Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz

Nihai Satın Alma Rehberi 2024

Giriş

Yok hayır Bugünlerde biri durup bir chatbot veya sanal asistanla en son ne zaman konuştuğunuzu soruyor? Bunun yerine, makineler en sevdiğimiz şarkıyı çalıyor, adresinize teslimat yapan ve istekleri gecenin bir yarısı kolaylıkla yerine getiren yerel bir Çin yerini çabucak tespit ediyor.

Yapay zeka eğitim verileri

Bu Kılavuz kimler içindir?

Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:

  • Düzenli olarak büyük miktarda veriyi ezen tüm girişimciler ve tek girişimciler
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi veya süreç optimizasyon tekniklerini kullanmaya başlayan profesyoneller
  • Yapay zeka modelleri veya yapay zeka güdümlü ürünleri için daha hızlı pazara sunma süresi uygulamak isteyen proje yöneticileri
  • Ve AI süreçlerinde yer alan katmanların ayrıntılarına girmeyi seven teknoloji meraklıları.
Konuşma verisi toplama

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Nedir?

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, makinelerin kullanıcılarla etkileşimli, insan benzeri diyaloglar kurmasını sağlayan gelişmiş bir yapay zeka biçimidir. Bu teknoloji, doğal konuşmaları simüle etmek için insan dilini anlar ve yorumlar. Bağlamsal olarak yanıt vermeyi zaman içindeki etkileşimlerden öğrenebilir.

Konuşmaya dayalı AI sistemleri, dijital ve telekomünikasyon kanallarındaki sohbet robotları, sesli asistanlar ve müşteri destek platformları gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Konuşmalı yapay zeka pazarı son yıllarda hızlı bir büyüme yaşadı. Başlangıçta eğlence amaçlı geliştirilen konuşmalı yapay zeka, dijital ekosistemin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Etkisini göstermek için bazı önemli istatistikler şunlardır:

  • Küresel etkileşimli AI pazarının değeri 6.8'de 2021 milyar dolardı ve 18.4'da %2026'lık bir YBBO ile 22.6 milyar dolara çıkması bekleniyor. 2028 yılına kadar pazar büyüklüğünün $ 29.8 milyar.
  • Yaygınlığına rağmen, İNDİRİM Kullanıcıların oranı günlük yaşamlarında yapay zeka kullandığının farkında değil.
  • A Gartner anketi beyaz yakalı çalışanların yaklaşık %70'inin 2022'ye kadar her gün konuşma platformlarıyla etkileşime geçmesinin beklendiği birçok işletmenin birincil yapay zeka uygulaması olarak sohbet robotlarını belirlediğini tespit etti.
  • Pandemiden bu yana, konuşma aracıları tarafından yürütülen etkileşimlerin hacmi şu kadar arttı: İNDİRİM birden fazla sektörde.
  • Dünya çapında dijital pazarlama için AI kullanan pazarlamacıların payı, 29'de %2018'dan 84 yılında 2020%.
  • 2022 olarak, İNDİRİM yetişkin sesli asistan kullanıcılarının oranı, akıllı telefonlarında sohbete dayalı yapay zeka teknolojisini kullandı.
  • Ürünlere göz atmak ve aramak, en iyi alışveriş aktiviteleri 2021 anketinde ABD kullanıcıları arasında sesli asistan teknolojisi kullanılarak yapılmıştır.
  • Dünya çapındaki teknoloji profesyonelleri arasında neredeyse İNDİRİM müşteri hizmetleri için sanal asistanları kullanın.
  • 2024'e kadar, Kuzey Amerika müşteri hizmetleri karar vericilerinin %73'ü çevrimiçi sohbet, görüntülü sohbet, sohbet robotları veya sosyal medyanın geleceğin geleceğine inanıyor. en çok kullanılan müşteri hizmetleri kanalları.
  • 2021 yılında yapılan bir ankette, İNDİRİM ABD'li yöneticilerin oranı, AI'nın şirketlerinde bir "ana akım teknoloji" haline geleceği konusunda hemfikir.
  • Şubat 2022 itibariyle, İNDİRİM ABD'li yetişkinlerin oranı, geçen yıl müşteri hizmetleri için bir AI sohbet robotuyla iletişim kurmuştu.
  • 2022 olarak, 3.5 milyar chatbot uygulamalarına dünya çapında erişildi.
  • The ilk üç neden ABD'li tüketiciler bir chatbot'u iş saatleri (%18), ürün bilgileri (%17) ve müşteri hizmetleri talepleri (%16) için kullanıyor.

Bu istatistikler, çeşitli endüstriler ve tüketici davranışları arasında konuşmaya dayalı yapay zekanın artan şekilde benimsendiğini ve etkisini vurgulamaktadır.
Konuşmaya dayalı yapay zekaya giriş

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka nasıl çalışır?

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, içerik bakımından zengin diyaloglara girmek için doğal dil işlemeyi (NLP) ve diğer gelişmiş algoritmaları kullanır. Yapay zeka, daha geniş bir kullanıcı girişi yelpazesiyle karşılaştıkça, örüntü tanıma ve tahmin yeteneklerini geliştirir. Kullanıcılarla etkileşime giren sohbete dayalı yapay zeka süreci dört temel adıma ayrılabilir:

Konuşmaya dayalı yapay zeka nasıl çalışır?

1. Adım: Girdi Toplama – Kullanıcılar girişlerini metin veya ses yoluyla sağlar.

2. Adım: Giriş İşleme – Giriş metin biçiminde olduğunda, sözcüklerden anlam çıkarmak için doğal dil anlayışı (NLU) kullanılır. Ses girişleri için, sesi daha fazla analiz edilebilecek dil belirteçlerine dönüştürmek için önce otomatik konuşma tanıma (ASR) kullanılır.

3. Adım: Yanıt Oluşturma – Kullanıcının sorgusuna uygun şekilde yanıt vermek için doğal dil oluşturma teknikleri kullanılır.

Adım 4: Sürekli İyileştirme – Konuşmaya dayalı yapay zeka sistemleri, zaman içinde kullanıcı girdilerini analiz ederek, doğruluk ve alaka düzeyini sağlamak için yanıtlarını hassaslaştırır.

