[ad_1]
Kecerdasan
Terlepas dari ketenarannya yang meroket, percakapan Voice AI, atau kecerdasan artifisial yang mampu berkomunikasi secara verbal, belum benar-benar mendapatkan perhatian dari industri. Masih banyak yang belum paham bahasa-bahasa yang digunakan dalam dunia AI suara. Artikel ini akan membahas bahasa, istilah, maupun singkatan terkait AI suara.
Kecerdasan Buatan Suara Percakapan: Kecerdasan Artifisial yang mampu berkomunikasi secara verbal
Untuk memahami tentang hal-hal lain terkait AI suara ada baiknya kita memahami apa itu Kecerdasan Buatan Suara Percakapan atau yang juga dikenal sebagai AI suara. Kecerdasan Buatan Suara Percakapan terdiri dari beberapa hal yang dikenal dengan nama Mesin yang Diaktifkan Suara atau teknologi yang dapat diaktifkan lewat suara seperti Siri dari apple, Asisten Rumah Google, Alexa dimiliki oleh Amazon, atau Talkbots buatan WIZ.AI. Teknologi Voice AI ini memiliki fungsi yang mirip dengan chatbot yang biasanya menyapa anda ketika mengunjungi sebuah situs.
Digunakan Kecerdasan Buatan Suara Percakapan pengguna tidak hanya dapat mengaktifkan teknologi tersebut dengan suara atau memberikan pertanyaan, AI suara juga memiliki kemampuan untuk berbincang dengan pengguna dengan suara dan respons yang realistis layaknya manusia. Kemampuan unik yang dimiliki Kecerdasan Artifisial untuk memahami respons pengguna dengan konteks dan gaya bahasa tertentu ini mampu dicapai lewat teknologi Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, Pemahaman Bahasa Alami, dan Mesin Teks ke Ucapan. Dengan memadukan teknologi-teknologi tersebut, pengguna dapat memiliki pengalaman berinteraksi yang natural dengan Kecerdasan Artifisial seperti saat berinteraksi dengan seseorang.
Apa itu Pembelajaran mesin?
Pembelajaran mesin atau Pembelajaran Mesin merupakan bagian dari dunia Kecerdasan Buatan yang fokus pada penggunaan data dan algoritma untuk melatih mesin (Kecerdasan Buatan) mengimitasi manusia. Dalam hal ini, Pembelajaran mesin digunakan untuk melatih suara AI untuk dapat memberikan respon lebih akurat kepada pengguna.
Mengenal Lebih Jelas Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) merupakan teknologi yang berfokus pada interaksi antara komputer (Mesin/AI) dengan bahasa yang digunakan manusia, yang dikenal dengan natural language. NLP memperbolehkan mesin untuk memahami bahasa tersebut, dalam bentuk lisan maupun tulisan (Pengenalan suara). NLP juga memberikan komputer kemampuan untuk mengerti konteks sebuah percakapan serta gaya bahasa dari respon yang diberikan pengguna. kemampuan ini dikenal dengan istilah Pengenalan Niat atau kemampuan untuk mengenali niat dan niat pengguna.
Selain digunakan pada teknologi Pengenalan suara, NLP merupakan aspek fundamental Kecerdasan Artifisial yang memberikan komputer kemampuan untuk memahami ucapan manusia, mengolah informasi dari ucapan tersebut, dan menghasilkan informasi penting secara efisien.
Lalu apa bedanya NLP dengan Pemahaman Bahasa Alami (NU)?
Sebenarnya. Pemahaman Bahasa Alami (NLU) adalah subtopik dari Natural Language Processing yang menggunakan sintaks (tata bahasa) dan aturan gramatikal suatu bahasa untuk memahami respons yang diberikan oleh pengguna, termasuk konteks respons tersebut. NLU melibatkan proses seperti itu analisis sentimen dimana suatu kalimat dianalisis untuk mengetahui sentimen yang terkandung di dalamnya (bisa positif, negatif, atau neutral). Sering digunakan pada survei atau review pelanggan, teknologi NLU mampu memproses data secara cepat dan efisien, sekaligus juga memberikan pengetahuan yang lebih dalam sesuai dengan konteks dan sentimen saat melakukan analisa. NLU juga mampu mengkategorisasi informasi sesuai topik. Dalam aplikasinya di call center misalnya, NLU dapat memastikan bahwa pengguna dilanjutkan ke agen call center yang tepat tergantung kebutuhan layanan pelanggan yang dibutuhkan.
