English
Deutsch
Społeczeństwo zostało zalane obietnicami rewolucyjnej sztucznej inteligencji, która może myśleć, działać i reagować tak jak człowiek. Pomimo fanfar, eleganckich kampanii marketingowych i stylowych premier, większość z tych obietnic okazała się chybiona. Chatboty nie tylko nie okazały się tak skuteczne, jak je reklamowano, ale też przysporzyły dodatkowych problemów i doprowadziły do frustracji i rozczarowania zarówno ze strony firm, które w nie zainwestowały, jak i klientów, którzy weszli z nimi w interakcję.
Niepomyślne początki
Pisząc w magazynie Forbes, Christopher Elliott przedstawia wyniki badań firmy CGS, specjalizującej się w aplikacjach biznesowych, uczeniu się i usługach outsourcingowych. Badania przeprowadzone przez CGS, które stanowią część corocznego Globalnego Raportu Usług Konsumenckich, wyraźnie pokazują ograniczenia obecnej oferty chatbotów. Według tego raportu, "...około połowa wszystkich respondentów stwierdziła, że zwróciłaby się do chatbota w celu szybkiej obsługi klienta. Kolejne 25 procent skontaktowałoby się z firmą za pośrednictwem poczty elektronicznej lub mediów społecznościowych". Ogólnie rzecz biorąc, wyniki wskazują na brak entuzjazmu dla interakcji z chatbotem, ponieważ "50 procent respondentów z Wielkiej Brytanii i około 40 procent respondentów z USA stwierdziło, że woleliby kontakt z człowiekiem". Patrząc na raporty Elliotta, chatboty to chwilowy przebłysk, który miał swoje piętnaście minut sławy, ale teraz czeka go ponura przyszłość. Oczywiście, jeśli chatboty mają pozytywnie wpłynąć na zaangażowanie klientów i operacje biznesowe, coś musi się zmienić.
Nowy rozwój prowadzi do nowych horyzontów
Na szczęście branża IT jest elastyczna, a ten innowacyjny i dynamiczny świat może się zmienić za jednym kliknięciem myszy. Rzeczywiście, przełomowe postępy w uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego oznaczają, że dzisiejsza konwersacyjna sztuczna inteligencja może osiągnąć poziomy zrozumienia, które wcześniej istniały tylko w sferze science fiction.
Zasadniczo uczenie maszynowe polega na przedstawianiu chatbotowi wystarczającej ilości informacji, aby mógł on rozpoznać wzorzec. Pisząc w Towards Data Science, Shivam Kollur używa analogii do studentów matematyki. Kollur wyjaśnia, że "ogólne ramy nauczania matematyki polegają na dawaniu uczniom wielu problemów praktycznych wraz z odpowiedziami... Każdy problem praktyczny koduje fragmenty informacji (coś w rodzaju cech wejściowych), które uczeń (algorytm uczenia maszynowego) obserwuje wraz z odpowiedzią (etykietą). Możemy nazwać ten proces uczenia się szkoleniem algorytmu". Ostatecznie, dodaje Kollur, "po mnóstwie przećwiczonych problemów, nasz hipotetyczny uczeń powinien być w stanie znaleźć jakiś wzorzec, który mógłby wykorzystać w celu rozwiązania problemu". Jest to dość dokładny obraz tego, jak działa uczenie maszynowe.
Praca zespołowa to nasza zwycięska formuła
Ścisła współpraca między programistami back-end, specjalistami ds. treści i samym chatbotem jest niezbędna, ponieważ każda ze stron odgrywa kluczową rolę w szkoleniu chatbota. Po pierwsze, programiści programują algorytmy, które są podstawą szkolenia bota. Następnie algorytmy te informują chatbota, na jakie informacje powinien zwrócić uwagę. Jednocześnie specjaliści ds. treści dostarczają język, który odpowiada algorytmom i wzmacnia wiedzę zdobytą przez chatbota. Ciągłe szkolenie chatbota oznacza, że stale zwiększa on swoje zrozumienie i może intuicyjnie rozszyfrować nowy język i poprawnie reagować na komunikację pisemną.
Przetwarzanie języka naturalnego ma na celu nauczenie chatbota zasad ludzkiego języka, które są oczywiście nie tylko trudne, ale czasami abstrakcyjne. Dwa główne obszary, na których skupia się NLP, to składnia i semantyka, które obejmują parsowanie lub analizę gramatyczną, oraz tagowanie, które koncentruje się na identyfikacji poszczególnych słów kluczowych w zdaniu. Nieznacznie zmieniając język przy jednoczesnym zachowaniu ogólnej istoty zdania, twórcy treści mogą pomóc w edukacji chatbota.
Wykorzystanie uczenia maszynowego i NLP zapewnia wcześniej niespotykane możliwości i nieograniczone możliwości. W połączeniu z naszą wizją, umiejętnościami i wiedzą, nasz wszechstronnie utalentowany zespół opracował przyszłościowe rozwiązanie pilnego problemu, które może zmienić sposób, w jaki instytucje finansowe zarządzają obsługą klienta.
Źródła:
[1] https://www.forbes.com/sites/christopherelliott/2018/08/27/chatbots-are-killing-customer-service-heres-why/#6713281713c5
[2] https://towardsdatascience.com/explaining-machine-learning-in-laymans-terms-9b92284bdad4