Konuşma AI Türleri

Diyaloğa dayalı yapay zeka, farklı ihtiyaçları ele alarak ve özel çözümler sunarak işletmelere büyük fayda sağlayabilir. Üç ana konuşma AI türü vardır: sohbet robotları, sesli asistanlar ve etkileşimli sesli yanıtlar. Doğru modeli seçmek, iş hedeflerinize ve kullanım durumunuza bağlıdır.

Chatbots

Chatbot'lar, kullanıcıları mesajlaşma veya web siteleri aracılığıyla meşgul eden metin tabanlı yapay zeka araçlarıdır. Kural tabanlı, yapay zeka/NLP güdümlü veya hibrit olabilirler. Chatbot'lar, kişiselleştirilmiş yardım sunarken müşteri desteğini, satışları ve müşteri adayı oluşturma görevlerini otomatikleştirir.

Sesli Asistanlar

Sesli asistanlar (VA), sesli komutlarla etkileşime olanak tanır. Eller serbest etkileşim için konuşulan dili işlerler ve akıllı telefonlarda ve hoparlörlerde bulunurlar. VA'nın müşteri desteği, randevu planlaması, yol tarifleri ve SSS konularındaki yardımı.

IVR

IVR'ler, sesli komutlar veya tuşlu girişler yoluyla etkileşime izin veren kural tabanlı telefon sistemleridir. Çağrı yönlendirmeyi, bilgi toplamayı ve self servis seçeneklerini otomatikleştirirler. IVR'ler, müşteri ve satışlardaki yüksek çağrı hacimlerini verimli bir şekilde yönetir.

Yapay Zeka ve Kural Tabanlı Sohbet Robotu Arasındaki Fark

AI/NLP Sohbet RobotuKural Tabanlı Chatbot
Ses ve Metin komutlarını anlar ve bunlarla etkileşime girerYalnızca metin komutlarını anlar ve bunlarla etkileşime girer
Bir konuşmada bağlamı anlayabilir ve niyeti yorumlayabilirEğitim aldığı önceden belirlenmiş sohbet akışını takip edebilir
Konuşma diyaloglarına sahip olmak için tasarlandıTamamen navigasyon amaçlı tasarlanmıştır
Bloglar ve sanal asistanlar gibi çoklu arayüzlerde çalışırYalnızca sohbet desteği arabirimi olarak çalışır
Etkileşimlerden, konuşmalardan öğrenebilirÖnceden tasarlanmış bir dizi kuralı takip eder ve yeni güncellemelerle yapılandırılması gerekir.
Eğitmek için tonlarca zaman, veri ve kaynak gerektirirEğitmek için daha hızlı ve daha ucuz
Etkileşimlere dayalı olarak özelleştirilmiş yanıtlar sağlayabilirÖngörülebilir görevleri yerine getirir
Gelişmiş karar verme gerektiren karmaşık projeler için idealDaha basit ve iyi tanımlanmış kullanım durumları için ideal

Konuşmaya Dayalı Yapay Zekanın Faydaları

Diyaloğa dayalı yapay zeka, giderek daha gelişmiş, sezgisel ve uygun maliyetli hale geldi ve endüstriler arasında yaygın bir şekilde benimsenmesine yol açtı. Bu yenilikçi teknolojinin önemli faydalarını daha ayrıntılı olarak inceleyelim:

Birden Çok Kanalda Kişiselleştirilmiş Görüşmeler

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, kuruluşların çeşitli kanallarda kişiselleştirilmiş etkileşimler yoluyla birinci sınıf müşteri hizmeti sunmasını sağlayarak, sosyal medyadan canlı web sohbetlerine kadar kesintisiz bir müşteri yolculuğu sağlar.

Yüksek Çağrı Hacimlerini Yönetmek İçin Zahmetsizce Ölçeklendirin

Etkileşimleri müşteri amacına, gereksinimlerine, çağrı geçmişine ve duyarlılığına göre kategorize ederek müşteri hizmetleri ekiplerinin çağrı hacmindeki ani artışlarla başa çıkmasına yardımcı olabilir. Bu, çağrıların verimli bir şekilde yönlendirilmesini sağlayarak, canlı aracıların yüksek değerli etkileşimleri yönetmesini sağlarken, sohbet robotlarının düşük değerli etkileşimleri yönetmesini sağlar.

Müşteri Hizmetlerini Yükseltin

Müşteri deneyimi, önemli bir marka farklılaştırıcısı haline geldi. Diyaloğa dayalı yapay zeka, işletmelerin olumlu deneyimler sunmasına yardımcı olur. Sorgulara anında, doğru yanıtlar sağlar ve konuşma tanıma teknolojisi, duyarlılık analizi ve niyet tanımayı kullanarak müşteri odaklı yanıtlar geliştirir.

Pazarlama ve Satış Girişimlerini Destekler

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, işletmelerin benzersiz marka kimlikleri oluşturmasına ve pazarda rekabet avantajı elde etmesine olanak tanır. İşletmeler, kapsamlı alıcı profilleri geliştirmek, satın alma tercihlerini anlamak ve müşterilerin ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş içerik tasarlamak için AI sohbet robotlarını pazarlama karmasına entegre edebilir.

Otomatik Müşteri Hizmetleri ile Daha İyi Maliyet Tasarrufu

Chatbot'lar, işletmeleri kurtaracaklarına dair tahminlerle maliyet verimliliği sağlar 8 yılına kadar yıllık 2022 milyar dolar. Basit ve karmaşık sorguları işlemek için sohbet robotları geliştirmek, müşteri hizmetleri temsilcileri için sürekli eğitim ihtiyacını azaltır. İlk uygulama maliyetleri yüksek olsa da, uzun vadeli faydalar ilk yatırımdan daha fazladır.

Küresel Erişim için Çok Dilli Destek

Diyaloğa dayalı yapay zeka, işletmelerin küresel bir müşteri tabanına hitap etmesini sağlayarak birden çok dili destekleyecek şekilde programlanabilir. Bu yetenek, şirketlerin İngilizce konuşmayan müşterilere sorunsuz destek sağlamasına, dil engellerini aşmasına ve genel müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olur.

