چگونه صنایع با استفاده از هوش مصنوعی گفتاری انتظارات مصرف‌کنندگان را برآورده می‌کنند

هوش مصنوعی تجربیات مشتریان را تغییر می‌دهد و به شرکت‌ها کمک می‌کند تا خدمات خود را بر اساس تقاضا، تحویل سریع و تعاملات شخصی‌سازی شده ارائه دهند. به لطف پیشرفت‌های سریع فناوری، مصرف‌کنندگان به سطح بی‌سابقه‌ای از راحتی و کارایی عادت کرده‌اند.

به گزارش هوشیو، تلفن‌های هوشمند جستجوی یک محصول را آسان‌تر از همیشه می‌کنند، تا بدون نیاز به مراجعه فیزیکی به فروشگاه یا مکانی خاص، آن را سفارش داد و در خانه تحویل گرفت. فناوری چت تصویری به دوستان و اعضای یک خانواده در قاره‌های مختلف اجازه می‎دهد تا به‌راحتی با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. با ابزارهای فرمان صوتی، دستیاران هوش مصنوعی می‌توانند آهنگ‌ها را پخش کنند، تماس‌های تلفنی برقرار کنند یا بهترین غذاهای ایتالیایی را در شعاع ۱۰ مایلی توصیه نمایند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی حتی می‌توانند پیش‌بینی کنند که کاربران چه برنامه‌ای را می‌خواهند بعدا ببینند یا مقاله‌ای را که ممکن است بخواهند قبل از خرید بخوانند، پیشنهاد کنند.

پس جای تعجب نیست که مشتریان انتظار تعامل سریع و شخصی با شرکت‌ها را دارند. بر اساس یک گزارش تحقیقاتی Salesforce ،۸۳٪ از مشتریان هنگام تماس با یک شرکت انتظار تعامل فوری دارند، در حالی که ۷۳٪ از آنها از شرکت‌ها انتظار دارند که نیازها و انتظارات منحصر‌به‌فرد آنها را درک کنند. تقریباً ۶۰٪ از مشتریان ترجیح می‌دهند به جای تماس با خدمات مشتری، مشکلات خود را با استفاده از سیستم‌های سلف سرویس حل کنند.

برآورده کردن چنین انتظارات بالایی از جامعه مصرف‌کنندگان، بار زیادی را بر دوش شرکت‌ها در هر صنعتی، از جمله بر کارکنان و نیازهای تکنولوژیکی آن‌ها وارد می‌کند، اما کمک هوش مصنوعی گفتاری می‌تواند در این زمینه راهگشا باشد.

هوش مصنوعی گفتاری می‌تواند به زبان طبیعی بفهمد، صحبت کند و فرصت‌هایی را برای تعاملات یکپارچه و چندزبانه با مشتری ایجاد نماید و در عین حال توانایی‌های کارکنان را ارتقا بخشد. این فناوری همچنین می‌تواند بانکداری خودکار را در صنعت خدمات مالی تقویت کند، آواتارهای کیوسک‌های غذا (فناوری که به مشتریان اجازه می‎‌دهد هنگام سفارش غذا با شخصیت‌های دیجیتال صحبت کنند.) را در رستوران‌ها فعال نماید، یادداشت‌های بالینی را در مراکز مراقبت‌های بهداشتی رونویسی کند یا پرداخت قبوض را برای شرکت‌های خدماتی ساده‌تر نماید. به این ترتیب، این تکنولوژی به کسب‌وکارها در سراسر صنایع کمک می‌کند تا تجربیات مشتری شخصی‌سازی شده‌ای را ارائه دهند.

هوش مصنوعی گفتاری برای بانکداری و پرداخت

اکثر مردم در حال حاضر از کانال‌های دیجیتال و سنتی برای دسترسی به خدمات بانکی استفاده می‌کنند و تقاضا برای پشتیبانی مشتری شخصی‌شده و همه‌کانالی ایجاد می‌نمایند. با این حال، تقاضای بیشتر برای پشتیبانی همراه با نرخ بالای ریزش عامل باعث شده بسیاری از مؤسسات مالی در تلاش برای همگام شدن با خدمات و نیازهای پشتیبانی مشتریان خود باشند.

