Procesarea Limbajului - Calculatoare care Citesc și Interpretează

Sistemele de analiză a sentimentelor produc de obicei următoarele rezultate tipice atunci când li se furnizează intrări textuale care oferă o interpretare categorică a textului subiacent:

• Pozitiv - Conținutul textual are o nuanță și o sentimentalitate pozitive
• Neutru - Conținutul textual are o nuanță negativă și sentimentalism
• Negativ - Conținutul textual are o nuanță și o sentimentalitate negative

Este important de reținut că oamenii au curatoriat lexicoanele de-a lungul multor ani, subliniind că sunt necesare date de înaltă calitate pentru ca sistemele de inteligență artificială să funcționeze bine și să își atingă obiectivele dorite.

Prezentare generală a provocării organizaționale

Având în vedere multiple puncte finale de comunicare și dimensiunea a ceea ce operează organizațiile, este dificil să se urmărească sentimentul la nivelul unei organizații. Angajații și clienții pot fi răspândiți în diferite regiuni, zone sau departamente, unde părțile interesate și clienții exprimă un sentiment pozitiv, în timp ce alții reprezintă un sentiment negativ. Astfel, determinarea sentimentului pe întregul spectru în care operează o organizație este dificilă.

Este esențial să se înțeleagă percepțiile organizaționale generale, atât intern, cât și extern. În mod tradițional, sondajele au îndeplinit această funcție, deși acestea pot fi părtinitoare în funcție de persoanele motivate să le completeze. Utilizarea rețelelor sociale și a altor surse de date poate contribui la înțelegerea sentimentelor organizaționale. De exemplu, o marcă de îmbrăcăminte multinațională și recunoscută, precum Adidas, cu o prezență în mai multe țări, care face afaceri în diverse limbi pe parcursul multor medii culturale diferite. Niveluri diferite de sentimente vor fi probabil observate în regiuni variate. Identificarea sentimentelor negative este o modalitate bună de a aborda cauzele acestora, rezultând mai multe vânzări și, astfel, contribuind la profitul net.

Date organizaționale disponibile ca intrare AI

Următoarele enumeră sursele de date potențiale care pot fi utilizate ca mijloc de analiză a sentimentelor:

• Platforme de socializare, inclusiv Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Sisteme de gestionare a relațiilor cu clienții, inclusiv Salesforce, Microsoft CRM
• E-mailuri și scrisori organizaționale trimise între angajați și clienți
• Sistemele de call center precum Cisco și Google Voice sunt capabile să furnizeze transcrieri ale conversațiilor
• Agregatoare de recenzii precum recenziile Google și Facebook care clasamentează afacerile listate între 1-5 stele

Anumite probleme legate de date apar atunci când se combină informații din mai multe surse. O problemă evidentă este modul de a asocia clienții prin diverse seturi de date cu acuratețe. În acest studiu de caz, sugerăm tratarea lor ca entități independente pentru a descoperi sentimentul agregat la nivelul unei întregi organizații și nu vizat la nivel individual. Având în vedere lungimea intrării textuale, structurile de date trebuie selectate cu atenție atât în schema bazei de date, cât și în cadrul diverselor scripturi utilizate pentru a procesa datele însele.

Metodologie de Integrare

Următoarele reprezintă o prezentare generală la nivel înalt a procesului pe care l-am efectua pentru a analiza surse textuale într-o organizație:

1. Identificați referințele textuale și sistemele care le capturează, determinați ce text este un candidat potrivit pentru analiză
2. Extrageți surse textuale prin API-uri REST și transmiteți-le unui furnizor de cloud computing pentru analiză în timp real
3. Treceți fluxurile prin Telemus AI™ și returnați fluxurile video augmentate înapoi sistemului de monitorizare a securității
4. Configurați alerte personalizate pentru personalul de securitate pe baza a ceea ce este detectat

Având în vedere că Telemus AI™ se ocupă de cea mai mare parte a muncii, organizația se poate concentra pe logica de business și pe interpretarea rezultatelor rather decât pe implementarea tehnică.

Aplicații organizaționale

Următoarele enumeră alte aplicații potențiale pentru organizația dumneavoastră:

• Scanați punctele finale ale rețelelor sociale online dintr-o organizație și determinați sentimentul general.
• Monitorizați notele clienților din sistemele CRM, cum ar fi Salesforce, pentru a determina conținutul notelor.
• Scanarea e-mailurilor pentru a obține o metrică agregată generală a sentimentului dintr-o organizație.
• Procesarea automată a transcrierilor conversațiilor telefonice și identificarea atât a experiențelor pozitive, cât și a celor negative ale clienților.
• Scanarea feedback-ului lăsat pe site-urile agregatoare de recenzii, precum și a evaluării.
• Detectarea automată a comportamentului antisocial angajat prin intermediuri digitale și contracararea acestuia înainte de a escalada, ducând la o experiență îmbunătățită a utilizatorului.

Deoarece există multe surse de date la care organizațiile au de obicei acces, recomandăm transferarea lor într-un data lake înainte de a fi introduse într-un sistem de inteligență artificială; acest lucru va ajuta la asigurarea repetabilității și auditabilității.

Beneficii Potențiale și Realizate

O înțelegere mai detaliată a percepțiilor generale ale unei organizații, atât în interior, cât și în străinătate, oferă beneficii semnificative în gestionarea proactivă a relațiilor. Interpretarea și acționarea în baza feedback-ului pot oferi un produs sau un serviciu mai bun acționarilor și clienților. Într-o lume din ce în ce mai digitală, organizațiile trebuie să înțeleagă ce spune amprenta lor digitală despre ele. O înțelegere mai profundă a compoziției demografice de unde provine un astfel de feedback poate ajuta, de asemenea, la îmbunătățirea experiențelor pentru toți.

Telemus AI™ este o companie de inteligență artificială cu sediul în Australia care oferă soluții avansate guvernelor și întreprinderilor. Contactați-ne astăzi pentru o consultație gratuită despre modul în care Telemus AI™ poate fi încorporat în organizația dumneavoastră.