ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ - ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਰ
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਪਰਕ ਕਰਦੇ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਰਬਾਂ ਸੁਨੇਹੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣਾ ਹੋਵੇ। ਜਨਤਕ ਹਸਤੀਆਂ, ਸੰਗਠਨਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਬਿਆਨ ਅਤੇ ਰਾਏ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਵਚਨ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਖਾਤਿਆਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਅਤੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਮੁੱਚੀ ਭਾਵਨਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਰਾਹੀਂ ਮੈਕਰੋ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਖ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਾਹੀਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁੱਟ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਵਿਆਖਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
- ਸਕਾਰਾਤਮਕ - ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਹੈ
- ਨਿਰਪੱਖ - ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਹੈ
- ਨਕਾਰਾਤਮਕ - ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਕੇਤ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਹੈ
ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਲੈਕਸੀਕਾਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸੰਖੇਪ
ਕਈ ਸੰਚਾਰ ਐਂਡਪੌਇੰਟਾਂ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਭਰ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ, ਖੇਤਰਾਂ ਜਾਂ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਹਿੱਸੇਦਾਰ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦਕਿ ਦੂਸਰੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਪੂਰੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ।
ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਦੋਵਾਂ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਆਮ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੇ ਇਹ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਬਹੁ-ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦਾ ਬ੍ਰਾਂਡ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Adidas, ਜਿਸ ਦੀ ਕਈ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਗੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਪਿਛੋਕੜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖੇ ਜਾਣਗੇ। ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਇਸਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਿਕਰੀ ਵਧੇਗੀ ਅਤੇ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤਲ-ਰੇਖਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ।
AI ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾ
ਹੇਠਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
- ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Facebook, Twitter, Instagram, TikTok ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ Salesforce, Microsoft CRM ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
- ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਭੇਜੇ ਗਏ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਈਮੇਲ ਅਤੇ ਪੱਤਰ
- ਸਿਸਕੋ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਵੌਇਸ ਵਰਗੀਆਂ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ
- ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਰਗੇ ਸਮੀਖਿਆ ਐਗਰੀਗੇਟਰ ਜੋ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ 1-5 ਸਿਤਾਰਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ
ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ ਕੁਝ ਡੇਟਾ ਮੁੱਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਸ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਇਕਾਈਆਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਜੋ ਪੂਰੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਭਾਵਨਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਨਾ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸਕੀਮਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਚੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਏਕੀਕਰਨ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਧੀ
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪਾਠ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਰਾਂਗੇ:
- ਟੈਕਸਟ ਹਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਟੈਕਸਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈ
- REST APIs ਰਾਹੀਂ ਟੈਕਸਟ ਸਰੋਤ ਕੱਢੋ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਲਾਊਡ-ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਨੂੰ ਭੇਜੋ।
- ਫੀਡਾਂ ਨੂੰ Telemus AI™ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਵਧਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਵੀਡੀਓ ਫੀਡਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਭੇਜੋ
- ਜੋ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਉਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ਅਲਰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ
ਇਹ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ Telemus AI™ ਬਹੁਤੇ ਕੰਮ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਸੰਗਠਨ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਹੇਠਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:
- ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਭਰ ਵਿੱਚ ਔਨਲਾਈਨ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਭਾਵਨਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
- ਨੋਟਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Salesforce ਵਰਗੇ CRM ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਨੋਟਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ।
- ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਭਰ ਵਿੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਜੋੜ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ।
- ਟੈਲੀਫੋਨ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ।
- ਸਮੀਖਿਆ ਐਗਰੀਗੇਟਰ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡੀ ਗਈ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਰੇਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨਾ।
- ਡਿਜੀਟਲ ਮਾਧਿਅਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਮਾਜ-ਵਿਰੋਧੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜਣਾ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਰੋਕਣਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਗਠਨਾਂ ਕੋਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਲੇਕ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰੋ; ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਆਡੀਟਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਲਾਭ
ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਬਾਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਆਮ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮਝ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਸ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਟਾਕਹੋਲਡਰਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਧਦੀ-ਫੈਲਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਦੁਨੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪੈਰ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਿੱਥੋਂ ਅਜਿਹਾ ਫੀਡਬੈਕ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉੱਥੇ ਜਨਸੰਖਿਆਤਮਕ ਬਣਤਰ ਦੀ ਹੋਰ ਸਮਝ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਤਜਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
Telemus AI™ ਇੱਕ ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਲਈ ਉੱਨਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਸਲਾਹ ਲਈ ਕਿ Telemus AI™ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