ناراحتی‌های رایج مصرف‌کننده شامل مشکل در فرایندهای دیجیتالی پیچیده، کمبود اطلاعات مفید و در دسترس، سیستم‌های سلف سرویس ناکافی، زمان انتظار طولانی تماس و مشکلات ارتباطی با عوامل پشتیبانی است.

بر اساس نظرسنجی اخیر NVIDIA، بهترین موارد استفاده از هوش مصنوعی برای مؤسسات خدمات مالی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) است. این مدل‌ها، تعاملات خدمات مشتری را خودکار می‌کنند و حجم بزرگی از داده‌های مالی بدون ساختار را پردازش می‌نمایند تا بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه دهند که از تمام خطوط کسب‌وکار در موسسات مالی پشتیبانی می‌کند، از مدیریت ریسک و کشف تقلب گرفته تا تجارت الگوریتمی و خدمات مشتری.

بانک‌ها با ارائه سیستم‌های سلف سرویس مجهز به گفتار و پشتیبانی از نمایندگان خدمات مشتری با دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ضمن کنترل هزینه‌ها، تجربیات مشتریان را بهبود بخشند. دستیارهای صوتی هوش مصنوعی می‌توانند در مورد واژگان خاص مالی و تکنیک‌های بازنویسی به‌منظور تأیید درک درخواست کاربر قبل از ارائه پاسخ آموزش ببینند.

هوش مصنوعی گفتاری برای مخابرات 

سرمایه‌گذاری‌های سنگین در زیرساخت‌های ۵G و رقابت شدید برای کسب درآمد و دستیابی به بازدهی سودآور در شبکه‌های جدید به این معنی است که حفظ رضایت مشتری و وفاداری به برند در صنعت مخابرات بسیار مهم است.

بر اساس نظرسنجی NVIDIA از بیش از ۴۰۰ متخصص صنعت، موارد برتر استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مخابرات شامل بهینه‌سازی عملیات شبکه و بهبود تجربیات مشتری است. هفتاد و سه درصد از پاسخ دهندگان افزایش درآمد از هوش مصنوعی را گزارش کردند.

با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی گفتاری برای تقویت ربات‌های گفتگو، مسیریابی تماس، سیستم‌های سلف سرویس و سیستم‌های توصیه‌کننده، مخابرات می‌تواند تعاملات مشتریان را افزایش داده و شخصی‌سازی کند.

هوش مصنوعی گفتار برای رستوران‌های با سرویس سریع

انتظار می‌رود صنعت خدمات غذایی در سال ۲۰۲۳ به فروش ۹۹۷ میلیارد دلاری برسد و پیش‌بینی می‌شود که نیروی کار آن ۵۰۰۰۰۰ واحد افزایش یابد. در همین حال، افزایش تقاضا برای خودروهای سواری، وانت و تحویل در خانه نشان‌دهنده تغییر دائمی در اولویت‌های غذاخوری مصرف‌کنندگان است. این تغییر، چالش استخدام، آموزش و حفظ کارکنان را در صنعتی با نرخ گردش مالی بالا ایجاد می‌کند و در عین حال انتظارات مصرف‌کنندگان برای خدمات سریع و تازه را برآورده می‌سازد.

دستیارهای سفارش رانندگی و کیوسک‌های غذا در فروشگاه مجهز به هوش مصنوعی گفتاری می‌توانند، به کاهش بار کمک کنند. برای مثال، آواتارهای مجهز به گفتار می‌توانند با ارائه توصیه‌های منو، پیشنهاد تبلیغات، سفارشی‌سازی گزینه‌ها یا ارسال مستقیم سفارشات غذا به آشپزخانه برای آماده‌سازی، به خودکارسازی فرایند سفارش کمک نمایند.