Gelişmiş Veri Toplama ve Analizi

Konuşmaya dayalı yapay zeka platformları, çok büyük miktarda müşteri verisi toplayıp analiz ederek müşteri davranışı, tercihleri ​​ve endişeleri hakkında paha biçilmez içgörüler sunar. Bu veriye dayalı yaklaşım, işletmelerin bilgiye dayalı kararlar almasına, pazarlama stratejilerini iyileştirmesine ve daha iyi ürün ve hizmetler geliştirmesine yardımcı olur. Ayrıca, bu sürekli veri akışı, AI'nın öğrenme yeteneğini geliştirerek zaman içinde daha doğru ve verimli yanıtlara yol açar.

24/7 Kullanılabilirlik

Diyaloğa dayalı yapay zeka, müşterilerin saat dilimleri veya resmi tatillerden bağımsız olarak ihtiyaç duydukları her an yardım almalarını sağlayarak XNUMX saat destek sağlayabilir. Bu sürekli kullanılabilirlik, küresel operasyonları olan işletmeler veya geleneksel çalışma saatleri dışında desteğe ihtiyaç duyan müşteriler için özellikle önemlidir.

 

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Örneği

Birçok büyük ve küçük şirket, sosyal medyada yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal yardımcılar kullanıyor. Bu araçlar, işletmelerin müşterilerle etkileşime girmesine, soruları yanıtlamasına ve hızlı ve kolay bir şekilde destek sağlamasına yardımcı olur. İşte bazı örnekler:

Dominos
Spotify
ebay

Dominos – Sipariş, sorgular, durum sohbet robotu

Domino'nun sohbet robotu “Dom”, Facebook Messenger, Twitter ve şirketin web sitesi dahil olmak üzere birçok platformda kullanılabilir.

Dom, müşterilerin sipariş vermelerine, teslimatları takip etmelerine ve tercihlerine göre özel pizza önerileri almalarına olanak tanır. Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, genel müşteri deneyimini geliştirdi ve sipariş sürecini daha verimli hale getirdi.

Spotify – Müzik bulma sohbet robotu

Spotify'ın Facebook Messenger'daki sohbet botu, kullanıcıların müzik bulmasına, dinlemesine ve paylaşmasına yardımcı olur. Chatbot, kullanıcı tercihlerine, ruh haline veya etkinliklere göre çalma listeleri önerebilir ve hatta istek üzerine özelleştirilmiş çalma listeleri sağlayabilir.

Yapay zeka destekli sohbet robotu, kullanıcıların yeni müzikler keşfetmesine ve en sevdikleri parçaları doğrudan Messenger uygulaması aracılığıyla paylaşmasına olanak tanıyarak genel müzik deneyimini geliştirir.

eBay – Sezgisel ShopBot

eBay'in Facebook Messenger'da bulunan ShopBot'u, kullanıcıların eBay platformunda ürün ve fırsatlar bulmasına yardımcı olur. Chatbot, kullanıcı tercihlerine, fiyat aralıklarına ve ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunabilir.

Kullanıcılar ayrıca aradıkları bir öğenin fotoğrafını yükleyebilir ve chatbot, eBay'de benzer öğeleri bulmak için görüntü tanıma teknolojisini kullanır. Yapay zeka destekli bu çözüm, alışverişi kolaylaştırır ve kullanıcıların benzersiz öğeleri ve pazarlıkları keşfetmesine yardımcı olur.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zekada Ortak Veri Zorluklarını Azaltın

Konuşmalı AI, insan-bilgisayar iletişimini dinamik olarak dönüştürüyor. Ve birçok işletme, iş yapma şeklini değiştirebilecek gelişmiş konuşma tabanlı yapay zeka araçları ve uygulamaları geliştirmeye heveslidir. Bununla birlikte, siz ve müşterileriniz arasında daha iyi iletişimi kolaylaştırabilecek bir sohbet robotu geliştirmeden önce, karşılaşabileceğiniz birçok gelişimsel tuzağa bakmalısınız.

Dil Çeşitliliği

Dil çeşitliliği Birkaç dile hitap edebilen bir sohbet asistanı geliştirmek zordur. Ek olarak, küresel dillerin çok çeşitli olması, tüm müşterilere sorunsuz bir şekilde müşteri hizmeti sunan bir sohbet robotu geliştirmeyi zorlaştırıyor.

2022 olarak, yaklaşık 1.5 milyar insanlar dünya çapında İngilizce konuştu, bunu 1.1 milyar konuşmacı ile Çince Mandarin izledi. İngilizce dünya çapında en çok konuşulan ve öğrenilen yabancı dil olmasına rağmen, sadece yaklaşık İNDİRİM dünya nüfusunun çoğunluğu bunu konuşuyor. Küresel nüfusun geri kalanının – %80 – İngilizce dışındaki dilleri konuşmasını sağlıyor. Bu nedenle, bir chatbot geliştirirken dil çeşitliliğini de göz önünde bulundurmalısınız.

Dil Değişkenliği

İnsanlar farklı dilleri ve aynı dili farklı konuşurlar. Ne yazık ki, bir makinenin konuşulan dil değişkenliğini tam olarak anlaması, duyguları, lehçeleri, telaffuzu, aksanları ve nüansları hesaba katması hala imkansızdır.

Sözcüklerimiz ve dil seçimimiz aynı zamanda nasıl yazdığımıza da yansır. Bir makinenin dilin değişkenliğini anlaması ve takdir etmesi, yalnızca bir grup yorumcu onu çeşitli konuşma veri kümeleri üzerinde eğittiğinde beklenebilir.

Konuşmada Dinamizm

Bir konuşma yapay zekası geliştirmedeki bir diğer büyük zorluk, konuşma dinamizmini savaşa sokmak. Örneğin, konuşurken birkaç dolgu, duraklama, cümle parçası ve anlaşılmaz sesler kullanırız. Ayrıca, genellikle her kelime arasında duraklamadığımız ve doğru heceye vurgu yapmadığımız için konuşma, yazılı kelimeden çok daha karmaşıktır.

Başkalarını dinlediğimizde, yaşam boyu deneyimlerimizi kullanarak konuşmalarının amacını ve anlamını çıkarma eğilimindeyiz. Sonuç olarak, belirsiz olsa bile sözlerini bağlamsallaştırır ve anlarız. Ancak, bir makine bu kaliteye sahip değildir.

