由于人工智能和机器学习领域的不断进步，计算机可以执行越来越多的认知任务。 因此，企业能够依靠机器来完成曾经被认为无法实现自动化的关键功能。 尤其是聊天机器人和虚拟认知代理等对话式人工智能平台的兴起，使各行各业的组织能够改善客户支持 和人力资源活动——这些平台只会变得越来越智能。
2020 年，人们对对话式 AI 的兴趣猛增，企业对机器学习平台的投资也是如此。 这在很大程度上是由于 COVID-19 大流行，它迫使几乎每个行业的公司都想办法事半功倍。 例如，银行、零售商和航空公司收到的客户查询突然激增，暴露了人类客户支持团队的局限性以及对自动化功能的迫切需求。 此外，大流行改变了我们作为消费者的期望，增加了对数字优先客户体验的需求。
那么，我们现在在哪里？
在大流行之前进行的 Salesforce 调查显示， 62％的消费者 对将人工智能融入客户互动的企业开放。 这个百分比可能会增加，人工智能平台的功能也是如此。 然而，为了让对话式 AI 真正成为无处不在的客户参与工具，仍然必须克服一些障碍：
检测情绪：
首先，大多数平台在检测情绪方面仍然相对简单。 人类交流既依赖于语言，也依赖于情感，语气的改变可能会完全改变口语或书面对话的含义。 为了训练计算机检测微妙的上下文线索，产品团队需要大量包含许多不同人类声音的数据。 找到所有这些数据是不小的挑战。
学习新语言：
世界上大多数人不会说英语。 希望使用对话式人工智能与美国以外的客户互动的全球组织需要不仅能理解不同语言，还能理解各种地区方言和文化差异的平台。 同样，这将需要来自不同社区和各种情况（例如，TED 演讲、辩论、电话交谈、独白等）的大量多语言语音和音频数据，并且这些数据需要涵盖各种主题.
识别正确的声音：
训练人工智能在众多声音中检测单个说话者是另一个挑战，任何拥有家用智能扬声器（如 Google Home 或亚马逊的 Alexa）的人都可能熟悉这个挑战。 在拥挤的客厅里，这些平台可能会响应不适合它们的命令，或者可能无法区分多个对话中的命令。 这通常会造成轻微的挫败感，也许还会带来一些滑稽的解脱，但是当通过语音命令进行涉及敏感客户数据的业务交易时，人工智能必须不要混淆用户帐户。
尽管存在这些障碍，对话式人工智能对各种企业都具有巨大的潜力。 Shaip 在这里帮助您释放潜力，而这一切都始于数据。 我们可以为产品团队提供超过 50 种语言的数小时转录、带注释的音频数据。 使用我们专有的数据采集应用程序，我们能够简化将数据采集任务分配给全球经验丰富的数据采集团队的工作。 应用程序界面允许数据收集和注释服务提供商轻松查看他们分配的收集任务，查看包括样本在内的详细项目指南，并快速提交和上传数据以供项目审核员批准。
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