - Текстуалната содржина има негативен призвук и сентименталност
• Негативно - Текстуалната содржина има негативен призвук и сентименталност

Важно е да се забележи дека луѓето ги кураторирале лексиконите низ многу години, нагласувајќи дека се потребни висококвалитетни податоци за системите за вештачка интелигенција да функционираат добро и да ги постигнат посакуваните цели.

Преглед на организацискиот предизвик

Дадени повеќе крајни точки за комуникација и големината на она што организациите го оперираат, тешко е да се следи сентименталноста низ организацијата. Вработените и клиентите може да бидат распространети низ различни региони, области или оддели каде што засегнатите страни и клиентите изразуваат позитивна сентименталност додека други претставуваат негативна сентименталност. Така, одредувањето на сентименталноста низ целиот спектар на тоа како operира организацијата е тешко.

Есенцијално е да се разберат општите организациски перцепции и внатрешно и надворешно. Традиционално, анкетите ја извршуваа оваа функција, иако тие може да бидат пристрасни врз основа на поединците мотивирани да ги пополнат. Употребата на социјалните медиуми и други извори на податоци може да придонесат за разбирање на организациската сентименталност. Како пример, мултинационален и добро препознатлив бренд за облека како Adidas, со присуство во повеќе земји кој работи во различни јазици низ многу различни културни средини. Различни нивоа на сентименталност веројатно ќе бидат забележани низ различни региони. Идентификувањето на негативен сентимент е добар начин за адресирање на неговите причини, што резултира со повеќе продажби и, со тоа, придонесува за крајниот резултат.

Организациони податоци достапни како AI влез

Следниот текст ги наведува потенцијалните извори на податоци што можат да се искористат како средство за анализа на сентимент:

• Платформи за социјални медиуми вклучувајќи Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Системи за управување со односи со клиенти, вклучувајќи Salesforce, Microsoft CRM
• Организациони е-пошта и писма испратени помеѓу вработените и клиентите
• Системите за кол-центри како што се Cisco и Google Voice се способни да обезбедат транскрипции на разговори
• Агрегатори на рецензии како што се рецензиите на Google и Facebook што ги рангираат наведените бизниси помеѓу 1-5 ѕвезди

Се појавуваат одредени проблеми со податоците кога се комбинираат информации од повеќе извори. Очевиден проблем е како точно да се поврзат клиентите низ различни множества на податоци. Во оваа студија на случај, предлагаме да се третираат како независни ентитети за да се открие агрегатен сентимент низ целата организација, а не насочен на ниво на поединец. Имајќи ја предвид должината на текстуалниот влез, структурите на податоци мора да се изберат внимателно и во шемата на базата на податоци и во рамките на различните скрипти што се користат за обработка на самите податоци.

Методологија за интеграција

Следниот текст е преглед на процесот што би го извршиле на високо ниво за анализа на текстуални извори во рамките на една организација:

1. Идентификувајте текстуални референци и системите што ги бележат, определете кој текст е соодветен кандидат за анализа
2. Извлечи текстуални извори преку REST API-и и внеси ги кај провајдер на cloud-computing за анализа во реално време
3. Пуштете ги емисиите низ Telemus AI™ и вратете ги проширените видеоемисии назад во системот за безбедносен мониторинг
4. Поставете прилагодени известувања до безбедносниот персонал врз основа на она што е откриено

Дадено дека Telemus AI™ се грижи за поголемиот дел од работата, организацијата може да се фокусира на деловната логика и интерпретирањето на резултатите отколку на техничката имплементација.

Организациски апликации

Следниот текст ги наведува други потенцијални апликации за вашата организација:

• Скенирајте крајни точки на онлајн социјални медиуми низ организација и определете го целокупното расположение.
• Следење на белешките за клиенти на CRM системи како Salesforce за да се утврди содржината на белешките.
• Скенирање е-пошта за добивање на целокупна агрегатна метрика на расположението низ организација.
• Автоматски обработувајте транскрипти од телефонски разговори и идентификувајте ги и позитивните и негативните искуства на клиентите.
• Скенирање на повратните информации оставени на веб-страници за агрегација на рецензии, како и на оценката.
• Автоматско откривање на антисоцијално однесување преку дигитални медиуми и спротивставување на него пред да ескалира, што води до подобрено корисничко искуство.

Бидејќи има многу извори на податоци до кои организациите обично имаат пристап, препорачуваме да ги пренесете во data lake пред да ги внесете во систем за вештачка интелигенција; ова ќе помогне да се осигура повторливоста и ревидибилноста.

Потенцијални и реализирани придобивки

Подетално разбирање на општите перцепции за една организација и внатре и надвор обезбедува значителни придобивки во проактивното управување со односите. Интерпретирањето и дејствувањето врз основа на повратни информации може да обезбеди подобар производ или услуга на акционерите и клиентите. Во сè подигитален свет, организациите треба да разберат што нивниот дигитален отисок вели за нив. Понатамошно разбирање на демографскиот состав од каде пристигнуваат таквите повратни информации, исто така, може да помогне во подобрување на искуствата за сите.

Telemus AI™ е австралиска компанија за вештачка интелигенција која обезбедува напредни решенија за влада и претпријатија. Контактирајте со нас денес за бесплатна консултација за тоа како Telemus AI™ може да биде вграден во вашата организација.