Gürültülü Veri

Gürültülü veriler veya arka plan gürültüsü, kapı zilleri, köpekler, çocuklar ve diğer arka plan sesleri gibi konuşmalara değer katmayan verilerdir. Bu nedenle, fırçalamak veya filtrelemek esastır. ses dosyaları Bu seslerin bir kısmını öğrenin ve önemli olan ve olmayan sesleri belirlemek için AI sistemini eğitin.

Farklı Konuşma Veri Türlerinin Artıları ve Eksileri

Farklı konuşma veri türlerinin artıları ve eksileri Yapay zeka destekli bir ses tanıma sistemi veya konuşma tabanlı bir yapay zeka oluşturmak, tonlarca eğitim ve test veri seti gerektirir. Ancak, güvenilir ve spesifik proje ihtiyaçlarınızı karşılayan bu tür kaliteli veri kümelerine erişmek kolay değildir. Yine de eğitim veri kümeleri arayan işletmeler için seçenekler mevcuttur ve her seçeneğin avantajları ve dezavantajları vardır.

Genel bir veri kümesi türü arıyorsanız, çok sayıda genel konuşma seçeneğiniz vardır. Ancak, daha spesifik ve proje gereksiniminizle ilgili bir şey için, onu kendi başınıza toplamanız ve özelleştirmeniz gerekebilir.

  1. Özel Konuşma Verileri

    Bakılacak ilk yer, şirketinizin tescilli verileri olacaktır. Ancak, müşteri konuşma verilerinizi kullanmak için yasal hakkınız ve izniniz olduğundan, bu devasa veri setini projelerinizi eğitmek ve test etmek için kullanabilirsiniz.

    Artıları:

    • Ek eğitim verisi toplama maliyeti yok
    • Eğitim verileri muhtemelen işletmenizle alakalıdır
    • Konuşma verileri ayrıca doğal çevresel arka plan akustiğine, dinamik kullanıcılara ve cihazlara sahiptir.

    Eksileri:

    • Bu tür verileri kullanmak, kaydetme ve kullanma izni için size bir ton paraya mal olabilir.
    • Konuşma verilerinin dil, demografik veya müşteri tabanı sınırlamaları olabilir
    • Veriler ücretsiz olabilir, ancak yine de işleme, transkripsiyon, etiketleme ve daha fazlası için ödeme yaparsınız.
  2. Genel Veri Kümeleri

    Sizinkini kullanmayı düşünmüyorsanız, genel konuşma veri kümeleri başka bir seçenektir. Bu veri kümeleri, kamuya açık alanın bir parçasıdır ve açık kaynaklı projeler için toplanabilir.

    Artılar:

    • Herkese açık veri kümeleri ücretsizdir ve düşük bütçeli projeler için idealdir
    • Hemen indirilebilirler
    • Genel veri kümeleri, çeşitli kodlanmış ve kodlanmamış örnek kümeler halinde gelir.

    Eksiler:

    • İşleme ve kalite güvence maliyetleri yüksek olabilir
    • Genel konuşma veri kümelerinin kalitesi önemli ölçüde değişir
    • Sunulan konuşma örnekleri genellikle geneldir, bu da onları belirli konuşma projeleri geliştirmek için uygun hale getirmez.
    • Veri kümeleri tipik olarak İngilizce diline yöneliktir
  3. Önceden Paketlenmiş/Kullanıma Hazır Veri Kümeleri

    Önceden paketlenmiş veri kümelerini keşfetmek, herkese açık veya özel verilerse başka bir seçenektir. konuşma verisi toplama ihtiyaçlarınıza uygun değil.

    Satıcı, müşterilere yeniden satış yapmak amacıyla önceden paketlenmiş konuşma veri kümeleri toplamıştır. Bu tür veri kümesi, genel uygulamalar veya belirli amaçlar geliştirmek için kullanılabilir.

    Artılar:

    • Spesifik konuşma verileri ihtiyacınıza uygun bir veri kümesine erişebilirsiniz.
    • Önceden paketlenmiş bir veri seti kullanmak, kendi veri setinizi toplamaktan daha ekonomiktir.
    • Veri kümesine hızlı bir şekilde erişebilirsiniz

    Eksiler:

    • Veri seti önceden paketlenmiş olduğundan proje ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmez.
    • Ayrıca, veri seti, başka herhangi bir işletmenin satın alabileceği için şirketinize özgü değildir.
  4. Özel Toplanan Veri Kümelerini Seçin

    Bir konuşma uygulaması oluştururken, tüm özel gereksinimlerinizi karşılayan bir eğitim veri kümesine ihtiyacınız olacaktır. Ancak, projenizin benzersiz gereksinimlerini karşılayan önceden paketlenmiş bir veri kümesine erişmeniz pek olası değildir. Mevcut tek seçenek, veri kümenizi oluşturmak veya veri kümesini üçüncü taraf çözüm sağlayıcılar aracılığıyla temin etmek olacaktır.

    Eğitim ve test ihtiyaçlarınız için veri kümeleri tamamen özelleştirilebilir. Dil dinamizmini, konuşma verilerinin çeşitliliğini ve çeşitli katılımcılara erişimi dahil edebilirsiniz. Ayrıca, proje taleplerinizi zamanında karşılamak için veri seti ölçeklenebilir.

    Artılar:

    • Özel kullanım durumunuz için veri kümeleri toplanır. AI algoritmalarının amaçlanan sonuçlardan sapma şansı en aza indirilir.
    • AI Verilerinde önyargıyı kontrol edin ve azaltın

    Eksiler:

    • Veri kümeleri maliyetli ve zaman alıcı olabilir; ancak faydalar her zaman maliyetlerden ağır basar.

Farklı konuşma veri türlerinin artıları ve eksileri

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Konuşma verisi tanıma ve ses uygulamaları için olasılıklar dünyası çok büyüktür ve bunlar çeşitli endüstrilerde çok sayıda uygulama için kullanılmaktadır.

