زبان کی پروسیسنگ - پڑھنے اور تشریح کرنے والے کمپیوٹرز

جذباتی تجزیہ کے سسٹمز عام طور پر متن کے ان پٹس دیے جانے پر درج ذیل عام آؤٹ پٹس تیار کرتے ہیں جو بنیادی متن کی ایک درجہ بندی کی تشریح فراہم کرتے ہیں:

• مثبت - متنوع مواد کا مزاج اور جذباتیت مثبت ہے
• غیر جانبدار - متن کا مواد منفی پہلو اور جذباتیت کا حامل ہے
• منفی - تحریری مواد میں منفی پہلو اور جذباتیت ہے

یہ بات ذہن میں رکھنا ضروری ہے کہ لوگوں نے لغات کو کئی سالوں سے احتیاط سے مرتب کیا ہے، جس سے یہ تاکید ہوتی ہے کہ AI سسٹمز کے اچھی طرح کام کرنے اور مطلوبہ اہداف حاصل کرنے کے لیے اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔

تنظیمی چیلنج کا جائزہ

متعدد مواصلات کے اینڈ پوائنٹس اور تنظیموں کے کام کے حجم کو دیکھتے ہوئے، پوری تنظیم میں جذباتیاتی رجحان کی نگرانی کرنا مشکل ہے۔ ملازمین اور گاہک مختلف علاقوں، ایریاز یا محکموں میں پھیلے ہو سکتے ہیں، جہاں اسٹیک ہولڈرز اور گاہک مثبت جذباتی رجحان کا اظہار کرتے ہیں جبکہ دیگر منفی جذباتی رجحان کی نمائندگی کرتے ہیں۔ اس طرح، تنظیم کے پورے سپیکٹرم میں جذباتی رجحان کا تعین کرنا مشکل ہے۔

یہ سمجھنا ضروری ہے کہ اندرونی اور بیرونی دونوں سطح پر عمومی تنظیمی تاثرات کیا ہیں۔ روایتی طور پر، سروے نے اس فنکشن کو ادا کیا ہے، حالانکہ ان میں ان افراد کی بنیاد پر تعصب ہو سکتا ہے جو انہیں پُر کرنے کے لیے متحرک ہوتے ہیں۔ سوشل میڈیا اور دیگر ڈیٹا ذرائع کا استعمال تنظیمی جذباتیت کو سمجھنے میں معاون ثابت ہو سکتا ہے۔ ایک مثال کے طور پر، ایک ملٹی نیشنل اور خوب پہچانا جانے والا کپڑوں کا برانڈ جیسے Adidas، جس کی موجودگی متعدد ممالک میں ہے اور مختلف ثقافتی پس منظر میں مختلف زبانوں میں کاروبار کرتا ہے۔ مختلف خطوں میں جذباتیت کی مختلف سطحیں مشاہدہ کی جائیں گی۔ منفی جذبات کی شناخت اس کے اسباب کو دور کرنے کا ایک اچھا طریقہ ہے، جس کے نتیجے میں فروخت میں اضافہ ہوتا ہے اور اس طرح خالص منافع میں حصہ ڈالتا ہے۔

AI ان پٹ کے طور پر دستیاب تنظیمی ڈیٹا

جذبات کے تجزیے کے ایک ذریعے کے طور پر استعمال کیے جا سکنے والے ممکنہ ڈیٹا ذرائع کی فہرستیں درج ذیل ہیں:

• فیس بک، ٹویٹر، انسٹاگرام، ٹک ٹاک سمیت سوشل میڈیا پلیٹ فارمز
• گاہک تعلقات کے انتظام کے سسٹمز بشمول Salesforce، Microsoft CRM
• ملازمین اور گاہکوں کے درمیان بھیجے گئے تنظیمی ای میلز اور خطوط
• کال سینٹر سسٹم جیسے سسکو اور گوگل وائس گفتگو کی نقل تیار کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں
• جائزہ ایگریگیٹرز جیسے گوگل اور فیس بک جائزے جو درج شدہ کاروباروں کو 1-5 ستاروں کے درمیان درجہ بندی کرتے ہیں

متعدد ذرائع سے معلومات کو یکجا کرتے وقت کچھ ڈیٹا مسائل سامنے آتے ہیں۔ ایک واضح مسئلہ یہ ہے کہ مختلف ڈیٹا سیٹس میں گاہکوں کو درست طریقے سے کیسے جوڑا جائے۔ اس کیس اسٹڈی میں، ہم تجویز کرتے ہیں کہ انہیں آزاد اداروں کے طور پر برتا جائے تاکہ ایک پوری تنظیم میں مجموعی سینٹیمنٹ دریافت کیا جا سکے اور انفرادی سطح پر نشانہ بنایا نہ جائے۔ ٹیکسٹوٹل ان پٹ کی لمبائی کو دیکھتے ہوئے، ڈیٹا ڈھانچے کو احتیاط سے منتخب کیا جانا چاہیے، ڈیٹا بیس اسکیم میں اور ڈیٹا کو پروسیس کرنے کے لیے استعمال ہونے والے مختلف اسکرپٹس کے اندر دونوں جگہوں پر۔

