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您知道嗎?您手機里已裝有一個可識別語音的軟件,并允許操作系統和人進行對話。一些消費者已經采用了會話商務,這是一種趨勢。在企業對企業和企業對客戶的環境中,會話商務為開發客戶服務和客戶體驗提供了全新的機會。
會話商務基本上是人和機器間的語言交流。目前,消費者已經在使用這樣的產品,例如亞馬遜的 Alexa Voice Service,它可以通過 Echo 揚聲器回答向其提出的問題。您可以讓 Alexa 播放音樂,詢問它關于新聞、體育比賽結果或天氣預報的信息。
2018 年 1 月于拉斯維加斯舉行的消費電子展 CES 上,您可以看到數百款家用智能聯網揚聲器。2017 年第三季度,亞馬遜智能揚聲器的出貨量同比增長了 498%。2017 年共售出 500 萬臺。目前該領域的發展在很大程度上由消費者驅動,同時會話商務和手勢識別也開始應用在汽車行業中。
從廣義上講,會話商務就是我們如何使系統適應人的行為和做事方式。通常,它基于機器學習,機器學習從識別聲音、運動和形狀開始。通過機器學習,用戶界面向支持自然的人類行為的方向發展;在未來,我們不會像現在這樣頻繁地使用手機和平板電腦。此外,由設備構成的實體和它們的管理系統日益智能,同時它們的使用也日益簡單和直觀。
值得注意的一點是,該系統必須能夠區分聲音和語音。通過語音識別,機器能知道正在發生什么,例如在家中,它能否根據聲音判斷冰箱門被打開、水管損壞或出現了竊賊。原則是:“讓耳朵聽到眼睛看不見的東西。”上述應用程序不需對話,但是機器必須能夠建立合理的因果關系。
會話的建模也是一個重要因素。當人與會話應用程序交談時,實際上是與它背后的系統交談,他對會話的推進有一定的先入為主觀念。這要求 UI 設計者構建一個對話框,讓人能感覺到這個對話框有意義并且符合他的期望。在某些交流情況下,言語交流的可能非常有限:如果我們要求打開外門,我們不期望系統用許多詞語回答我們。
理解并告訴用戶系統在對話中的角色,這一點至關重要。同樣重要的是讓系統明白,用戶需要從系統中得到什么。如果沒有這種相互理解和背景知識,對話就無法成功。
通常,不僅僅是用戶和系統之間的信息交換。系統還可以根據對話背景中的噪音來理解是否應該讓對話繼續進行下去,或者通過聊天機器人進行。對話地點不必苛求,可以是滿載乘客的公共汽車或火車;影響同行者的游客對話情境,或危及公司信息安全的對話情境。
目前,我們正處于規劃人機對話的早期階段,成功的解決方案需要合理的對話規劃。同樣重要的是,要明白這是補充的渠道,而不是用來替代的渠道。但在不久的將來,人與系統的對話將在消費環境和商業世界中開辟出引人關注的新天地。
如前所述,成功的會話商務需要以用戶為中心的同理心情境設計,以便檢測會話背后的行為、意圖、語調和目的。人類覺得順理成章的東西對計算機系統來說并不那么容易。成功的會話商務解決方案還需要豐富的全棧技術,以實現語音到文本的轉換、會話設計、音調和音頻分析,以及復雜的企業信息匯總編排。這就是 Symbio 使用 IBM 會話服務并與 IBM 合作的原因。IBM 會話服務可以讓 Symbio 專注于最終用戶和會話。
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