Akıllı Ev Aletleri/cihazları

Ses Tüketici Endeksi 2021'de, yakın olduğu bildirildi İNDİRİM ABD, İngiltere ve Almanya'dan kullanıcıların %31'i her gün akıllı hoparlörlerle etkileşime girdi ve %XNUMX'i her gün bir tür ses teknolojisi kullandı. Ayrıca televizyonlar, ışıklar, güvenlik sistemleri ve diğerleri gibi akıllı cihazlar, ses tanıma teknolojisi sayesinde sesli komutlara yanıt verir.

Sesli Arama Uygulaması

Sesli arama, konuşma tabanlı yapay zeka geliştirmenin en yaygın uygulamalarından biridir. Hakkında İNDİRİM Google'da yapılan tüm aramaların çoğu sesli asistan teknolojisinden geliyor. İNDİRİM Ankete katılanların yüzdesi, geçen ay sesli aramayı kullandıklarını söyledi.

Tüketiciler, alışverişleri, müşteri desteği, işletmeleri veya adresleri bulma ve sorgulama işlemleri için sesli aramaya giderek daha fazla güveniyor.

Kullanıcı Desteği

Müşteri desteği, müşterinin alışveriş deneyimini ekonomik ve etkili bir şekilde iyileştirmeye yardımcı olduğu için konuşma tanıma teknolojisinin en belirgin kullanım örneklerinden biridir.

Sağlık hizmeti

Konuşmaya dayalı yapay zeka ürünlerindeki son gelişmeler, sağlık hizmetleri için önemli bir fayda görüyor. Sesli notlar almak, tanıyı iyileştirmek, konsültasyon sağlamak ve hasta-doktor iletişimini sürdürmek için doktorlar ve diğer tıp uzmanları tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

Güvenlik Uygulamaları

Ses tanıma, yazılımın bireylerin benzersiz ses özelliklerini belirlediği güvenlik uygulamaları biçiminde başka bir kullanım durumu görüyor. Ses eşleşmesine göre uygulamalara veya tesislere giriş veya erişim sağlar. Ses biyometrisi, kimlik hırsızlığını, kimlik bilgilerinin çoğaltılmasını ve veri kötüye kullanımını ortadan kaldırır.

Araç Sesli Komutları

Araçlar, çoğunlukla otomobiller, araç güvenliğini artıran sesli komutlara yanıt veren ses tanıma yazılımına sahiptir. Bu konuşma tabanlı yapay zeka araçları, ses seviyesini ayarlama, arama yapma ve radyo istasyonlarını seçme gibi basit komutları kabul eder.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Kullanan Sektörler

Şu anda, konuşma yapay zekası ağırlıklı olarak Chatbot olarak kullanılıyor. Bununla birlikte, birçok endüstri, büyük faydalar elde etmek için bu teknolojiyi uyguluyor. Konuşma AI kullanan endüstrilerden bazıları şunlardır:

Sağlık hizmeti

Sağlık hizmetleriyle ilgili konuşma yapay zekası Konuşmalı AI, sağlık sektörü üzerinde büyük bir etkiye sahip. Konuşmalı AI'nın hastalar, doktorlar, personel, hemşireler ve diğer sağlık personeli için faydalı olduğu kanıtlanmıştır.

Faydalarından bazıları:

  • Tedavi sonrası aşamada hasta katılımı
  • Randevu planlama sohbet robotları
  • Sık sorulan soruları ve genel soruları yanıtlama
  • Belirti değerlendirmesi
  • Yoğun bakım hastalarını tanımlayın
  • Acil vakaların tırmanması

e-ticaret

E-ticaret konuşma yapay zekası Konuşmalı AI, e-ticaret işletmelerinin müşterileriyle etkileşim kurmasına, özelleştirilmiş öneriler sağlamasına ve ürün satmasına yardımcı oluyor.

E-Ticaret endüstrisi, sınıfının en iyisi bu teknolojinin faydalarından sonuna kadar yararlanıyor.

  • Müşteri bilgilerinin toplanması
  • İlgili ürün bilgilerini ve önerileri sağlayın
  • Müşteri memnuniyetini artırma
  • Siparişlerin ve iadelerin yapılmasına yardımcı olmak
  • SSS'leri yanıtlayın
  • Çapraz satış ve yukarı satış ürünleri

Bankacılık

Bankacılık konuşma yapay zekası Bankacılık sektörü, müşteri etkileşimlerini geliştirmek, talepleri gerçek zamanlı olarak işlemek ve birden çok kanalda basitleştirilmiş ve birleşik bir müşteri deneyimi sağlamak için konuşma tabanlı yapay zeka araçlarını kullanıyor.

  • Müşterilerin bakiyelerini gerçek zamanlı olarak kontrol etmelerine izin verin
  • Para yatırma konusunda yardım
  • Vergi dosyalama ve kredi başvurusunda yardımcı olmak
  • Fatura hatırlatıcıları, bildirimler ve uyarılar göndererek bankacılık sürecini kolaylaştırın

Sigorta

Sigortayla ilgili konuşma yapay zekası Bankacılık sektörüne benzer şekilde, sigorta sektörü de konuşma tabanlı yapay zeka tarafından dijital olarak yönlendiriliyor ve bunun faydalarından yararlanıyor. Örneğin, konuşma tabanlı yapay zeka, sigorta endüstrisinin uyuşmazlıkları ve iddiaları çözmek için daha hızlı ve daha güvenilir araçlar sağlamasına yardımcı oluyor.

  • Politika önerileri sağlayın
  • Daha hızlı tazminat ödemeleri
  • Bekleme sürelerini ortadan kaldırın
  • Müşterilerden geri bildirim ve inceleme toplayın
  • Politikalar hakkında müşteri farkındalığı yaratın
  • Daha hızlı hak taleplerini ve yenilemeyi yönetin

Konuşmaya dayalı yapay zeka kullanan endüstriler

Shaip Teklifi

Gelişmiş insan-makine etkileşimli konuşma uygulamaları geliştirmek için kaliteli ve güvenilir veri kümeleri sağlamaya gelince, Shaip başarılı dağıtımlarıyla pazara öncülük ediyor. Bununla birlikte, ciddi bir sohbet robotu ve konuşma asistanı sıkıntısı ile şirketler, AI projeleri için eğitim ve test için özelleştirilmiş, doğru ve kaliteli veri kümeleri sağlamak için pazar lideri Shaip'in hizmetlerini giderek daha fazla arıyor.

