Obdelava jezika - Računalniki, ki berejo in interpretirajo

Sistemi za analizo čustev običajno dajejo naslednje tipične izhode, ko dobijo besedilne vnose, ki dajejo kategorično interpretacijo osnovnega besedila:

• Pozitivno - Besedilna vsebina ima pozitivno podtono in čustvenost
• Nevtralno - Besedilna vsebina ima negativen podton in čustvenost
• Negativno - Besedilna vsebina ima negativen podton in čustvenost

Pomembno je opozoriti, da so ljudje leksikone skrbno izbirali več let, kar poudarja, da so za dobro delovanje in doseganje želenih ciljev sistemov umetne inteligence potrebni visokokakovostni podatki.

Pregled organizacijskega izziva

Glede na več končnih točk komunikacije in obseg delovanja organizacij je težko spremljati razpoloženje po organizaciji. Zaposleni in stranke so lahko razpršeni po različnih regijah, območjih ali oddelkih, kjer deležniki in stranke izražajo pozitivno razpoloženje, drugi pa predstavljajo negativno razpoloženje. Tako je težko določiti razpoloženje po celotnem spektru delovanja organizacije.

Bistveno je razumeti splošne organizacijske percepcije tako interno kot eksterno. Tradicionalno so to funkcijo opravljale ankete, čeprav so lahko pristranske glede na posameznike, ki so motivirani za njihovo izpolnjevanje. Uporaba družbenih medijev in drugih virov podatkov lahko prispeva k razumevanju organizacijskega čustvovanja. Kot primer, multinacionalna in dobro prepoznavna blagovna znamka oblačil, kot je Adidas, s prisotnostjo v več državah, ki posluje v različnih jezikih in v mnogih različnih kulturnih okoljih. Verjetno bomo opazili različne ravni čustvovanja v različnih regijah. Prepoznavanje negativnega čustvovanja je dober način za obravnavo njegovih vzrokov, kar ima za posledico večjo prodajo in tako prispeva k dobičku.

Organizacijski podatki, razpoložljivi kot vhod za AI

Naslednje navaja sezname potencialnih podatkovnih virov, ki se lahko uporabijo kot sredstvo analize čustev:

• Platforme družbenih medijev, vključno s Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• Sistemi za upravljanje odnosov s strankami, vključno s Salesforce, Microsoft CRM
• Organizacijska e-poštna sporočila in pisma, poslana med zaposlenimi in strankami
• Sistemi klicnih centrov, kot sta Cisco in Google Voice, so zmožni zagotavljanja prepisov pogovorov
• Združevalci ocen, kot so ocene Google in Facebook, ki uvrščajo vpisana podjetja med 1-5 zvezdicami

Pri kombiniranju informacij iz več virov se pojavijo nekatere težave s podatki. Očitna težava je, kako natančno povezati stranke po različnih naborih podatkov. V tej študiji primera predlagamo, da jih obravnavamo kot neodvisne entitete, da odkrijemo skupno razpoloženje po celotni organizaciji in ne na ravni posameznika. Glede na dolžino besedilnega vnosa je treba podatkovne strukture skrbno izbrati tako v shemi podatkovne baze kot znotraj različnih skript, ki se uporabljajo za obdelavo samih podatkov.

Metodologija integracije

Naslednje je pregled postopka, ki bi ga na visoki ravni izvedli za analizo besedilnih virov znotraj organizacije:

1. Prepoznajte besedilne sklice in sisteme, ki jih zajemajo, ter določite, katero besedilo je primerno za analizo
2. Izvleči besedilne vire prek REST API-jev in jih poslati ponudniku oblačnega računanja za analizo v realnem času
3. Pošljite vire skozi Telemus AI™ in vrnite razširjene video vire nazaj v sistem za varnostno spremljanje
4. Nastavite prilagojena opozorila za varnostno osebje na podlagi tega, kar je zaznano

Ker Telemus AI™ prevzame večino dela, se lahko organizacija osredotoči na poslovno logiko in interpretacijo rezultatov namesto na tehnično implementacijo.

Organizacijske aplikacije

Naslednje navaja druge potencialne aplikacije za vašo organizacijo:

• Skeniranje končnih točk spletnih družbenih omrežij po organizaciji in določanje splošnega razpoloženja.
• Spremljanje opomb strank v CRM sistemih, kot je Salesforce, za določitev vsebine opomb.
• Skeniranje e-pošte za pridobitev skupne metrike razpoloženja po organizaciji.
• Samodejna obdelava prepisov telefonskih pogovorov in prepoznavanje tako pozitivnih kot negativnih izkušenj strank.
• Skeniranje povratnih informacij, ostavljenih na spletnih mestih združevalcev ocen, kot tudi ocene.
• Samodejno zaznavanje asocialnega vedenja prek digitalnih medijev in njegovo preprečevanje, preden bi eskaliralo, kar vodi do izboljšane uporabniške izkušnje.

Ker organizacije običajno dostopajo do številnih virov podatkov, priporočamo, da jih posredujejo v podatkovno jezero, preden jih vnesejo v sistem umetne inteligence; to bo pomagalo zagotoviti ponovljivost in zvočnost.

Morebitne in uresničene prednosti

Podrobnejše razumevanje splošnih percepcij organizacije tako znotraj kot v tujini prinaša pomembne koristi pri proaktivnem upravljanju odnosov. Razlaga in upoštevanje povratnih informacij lahko zagotovi boljši izdelek ali storitev delničarjem in strankam. V vse bolj digitalnem svetu morajo organizacije razumeti, kaj njihov digitalni odtis pove o njih. Nadaljnje razumevanje demografske sestave, od koder prihajajo takšne povratne informacije, lahko prav tako pomaga izboljšati izkušnje za vse.

Telemus AI™ je avstralsko podjetje za umetno inteligenco, ki vladi in podjetjem zagotavlja napredne rešitve. Kontaktirajte nas danes za brezplačno posvetovanje o tem, kako lahko Telemus AI™ vgradite v vašo organizacijo.