هوش مصنوعی گفتاری فرایند سفارش را با سرعت بخشیدن به انجام، کاهش ارتباطات نادرست و به حداقل رساندن زمان انتظار مشتری ساده می‌کند. پذیرندگان اولیه این فناوری همچنین شروع به استفاده از هوش مصنوعی گفتاری برای استخراج بینش مشتری از تعاملات صوتی به‌منظور اطلاع‌رسانی گزینه‌های منو، ارائه توصیه‌های فروش و بهبود کارایی کلی عملیاتی و در عین حال کاهش هزینه‌ها خواهند کرد.

هوش مصنوعی گفتار برای مراقبت‌های بهداشتی

در دوران پس از همه‌گیری، دیجیتالی شدن مراقبت‌های بهداشتی به‌سرعت در حال افزایش است. پزشکی از راه دور و بینایی رایانه از نظارت از راه دور بیمار پشتیبانی می‌کنند، سیستم‌های بالینی فعال با صدا به بیماران کمک می‌کنند، مراقبت‌های بدون لمس را دریافت کنند و فناوری تشخیص گفتار از مسئولیت‌های مستندات بالینی پشتیبانی می‌کند. طبق IDC ،۳۶ درصد از پاسخ‌دهندگان نظرسنجی اعلام کرده‌اند که دستیارهای دیجیتالی را برای مراقبت‌های بهداشتی بیمار مستقر کرده‌اند.

مدل‌های تشخیص خودکار گفتار و NLP اکنون می‌توانند جزئیات کلیدی را در تنظیمات پزشکی ضبط، تشخیص، درک و خلاصه کنند. در کنفرانس هوش ماشینی در تصویربرداری پزشکی، محققان NVIDIA یک معماری پیشرفته از پیش آموزش دیده با قابلیت گفتار به متن را برای شناسایی و ضبط خودکار اطلاعات پزشکی مهم از مکالمات پزشک و بیمار به نمایش گذاشتند. این مدل کلمات بالینی را شناسایی می‌کند، از جمله علائم، نام داروها، تشخیص‎ها و درمان‌های توصیه شده و به طور خودکار سوابق پزشکی را به روز می‌کند.

این فناوری می‌تواند بار یادداشت‌برداری دستی را کاهش دهد و این پتانسیل را دارد که فرایندهای بیمه و صورت‌حساب را تسریع کند و در عین حال، جمع‌بندی مشاوره‌ای را برای مراقبین ایجاد نماید. با رهایی از وظایف اداری، پزشکان می‎توانند برای ارائه تجربیات برتر بر مراقبت از بیمار تمرکز کنند.

هوش مصنوعی گفتاری برای انرژی

در مواجهه با افزایش تقاضا برای انرژی پاک، هزینه‌های عملیاتی بالا و بازنشستگی نیروی کار در تعداد بیشتر، شرکت‎های انرژی، آب و برق به دنبال راه‎هایی برای انجام کارهای بیشتر با هزینه کمتر هستند.

برای ایجاد کارایی جدید، آماده شدن برای آینده انرژی و برآورده کردن انتظارات رو به رشد مشتری، شرکت‌های خدمات شهری می‌توانند از هوش مصنوعی گفتاری استفاده کنند. خدمات مشتری مبتنی بر صدا می‌تواند مشتریان را قادر می‌سازد تا قطعی‌ها را گزارش کنند، درباره صورت‌حساب‌ها پرس‌و‎جو کنند و در مورد مسائل دیگر بدون دخالت نماینده پشتیبانی دریافت کنند. هوش مصنوعی گفتاری می‌تواند خواندن متر را ساده‌سازی کند، تکنسین‌های میدانی را با یادداشت‌های صوتی و دستورات صوتی برای دسترسی به سفارش‌های کاری پشتیبانی نماید و شرکت‌ها را قادر به تجزیه‌و‌تحلیل ترجیحات مشتری با NLP نماید.

انتظار می‌رود که هوش مصنوعی گفتاری همچنان به ارائه‌دهندگان خدمات کمک کند تا هزینه‌های آموزشی را کاهش دهند، اصطکاک را از تعاملات خدمات مشتری حذف کنند و تکنسین‌های میدانی را با ابزارهای فعال صوتی برای افزایش بهره‌وری و بهبود ایمنی تجهیز نمایند، همه اینها در عین حال افزایش رضایت مشتری را به همراه خواهد داشت.