Doğal dil işlemeyi birleştirerek, insan konuşmalarını etkili bir şekilde taklit eden doğru konuşma uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olarak kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabiliriz. Yüksek kaliteli müşteri deneyimleri sunmak için bir dizi üst düzey teknoloji kullanıyoruz. NLP, makinelere insan dillerini yorumlamayı ve insanlarla etkileşim kurmayı öğretir.

Şaip teklifi

Ses Transkripsiyonu

Shaip, her tür proje için çeşitli konuşma/ses dosyaları sunan lider bir ses transkripsiyon hizmet sağlayıcısıdır. Ayrıca Shaip, Röportajlar, Seminerler, Dersler, Podcast'ler gibi Ses ve Video dosyalarını kolayca okunabilir metne dönüştürmek için %100 insan tarafından oluşturulmuş bir deşifre hizmeti sunar.

Konuşma Etiketleme

Shaip, bir ses dosyasındaki sesleri ve konuşmayı ustalıkla ayırarak ve her dosyayı etiketleyerek kapsamlı konuşma etiketleme hizmetleri sunar. Benzer ses seslerini doğru bir şekilde ayırarak ve bunlara açıklamalar ekleyerek,

Konuşmacı Günlükleştirme

Sharp'ın uzmanlığı, ses kaydını kaynaklarına göre bölümlere ayırarak mükemmel konuşmacı günlükleştirme çözümleri sunmaya kadar uzanır. Ayrıca, hoparlör sayısını belirlemek için hoparlör 1, hoparlör 2, müzik, arka plan gürültüsü, araç sesleri, sessizlik ve daha fazlası gibi hoparlör sınırları doğru bir şekilde tanımlanır ve sınıflandırılır.

Ses Sınıflandırması

Açıklama, ses dosyalarının önceden belirlenmiş kategorilerde sınıflandırılmasıyla başlar. Kategoriler öncelikle projenin gereksinimlerine bağlıdır ve genellikle kullanıcı amacı, dil, anlamsal segmentasyon, arka plan gürültüsü, toplam konuşmacı sayısı ve daha fazlasını içerir.

Doğal Dil İfade Koleksiyonu/ Uyandırma Sözleri

Müşterinin bir soru sorarken veya bir istek başlatırken her zaman benzer kelimeleri seçeceğini tahmin etmek zordur. Örneğin, “En yakın Restoran nerede?” "Yakınımdaki Restoranları Bul" veya "Yakınlarda bir restoran var mı?"
Her üç ifade de aynı amaca sahiptir ancak farklı şekilde ifade edilir. Shaip'teki uzman konuşma yapay zekası uzmanları, permütasyon ve kombinasyon yoluyla, aynı talebi ifade etmek için mümkün olan tüm olası kombinasyonları belirleyecektir. Shaip, anlambilim, bağlam, ton, diksiyon, zamanlama, vurgu ve lehçelere odaklanarak ifadeleri ve uyandırma sözcüklerini toplar ve bunlara açıklamalar ekler.

Çok Dilli Ses Veri Hizmetleri

Dünya çapında 150'den fazla dil ve lehçede ses verilerini toplayan bir veri toplayıcı ekibimiz olduğundan, çok dilli ses verisi hizmetleri Shaip'in çok tercih edilen bir diğer hizmetidir.

Amaç Tespiti

İnsan etkileşimleri ve iletişimleri, genellikle onlara inandığımızdan daha karmaşıktır. Ve bu doğuştan gelen karmaşıklık, insan konuşmasını doğru bir şekilde anlamak için bir ML modelini eğitmeyi zorlaştırıyor.
Ayrıca, aynı demografik veya farklı demografik gruplardan farklı kişiler, aynı niyeti veya hissi farklı şekilde ifade edebilir. Bu nedenle, konuşma tanıma sistemi, demografiden bağımsız olarak ortak amacı tanımak için eğitilmelidir.
Birinci sınıf bir makine öğrenimi modelini eğitip geliştirebilmenizi sağlamak için konuşma terapistlerimiz, sistemin insanların aynı amacı ifade etmelerinin çeşitli yollarını belirlemesine yardımcı olmak için kapsamlı ve çeşitli veri kümeleri sağlar.

Amaç Sınıflandırması

Aynı amacı farklı kişilerden belirlemeye benzer şekilde, sohbet robotlarınız da müşteri yorumlarını sizin tarafınızdan önceden belirlenmiş çeşitli kategorilere ayırmak için eğitilmelidir. Her sohbet robotu veya sanal asistan, belirli bir amaç için tasarlanır ve geliştirilir. Shaip, kullanıcı amacını gerektiği gibi önceden tanımlanmış kategorilere ayırabilir.

Otomatik Konuşma Tanıma veya ASR

Konuşma Tanıma”, konuşulan sözcüklerin metne dönüştürülmesi anlamına gelir; ancak ses tanıma ve konuşmacı tanımlama, hem konuşulan içeriği hem de konuşmacının kimliğini tanımlamayı amaçlar. ASR'nin doğruluğu farklı parametrelerle belirlenir, yani hoparlör sesi, arka plan gürültüsü, kayıt ekipmanı vb.

Ton Algılama

İnsan etkileşiminin bir başka ilginç yönü de tondur - sözcüklerin anlamını, söylendikleri tona bağlı olarak özünde tanırız. Ne söylediğimiz önemli olsa da, bu kelimeleri nasıl söylediğimiz de anlam ifade eder.
Örneğin, 'Ne Sevinç!' gibi basit bir ifade. bir mutluluk ünlemi olabilir ve alaycı olması da amaçlanabilir. Tona ve strese bağlıdır.
'Ne yapıyorsun?'
'Ne yapıyorsun?' 
Bu cümlelerin her ikisinde de tam kelimeler vardır, ancak kelimelerin vurgusu farklıdır ve cümlelerin tüm anlamını değiştirir. Chatbot, mutluluğu, alaycılığı, öfkeyi, tahrişi ve daha fazla ifadeyi tanımlamak için eğitilmiştir. Sharp'ın konuşma dili patologlarının ve yorumcularının uzmanlığının devreye girdiği yer burasıdır.