Fungsi Teks pidato (TTS) Di Gedung Pengalaman yang Dipersonalisasi
Teks pidato (TTS) melibatkan penggunaan suara manusia untuk menghasilkan lafalan yang realistis dari tulisan menjadi kata-kata yang diucapkan. Salah satu contoh penggunaan TTS pada Kecerdasan Buatan untuk sistem Pelayanan pelanggan dapat dilihat saat nomor telepon pelanggan (yang spesifik bagi penelepon, dan berbeda untuk orang lain) harus disebutkan di dalam panggilan telepon untuk memberikan pengalaman personal bagi pelanggan. Pastinya akan sangat sulit jika harus meminta seorang pengisi suara untuk membacakan seluruh kombinasi nomor dalam pembuatan nomor identifikasi. Untuk itu, teknologi TTS mempercepat proses tersebut dengan kemampuannya untuk mengubah tulisan menjadi rekaman suara. Selain itu, teknologi TTS sederhana tetap membutuhkan usaha yang besar untuk membuat suara robot terdengar realistis dan natural, karena intonasi dan sentimen yang selalu ada pada percakapan kita sehari-hari. Karena itulah, bermunculan pengembang yang memuat suara Voice AI Talkbot terdengar lebih natural.
Membuat Transkripsi Secara Efisien Dengan Teknologi Speech to Text (STT)
Berbalik dengan teknologi Text to Speech, Speech to Text merupakan teknologi yang mengubah ucapan menjadi text atau dikenal dengan istilah transkripsi. Dalam teknologi call center. proses ini dikenal juga dengan nama Automatic Speech Recognition (ASR), yang artinya “mencatat” atau “membuat transkripsi” panggilan telepon. Dengan adanya teknologi yang secara otomatis mentranskripsi panggilan telepon menjadi teks, akan lebih mudah bagi perusahaan untuk menganalisa dan membuat segmentasi pelanggan, yang merupakan hal penting dalam membuat strategi targeted marketing untuk meningkatkan kesuksesan bisnis. Melakukan transkripsi telepon merupakan proses yang kadang membuat frustasi. selain itu, proses ini juga membutuhkan kemampuan mendengar yang baik, dan kemampuan menulis yang secepat kilat. Jadi, tidak heran jika otomatisasi proses ini dapat membuat bisnis lebih efisien dan memangkas pengeluaran.
Mengatur Alur Percakapan Kecerdasan Buatan dengan Dialogue Management
Dialog Management merupakan sebuah sistem yang mengatur alur percakapan. Untuk mengembangkan komputer (Mesin/AI) yang mampu berkomunikasi dengan pelanggan, sangat penting untuk membangun struktur alur perbincangan untuk memastikan pengalaman panggilan telepon terasa sangat intuitif dan realistis. Untuk mencapai hal tersebut, dibutuhkan analisis panggilan telepon yang terjadi di dunia nyata untuk memahami kebutuhan dan jalan pikiran pelanggan. Dialogue Management terdiri dari dua proses utama, yaitu: Pertama, adalah proses Dialog Modeling untuk memonitor kondisi sebuah dialog. Kedua, Dialog Control, dimana dialog manager menentukan bagaimana alur percakapan dengan A.I. akan berjalan.
Mengenal proses Respon Suara Interaktif (IVR)
Seringkali, suara dering layanan pelanggan hotline diikuti dengan instruksi seperti “Untuk pertanyaan terkait ___, tekan satu”, kemudian anda akan melanjutkan dengan menekan angka satu pada telepon anda. Input ini kemudian akan mengalihkan anda ke agen khusus yang akan membantu anda. Proses menginput angka pada telepon anda inilah yang disebut IVR; yaitu fitur dasar yang digunakan untuk mengelola panggilan telepon dan mengalihkan panggilan telepon ke agen yang sesuai.
Secara keseluruhan, komponen-komponen yang disebutkan tersebut berkolaborasi untuk membuat robot pintar yang mampu meningkatkan efisiensi biaya operasional, dan juga meningkatkan sales karena kemampuannya untuk mengaplikasikan praktek terbaik yang dimiliki agen pelayanan pelanggan. Kemudian jika dipasangkan dengan mesin dan teknologi pembelajaran yang mendalam, inovasi teknologi Kecerdasan Buatan untuk percakapan akan menjadi lebih baik dengan setiap interaksi pelanggan dan panggilan telepon. Selain itu, setiap percakapan dengan pelanggan yang dicatat, didokumentasikan, dan dianalisis memperbolehkan perusahaan untuk mendapatkan pengetahuan mendalam tentang pelanggan dengan mudah. Informasi ini akan sangat berguna dalam membangun pengalaman pelanggan yang lebih personal dan meningkatkan loyalitas merek.
Namun perlu diingat AI Suara Percakapan merupakan inovasi teknologi terdepan dan akan terus berkembang, selalu dibutuhkan sentuhan manusia dalam usaha keterlibatan pelanggan terutama karena aspek sosial. Solusi terbaiknya adalah dengan menggabungkan keduanya, Conversational Voice AI untuk membantu pekerjaan berulang dengan aturan tertentu, dan pilihan self-service bagi pelanggan. Sedangkan, Agen Pusat Panggilan dapat menghandle tugas-tugas yang lebih kompleks termasuk melayani pelanggan-pelanggan yang lebih penting.
[ad_2]
Sumber Berita
