ИИ-поддерживаемый подход к переводу, встречам и обслуживанию клиентов: Интерактивный помощник ответов

ИИ-поддерживаемый подход к переводу, встречам и обслуживанию клиентов: Интерактивный помощник ответов

Д-р Алпарслан КАПЛАН, Проф. д-р Эрен ОЗДЖЕЙЛАН

Аннотация

Использование технологий искусственного интеллекта как в деловой жизни, так и в повседневной жизни увеличивается с каждым днем. Благодаря алгоритмам машинного обучения переводы языков в реальном времени (с оригинальным тоном голоса и синхронизацией губ) и круглосуточное обслуживание клиентов стали более применимыми. Эт�� может устранить традиционные задержки в обслуживании клиентов, инициировать мгновенные ответы, переводить на любой язык и представлять все это бесшовно.

В этом исследовании был разработан ИИ-помощник, работающий в три этапа. На первом этапе помощник готовит заметки онлайн-встреч как управленческие резюме. На втором этапе эти заметки переводятся в желаемый язык с синхронизацией тона и губ в виде аудио и видео. На последнем этапе используется модель ASR (Автоматическое распознавание речи) для распознавания предложений, запросов и вопросов клиентов во время фазы разговора.

I. Введение

В последнее время интерес к искусственному интеллекту (ИИ) возрос в различных областях и секторах. Инструменты ИИ были созданы с широким спектром приложений для помощи людям в выполнении различных задач или их замены. В сфере услуг искусственный интеллект добился значительного прогресса как совместный инструмент в выполнении задач и потенциально преобразил способ предоставления услуг компаниями своим клиентам.

Особенно в онлайн-встречах, которые вошли в нашу жизнь во время и после COVID-19, важной задачей является ведение записей обсуждаемого и представление резюме руководителям. С другой стороны, перевод этих заметок или видео в желаемый язык с синхронизацией губ и тона является необходимостью на международной арене. Наконец, использование ИИ-помощников для услуг клиентского сервиса в различных сервисных секторах (банковское дело, здравоохранение и т.д.) важно для понимания непрерывного сервиса.

Это исследование предлагает трехэтапную модель в целостном подходе. На первом этапе ИИ-поддерживаемый помощник-аватар участвует в онлайн-встречах, делает необходимые заметки и создает управленческие резюме. На втором этапе достигается коммуникация как с аудио, так и с синхронизацией губ путем перевода на желаемый язык. На последнем этапе ИИ-помощник служит как колл-центр и собирает соответствующие данные от клиентов или заинтересованных сторон.

II. Предлагаемые модели

В литературе нет исследования, которое интегрированно объединяет три различных процесса, упомянутых выше. Поэтому была исследована литература по каждой области применения.

A. Виртуальный помощник встреч

Часть приложения для распознавания речи и перевода - это часть приложения, где используется модель автоматического распознавания речи (ASR) для распознавания предложений, запросов и вопросов клиентов во время разговора. Модель автоматического распознавания речи была создана с использованием алгоритмов глубокого обучения и обучена на более чем десяти тысячах данных.

Набор данных, необходимый для обучения модели автоматического распознавания речи, был создан путем сбора слов из тридцати семи различных языков. Таким образом, модель имеет способность автоматически распознавать речь и отвечать на тридцати семи различных языках.

Обзор литературы

В одном из соответствующих исследований в литературе Каруня и коллеги разработали систему перевода речь-в-речь в реальном времени для виртуальных встреч [1]. Их модель захватывает речь на одном языке и интегрирует компоненты автоматического распознавания речи (ASR), машинного перевода (MT) и преобразования текста в речь (TTS) для обеспечения четких и понятных переводов в реальном времени во время виртуальных встреч.

В похожем исследовании Ваявахаре и коллеги [2] разработали автоматическую систему, которая может создавать комплексные резюме встреч, анализируя как текстовые, так и аудиоданные. Модель использует расширенные методы обработки естественного языка (NLP) и обработки аудио и мастерски извлекает ключевые моменты, элементы действий и соответствующую информацию из транскриптов встреч и аудиозаписей, устраняя необходимость в трудоемком ручном обзоре.

Результаты и вклады

Это исследование вносит важный вклад в область прикладного искусственного интеллекта, объединяя три передовые технологии в одной интегрированной системе. Разработанная система имеет способность справляться со сложными вызовами современных рабочих сред, особенно в международных контекстах, где критически важны перевод в реальном времени и многоязычная коммуникация.

Первоначальные результаты показывают, что система может значительно повысить эффективность встреч и сократить потребность в человеческом вмешательстве во многих задачах обслуживания клиентов, что приводит к экономии затрат и улучшению качества обслуживания. Способность системы сохранять контекст на разных этапах взаимодействия делает ее особенно ценной для сложных бизнес-сценариев.