Ses / Konuşma Verisi Lisanslama

Shaip, projenizin özel ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen, benzersiz, kullanıma hazır kaliteli konuşma veri kümeleri sunar. Veri kümelerimizin çoğu her bütçeye sığabilir ve veriler gelecekteki tüm proje taleplerini karşılayacak şekilde ölçeklenebilir. 40'den fazla dilde 100'den fazla lehçede 50 bin saatten fazla kullanıma hazır konuşma veri seti sunuyoruz. Ayrıca spontane, monolog, komut dosyası ve uyandırma sözcükleri de dahil olmak üzere bir dizi ses türü sunuyoruz. tamamını görüntüle Veri Kataloğu.

Ses / Konuşma Verisi Toplama

Kaliteli konuşma veri kümelerinde eksiklik olduğunda, ortaya çıkan konuşma çözümü sorunlarla dolup taşabilir ve güvenilirlikten yoksun olabilir. Shaip, çok dilli ses koleksiyonları, ses transkripsiyon ve açıklama araçları ve proje için tamamen özelleştirilebilir hizmetler.
Konuşma verileri, bir uçta doğal konuşmadan diğer uçta doğal olmayan konuşmaya uzanan bir spektrum olarak görülebilir. Doğal konuşmada, konuşmacının spontane konuşma tarzında konuşmasını sağlarsınız. Öte yandan, konuşmacı bir senaryoyu okurken doğal olmayan konuşma sesleri kısıtlanır. Son olarak, konuşmacılardan spektrumun ortasında kontrollü bir şekilde kelimeleri veya cümleleri söylemeleri istenir.

Sharp'ın uzmanlığı, 150'den fazla dilde farklı türde konuşma veri kümeleri sağlamaya kadar uzanır

Komut Dosyası Verileri

Konuşmacılardan, yazılı bir konuşma verisi formatında bir komut dosyasından belirli kelimeleri veya cümleleri söylemeleri istenir. Bu kontrollü veri formatı, tipik olarak, konuşmacının önceden hazırlanmış bir komut dosyasından okuduğu sesli komutları içerir.

Shaip'te, birçok telaffuz ve tonalite için araçlar geliştirmek için kodlanmış bir veri seti sağlıyoruz. İyi konuşma verileri, farklı aksan gruplarından birçok konuşmacıdan örnekler içermelidir.

Spontane Veriler

Gerçek dünya senaryolarında olduğu gibi, spontane veya sohbete dayalı veriler, konuşmanın en doğal şeklidir. Veriler, telefon görüşmelerinin veya röportajların örnekleri olabilir.

Shaip, bağlamsal konuşmaları anlaması gereken sohbet robotları veya sanal asistanlar geliştirmek için spontane bir konuşma formatı sağlar. Bu nedenle, veri seti, gelişmiş ve gerçekçi AI tabanlı sohbet robotları geliştirmek için çok önemlidir.

Söz Verileri

Shaip tarafından sağlanan ifadeler konuşma veri seti, piyasada en çok arananlardan biridir. Çünkü sözler/uyandırma sözcükleri sesli yardımcıları tetikler ve onlardan insan sorularına akıllıca yanıt vermelerini ister.

Transkreasyon

Çoklu dil uzmanlığımız, tonlamayı, bağlamı, amacı ve stili kesinlikle korurken bir cümleyi bir dilden diğerine çeviren kapsamlı ses örnekleriyle transkreasyon veri kümeleri sunmamıza yardımcı olur.

Metin Okuma (TTS) Verileri

Özgün ve çok dilli Text-to-Speech ürünleri oluşturmaya yardımcı olan son derece doğru konuşma örnekleri sağlıyoruz. Ek olarak, ses dosyalarına, doğru şekilde açıklamalı arka plan gürültüsüz transkriptleriyle birlikte sunuyoruz.

Konuşmadan yazıya

Shaip, kaydedilmiş konuşmayı güvenilir metne dönüştürerek özel konuşmayı metne dönüştürme hizmetleri sunar. NLP teknolojisinin bir parçası olduğundan ve gelişmiş konuşma yardımcıları geliştirmek için çok önemli olduğundan, odak noktası kelimeler, cümleler, telaffuz ve lehçelerdir.

Konuşma Verisi Toplamasını Özelleştirme

Konuşma veri kümeleri, gelişmiş konuşma tabanlı yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde ve devreye alınmasında çok önemli bir rol oynar. Ancak, konuşma çözümleri geliştirme amacı ne olursa olsun, nihai ürünün doğruluğu, verimliliği ve kalitesi, eğitilmiş verilerinin türüne ve kalitesine bağlıdır.

Bazı kuruluşlar, ihtiyaç duydukları veri türü hakkında net bir fikre sahiptir. Ancak, çoğu proje ihtiyaçlarının ve gereksinimlerinin tam olarak farkında değildir. Bu nedenle, onlara ses verisi toplama hakkında somut bir fikir vermeliyiz. Shaip tarafından kullanılan metodolojiler.

Demografi

Proje bazında hedef diller ve demografi belirlenebilir. Ek olarak, konuşma verileri yaş, eğitim niteliği vb. gibi demografiye dayalı olarak özelleştirilebilir. Ülkeler, projenin sonucunu etkileyebilecekleri için örnekleme veri toplamada başka bir özelleştirme faktörüdür.

Gereken dil ve lehçe göz önünde bulundurularak, belirtilen dil için ses örnekleri toplanır ve gereken yeterliliğe (anadili veya ana dili olmayan konuşmacılar) göre özelleştirilir.

Koleksiyon boyutu

Ses örneğinin boyutu, projenin performansını belirlemede kritik bir rol oynar. Bu nedenle, toplam katılımcı sayısı veri toplama için düşünülmelidir. bu toplam ifade sayısı veya katılımcı veya toplam katılımcı başına konuşma tekrarları da dikkate alınmalıdır.

Veri Komut Dosyası

Komut dosyası, bir veri toplama stratejisindeki en önemli unsurlardan biridir. Bu nedenle, proje için ihtiyaç duyulan veri komut dosyasının belirlenmesi esastır – komut dosyasıyla yazılmış, komut dosyası oluşturulmamış, ifadeler veya uyandırma sözcükleri.