انضمام کی طریقہ کار

درج ذیل کسی تنظیم کے اندر متن ذرائع کا تجزیہ کرنے کے لیے ہم اعلیٰ سطح پر انجام دینے والے عمل کا ایک جائزہ ہے:

1. متن حوالہ جات اور انہیں کیپچر کرنے والے سسٹمز کی شناخت کریں، یہ طے کریں کہ کون سا متن تجزیہ کے لیے مناسب امیدوار ہے
2. REST APIs کے ذریعے متن ذرائع نکالیں اور انہیں ریئل ٹائم تجزیے کے لیے کلاؤڈ کمپیوٹنگ فراہم کنندہ کو فراہم کریں
3. فیڈز کو Telemus AI™ کے ذریعے چلائیں اور اضافہ شدہ ویڈیو فیڈز کو سیکیورٹی نگرانی کے نظام میں واپس کریں
4. جو کچھ دریافت ہوتا ہے اس کی بنیاد پر سیکیورٹی اہلکاروں کے لیے حسب ضرورت الرٹس مرتب کریں

چونکہ Telemus AI™ زیادہ تر کام خود سنبھال لیتا ہے، اس لیے تنظیم تکنیکی نفاذ کے بجائے کاروباری منطق اور نتائج کی تشریح پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے۔

تنظیمی ایپلی کیشنز

آپ کے ادارے کے لیے دیگر ممکنہ ایپلی کیشنز کی فہرست درج ذیل ہے:

• ایک تنظیم کے تمام آن لائن سوشل میڈیا اینڈ پوائنٹس کو اسکین کریں اور مجموعی جذبات کا تعین کریں۔
• نوٹس کے مواد کا تعین کرنے کے لیے Salesforce جیسے CRM سسٹمز پر گاہک نوٹس کی نگرانی کریں۔
• ایک تنظیم میں مجموعی جذبات کے مجموعی میٹرک کو حاصل کرنے کے لیے ای میلز کو اسکین کرنا۔
• ٹیلیفون گفتگو کے ٹرانسکرپٹس کو خود بخود پروسیس کریں اور مثبت اور منفی دونوں گاہک کے تجربات کی شناخت کریں۔
• جائزہ جمع کرنے والی ویب سائٹس پر چھوڑے گئے تاثرات کے ساتھ ساتھ ریٹنگ کا جائزہ لینا۔
• ڈیجیٹل ذرائع کے ذریعے شامل ہونے والے ضد سماجی رویے کی خودکار طور پر پہچان کر اس کے بڑھنے سے پہلے اس کا مقابلہ کرنا جس سے صارف کے تجربے میں بہتری آئے۔

چونکہ تنظیموں کے پاس عام طور پر بہت سے ڈیٹا ذرائع تک رسائی ہوتی ہے، ہم تجویز کرتے ہیں کہ انہیں مصنوعی ذہانت کے سسٹم میں ڈالنے سے پہلے ایک ڈیٹا لیک میں منتقل کیا جائے؛ یہ دہرائے جانے اور آڈٹ کیے جانے کی یقین دہانی میں مدد کرے گا۔

ممکنہ اور حاصل کردہ فوائد

ایک تنظیم کے اندر اور بیرون میں عام تاثرات کی مزید تفصیلی سمجھ تعلقات کو پیش گوئی کے طور پر منظم کرنے میں اہم فوائد فراہم کرتی ہے۔ رائے کی تشریح اور اس پر عمل کرنا اسٹاک ہولڈرز اور گاہکوں کو بہتر مصنوعات یا خدمات فراہم کر سکتا ہے۔ ایک بڑھتی ہوئی ڈیجیٹل دنیا میں، تنظیموں کو یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ ان کا ڈیجیٹل اثر ان کے بارے میں کیا کہتا ہے۔ یہ جاننے کی مزید سمجھ کہ ایسی رائے کہاں سے آرہی ہے، اس کی آبادیاتی تشکیل سب کے لیے تجربات کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔

Telemus AI™ آسٹریلیا میں قائم ایک مصنوعی ذہانت کی کمپنی ہے جو حکومت اور انٹرپرائزز کے لیے جدید حل فراہم کرتی ہے۔ آج ہی ہم سے رابطہ کریں تاکہ Telemus AI™ کو آپ کی تنظیم میں کیسے شامل کیا جا سکے، اس پر مفت مشورہ حاصل کریں۔