การประมวลผลภาษา - คอมพิวเตอร์ที่อ่านและตีความ

ระบบวิเคราะห์ความคิดเห็นและอารมณ์มักจะให้ผลลัพธ์ทั่วไปดังต่อไปนี้เมื่อได้รับข้อมูลนำเข้าแบบข้อความ ซึ่งให้การตีความเชิงหมวดหมู่ของข้อความต้นฉบับ:

• เชิงบวก - เนื้อหาทางข้อความมีน้ำเสียงและความรู้สึกที่เป็นเชิงบวก
• เป็นกลาง - เนื้อหาทางข้อความมีน้ำเสียงพื้นฐานและความรู้สึกที่เป็นเชิงลบ
• เชิงลบ - เนื้อหาทางข้อความมีน้ำเสียงพื้นฐานและความรู้สึกที่เป็นเชิงลบ

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าผู้คนได้คัดสรรศัพท์เหล่านี้มาเป็นเวลาหลายปี ซึ่งเน้นย้ำว่าระบบปัญญาประดิษฐ์ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้ทำงานได้ดีและบรรลุวัตถุประสงค์ที่ต้องการ

ภาพรวมของความท้าทายในองค์กร

เมื่อพิจารณาจุดปลายทางการสื่อสารหลายจุดและขนาดของสิ่งที่องค์กรดำเนินการ จึงเป็นการยากที่จะติดตามความรู้สึกทั่วทั้งองค์กร พนักงานและลูกค้าอาจกระจายอยู่ในภูมิภาค พื้นที่ หรือแผนกต่างๆ ซึ่งผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและลูกค้าแสดงความรู้สึกเชิงบวกในขณะที่คนอื่นๆ แสดงความรู้สึกเชิงลบ ดังนั้น การกำหนดความรู้สึกทั่วทั้งสเปกตรัมของการดำเนินงานขององค์กรจึงเป็นเรื่องยาก

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจการรับรู้เกี่ยวกับองค์กรโดยทั่วไปทั้งภายในและภายนอก ตามธรรมเนียมแล้ว การสำรวจมักทำหน้าที่นี้ แม้ว่าการสำรวจเหล่านี้อาจมีความลำเอียงตามแรงจูงใจของแต่ละบุคคลที่ตอบแบบสอบถาม การใช้สื่อสังคมออนไลน์และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ สามารถช่วยให้เข้าใจความรู้สึกขององค์กรได้ ตัวอย่างเช่น แบรนด์เสื้อผ้าข้ามชาติที่เป็นที่รู้จักกันดี เช่น Adidas ซึ่งมีสาขาในหลายประเทศ ทำธุรกิจในหลายภาษาและมีพื้นเพทางวัฒนธรรมที่แตกต่างกัน ความรู้สึกในระดับที่แตกต่างกันจะถูกสังเกตเห็นในแต่ละภูมิภาค การระบุความรู้สึงเชิงลบเป็นวิธีที่ดีในการจัดการกับสาเหตุของมัน ส่งผลให้มียอดขายเพิ่มขึ้น และช่วยส่งเสริมผลกำไรของกิจการ

ข้อมูลองค์กรที่พร้อมใช้เป็นข้อมูลนำเข้า AI

ต่อไปนี้เป็นรายการแหล่งข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นซึ่งสามารถนำมาใช้เป็นวิธีการวิเคราะห์ความคิดเห็น:

• แพลตฟอร์มสื่อสังคมออนไลน์ รวมถึง Facebook, Twitter, Instagram, TikTok
• ระบบการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า รวมถึง Salesforce, Microsoft CRM
• อีเมลและจดหมายขององค์กรที่ส่งระหว่างพนักงานและลูกค้า
• ระบบศูนย์รับโทรศัพท์ เช่น Cisco และ Google Voice สามารถจัดทับทึกการสนทนาได้
• ตัวรวบรวมบทวิจารณ์ เช่น บทวิจารณ์บน Google และ Facebook ที่จัดอันดับธุรกิจที่อยู่ในรายการระหว่าง 1-5 ดาว

ปัญหาด้านข้อมูลบางประการปรากฏขึ้นเมื่อรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง ปัญหาที่เห็นได้ชัดคือวิธีเชื่อมโยงลูกค้าข้ามชุดข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ ในกรณีศึกษานี้ เราแนะนำให้พิจารณาพวกเขาเป็นเอนทิตีอิสระเพื่อค้นหาความคิดเห็นและอารมณ์โดยรวมทั่วทั้งองค์กรแทนที่จะกำหนดเป้าหมายที่ระดับบุคคล จากความยาวของข้อมูลนำเข้าแบบข้อความ โครงสร้างข้อมูลต้องได้รับการเลือกอย่างระมัดระวังทั้งในสคีมาฐานข้อมูลและภายในสคริปต์ต่าง ๆ ที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลเอง

ระเบียบวิธีบูรณาการ

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของกระบวนการที่เราจะดำเนินการในระดับสูงเพื่อวิเคราะห์แหล่งข้อมูลที่เป็นข้อความภายในองค์กร:

1. ระบุการอ้างอิงทางข้อความและระบบที่บันทึกสิ่งเหล่านั้น กำหนดว่าข้อความใดเป็นผู้สมัครที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
2. ดึงแหล่งข้อมูลข้อความผ่าน REST API และส่งต่อไปยังผู้ให้บริการคลาวด์คอมพิวติ้งเพื่อวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
3. ส่งฟีดข้อมูลผ่าน Telemus AI™ และส่งฟีดวิดีโอที่ได้รับการปรับปรุงกลับไปยังระบบตรวจสอบความปลอดภัย
4. ตั้งค่าการแจ้งเตือนที่ปรับให้เหมาะสมให้กับบุคลากรฝ่ายความปลอดภัยตามสิ่งที่ตรวจพบ

เนื่องจาก Telemus AI™ ดูแลงานส่วนใหญ่ องค์กรจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจและการตีความผลลัพธ์ แทนที่จะเป็นการใช้งานด้านเทคนิค

การประยุกต์ใช้ในองค์กร

ต่อไปนี้เป็นรายการแอปพลิเคชันที่อาจเกิดขึ้นอื่นๆ สำหรับองค์กรของคุณ:

• สแกนปลายทางโซเชียลมีเดียออนไลน์ทั่วทั้งองค์กรและกำหนดความรู้สึกโดยรวม
• ตรวจสอบบันทึกของลูกค้าในระบบ CRM เช่น Salesforce เพื่อระบุเนื้อหาของบันทึก
• สแกนอีเมลเพื่อให้ได้ค่าวัดรวมโดยรวมของความรู้สึกทั่วทั้งองค์กร
• ประมวลผลบันทึกการสนทนาทางโทรศัพท์โดยอัตโนมัติและระบุทั้งประสบการณ์ของลูกค้าในแง่บวกและแง่ลบ
• การสแกนข้อเสนอแนะที่เหลือไว้บนเว็บไซต์ตัวรวบรวมบทวิจารณ์รวมถึงคะแนนการจัดอันดับ
• ตรวจจับพฤติกรรมไม่พึงประสงค์ผ่านช่องทางดิจิทัลโดยอัตโนมัติและต่อต้านก่อนที่จะทวีความรุนแรงขึ้น นำไปสู่ประสบการณ์การใช้งานของผู้ใช้ที่ดีขึ้น

เนื่องจากมีแหล่งข้อมูลมากมายที่องค์กรมักจะเข้าถึงได้ เราขอแนะนำให้ส่งข้อมูลเหล่านั้นเข้าสู่ดาต้าเลคก่อนที่จะป้อนเข้าสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์ สิ่งนี้จะช่วยให้มั่นใจในความสามารถในการทำซ้ำและการตรวจสอบได้

ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นและที่เกิดขึ้นจริง

ความเข้าใจที่ละเอียดยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการรับรู้โดยรวมขององค์กรทั้งภายในและต่างประเทศนำมาซึ่งประโยชน์อย่างมากในการจัดการความสัมพันธ์อย่างครอบคลุม การตีความและดำเนินการตามผลตอบรับสามารถมอบผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ดีขึ้นให้กับผู้ถือหุ้นและลูกค้า ในโลกที่เป็นดิจิทัลมากขึ้น องค์กรต้องเข้าใจว่ารอยเท้าดิจิทัลของตนบอกอะไรเกี่ยวกับพวกเขา ความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับองค์ประกอบทางประชากรศาสตร์ของแหล่งที่มาของผลตอบรับดังกล่าวยังสามารถช่วยปรับปรุงประสบการณ์ให้กับทุกคนได้อีกด้วย

Telemus AI™ เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ที่มีฐานอยู่ในออสเตรเลีย ซึ่งให้บริการโซลูชันขั้นสูงแก่ภาครัฐและองค์กร ติดต่อเราวันนี้เพื่อรับคำปรึกษาฟรีเกี่ยวกับวิธีที่ Telemus AI™ สามารถฝังเข้าไปในองค์กรของคุณ