Ses Biçimleri

Konuşma verilerinin sesi, ses ve ses tanıma çözümlerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynar. bu ses kalitesi ve arka plan gürültüsü model eğitiminin sonucunu etkileyebilir.

Konuşma verilerinin toplanması şunları sağlamalıdır: dosya formatı, sıkıştırma, içerik yapısı, ve ön işleme gereksinimleri proje taleplerini karşılamak için özelleştirilebilir.

Ses Dosyalarının Teslimi

Konuşma verilerinin toplanmasının son derece kritik bir bileşeni, ses dosyalarının müşteri gereksinimlerine göre teslim edilmesidir. Sonuç olarak, Shaip tarafından sağlanan veri segmentasyonu, transkripsiyon ve etiketleme hizmetleri, karşılaştırmalı kalite ve ölçeklenebilirlik açısından işletmeler tarafından en çok arananlardan bazılarıdır.

Ayrıca, biz de takip ediyoruz dosya adlandırma kuralları anında kullanım için ve hızlı dağıtım için teslimat zaman çizelgelerine sıkı sıkıya bağlı kalın.

Uzmanlığımız

Toplanan Konuşma Saatleri
0 +
Veri Toplayıcılar
0 +
PII Uyumlu
0 %
Desteklenen Diller
0 +
Veri Kabulü
> 0
Fortune 500 Müşterileri
0 +

Desteklenen Diller

Başarı Öyküleri

En iyi işletmeler ve markalardan bazılarıyla çalıştık ve onlara en üst düzeyde konuşma tabanlı yapay zeka çözümleri sağladık.

Başarı öykülerimizden bazıları şunlardır:

  • Canlı bir sohbet robotunu eğitmek ve oluşturmak için 10,000 saatten fazla çok dilli transkripsiyon, konuşma ve ses dosyası içeren bir konuşma tanıma veri seti geliştirdik.
  • Sigorta sohbet robotu eğitimi için kullanılan, konuşma başına 1000 turluk 6'lerce konuşmadan oluşan yüksek kaliteli bir veri seti oluşturduk. 
  • 3000'den fazla dil uzmanından oluşan ekibimiz, bir dijital asistanı eğitmek ve test etmek için 1000 yerel dilde 27 saatten fazla ses dosyası ve transkript sağladı.
  • Yorumcular ve dil uzmanlarından oluşan ekibimiz ayrıca 20,000'den fazla küresel dilde 27 saatten fazla ifade topladı ve teslim etti. 
  • Otomatik Konuşma Tanıma hizmetlerimiz sektör tarafından en çok tercih edilenlerden biridir. ASR modellerinin güvenilirliğini artırmak için çeşitli hoparlör setlerinden çok çeşitli transkripsiyonlar ve sözlük kullanarak telaffuz, ton ve amaca özel dikkat göstererek güvenilir şekilde etiketlenmiş ses dosyaları sağladık. 

Başarı hikayelerimiz, ekibimizin müşterilerimize her zaman en son teknolojileri kullanarak en iyi hizmeti sunma kararlılığından kaynaklanmaktadır. Bizi farklı kılan şey, çalışmalarımızın altın standart ek açıklamaların tarafsız ve doğru veri kümelerini sağlayan uzman yorumcular tarafından desteklenmesidir.

30,000'den fazla katılımcıdan oluşan veri toplama ekibimiz, makine öğrenimi modellerinin hızlı dağıtımına yardımcı olan yüksek kaliteli veri kümeleri sağlayabilir, ölçeklendirebilir ve sunabilir. Ek olarak, en son AI tabanlı platform üzerinde çalışıyoruz ve işletmelere en yakın rakiplerimizden çok daha hızlı bir şekilde hızlandırılmış konuşma verisi çözümleri sağlama yeteneğine sahibiz.

Başarı Öyküleri

Sonuç

Bu kılavuzun sizin için yararlı olduğuna ve sorularınızın çoğunu yanıtlamış olduğunuza içtenlikle inanıyoruz. Ancak, hala güvenilir bir satıcı konusunda ikna olmadıysanız, başka yere bakmayın.

Shaip'te biz, önde gelen bir veri açıklama şirketiyiz. Alanında, verileri ve onunla bağlantılı endişeleri başka hiçbir şeye benzemeyen anlayan uzmanlarımız var. Her projeye veya işbirliğine bağlılık, gizlilik, esneklik ve sahiplik gibi yetkinlikleri masaya yatırdığımız için ideal ortaklarınız olabiliriz.

Bu nedenle, ek açıklama almayı düşündüğünüz veri türü ne olursa olsun, taleplerinizi ve hedeflerinizi karşılamak için o deneyimli ekibi bizde bulabilirsiniz. Yapay zeka modellerinizi bizimle öğrenmek için optimize edin.

Hadi Konuşalım

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Chatbot'lar, belirli girdilere yanıt veren basit, kural tabanlı programlardır. Aynı zamanda, konuşmaya dayalı yapay zeka, daha insana benzer, bağlamsal yanıtlar oluşturmak için makine öğrenimini ve doğal dil anlayışını kullanır ve kullanıcılarla doğal etkileşimlere olanak tanır.

Alexa (Amazon) ve Siri (Apple), kullanıcının amacını anlayabildikleri, konuşulan dili işleyebildikleri ve bağlama ve kullanıcı geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayabildikleri için sohbete dayalı AI örnekleridir.

Farklı platformlar benzersiz kullanım durumlarına ve sektörlere hitap ettiğinden, kesin bir "en iyi" konuşma yapay zekası yoktur. Bazı popüler konuşmalı AI platformları arasında Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI'nin GPT-3'ü ve Rasa bulunur.

Diyaloğa dayalı yapay zeka uygulamaları, diğerlerinin yanı sıra müşteri destek sohbet botlarını, sanal kişisel asistanları, dil öğrenme araçlarını, sağlık danışmanlığı tavsiyelerini, e-ticaret tavsiyelerini, İK katılımını ve etkinlik yönetimini içerir.

Konuşmaya dayalı yapay zeka araçları, yapay zeka destekli sohbet robotlarının ve sanal asistanların geliştirilmesini, devreye alınmasını ve yönetilmesini sağlayan platformlar ve yazılımlardır. Örnekler arasında Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot çerçevesi ve Oracle digital assistant sayılabilir.