Les chatbots basés sur l’IA atténuent les exigences imposées par le secteur du service client aujourd’hui. Avec plus de fonctions rendues possibles grâce à plus d’algorithmes tels que la diarisation des locuteurs pour une reconnaissance, une division et une analyse de la parole faciles, de plus en plus d’entreprises reconnaissent tout ce que les chatbots basés sur l’IA peuvent leur apporter.
Aujourd’hui, Les bots d’IA améliorant la technologie vocale continuent de voir des améliorations. Les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) sont entraînés pour gérer les intentions multiples et les entités multiples dans un seul énoncé. Cela consiste en la possibilité de gérer l’audio sur plusieurs canaux, la gestion du bruit ambiant et la détection automatique de la langue pour canaliser le meilleur modèle de reconnaissance vocale pour le décodage.
Ce qui le rend plus spécial, c’est la biométrie de reconnaissance vocale. En utilisant des ondes sonores et des modèles vocaux pour générer un identifiant spécial, la biométrie de reconnaissance vocale peut classer et reconnaître les entrées sur la base de fonctions comportementales. Il s’agit de modules de détection de sentiments pour des informations approfondies sur le locuteur, notamment la prononciation, l’accent, la vitesse de parole, la concentration de la parole ainsi que des attributs physiques tels que la bouche, le passage nasal et le conduit vocal. Les entreprises d’IA cherchant désormais à tirer le meilleur parti de la biométrie de reconnaissance vocale, Gnani.ai, une entreprise de Samsung Ventures, se concentre davantage sur l’interaction multi-modèles et multicanaux. Leurs API de reconnaissance vocale propriétaires et leurs solutions basées sur NLU alimentent l’automatisation et l’analyse de l’assistance aux consommateurs pour les principales entreprises de tous les secteurs.
Par exemple, les systèmes de vérification d’identité et d’authentification standard dans les systèmes de service client nécessitent que les utilisateurs offrent des codes PIN, des dates et mots de passe. Cette méthode ancienne peut être un processus lourd conduisant souvent à une expérience décourageante. L’innovation en biométrie vocale peut aider les consommateurs, les travailleurs et d’autres catégories d’utilisateurs à accéder à des systèmes protégés en utilisant simplement leur « voix ».
En utilisant les options de biométrie vocale, les entreprises peuvent fournir une approche transparente, sans tracas et hautement sûre pour les clients, dans presque tous les marchés. Une personne souhaitant vérifier sa couverture d’assurance pour l’hospitalisation peut appeler l’entreprise de couverture d’assurance et demander au robot IA de traiter ses demandes. Plus tard dans la journée, le même client peut décider d’effectuer un autre changement et décide d’envoyer un e-mail ou un chat, qui sera traité par un autre bot.
Ce multi-modèle, multi-canal Le fonctionnement par des chatbots AI permet aux consommateurs d’avoir une expérience fluide dans le traitement de leurs problèmes. En règle générale, les robots peuvent effectuer les modifications instantanément sans aucune intervention humaine.
Quand il s’agit d’appels vocaux, différentes personnes parlent avec des accents différents. Certains locuteurs peuvent même mélanger leur langue parlée avec un dialecte local ou des phrases spéciales. L’attrait de la biométrie de reconnaissance vocale est qu’elle peut apprendre et différencier les accents et communiquer avec le locuteur sans faux pas. Il compare de nombreux aspects et modèles de la voix d’un utilisateur, tels que le ton, le dialecte et le ton.
Selon Ganesh Gopalan, PDG et co-fondateur de Gnani.Ai, la biométrie vocale va être un élément crucial outil à mesure que les cas d’utilisation de l’automatisation augmentent. Il pense que les robots d’IA vont avoir un son plus naturel et utiliser de nouveaux cas d’utilisation, ce qui les amènera à aller au-delà du centre de contact.
« Un grand nombre de cas d’utilisation que l’on croyait difficiles peuvent être possible à l’avenir. Les bots peuvent être évolutifs, être plus efficaces et travailler 24 heures sur 24. Bien qu’ils puissent remplacer certaines tâches, il y aura plus de cas d’utilisation où les bots seront également mieux utilisés. Des agents de service client humain sont toujours nécessaires mais se concentrera simplement sur un travail plus vital », a déclaré Ganesh.
La taille du marché mondial de la biométrie vocale devrait atteindre 3,9 milliards USD d’ici 2026. Des éléments tels que le besoin croissant de systèmes robustes de détection et d’évitement des escroqueries sur le marché de la banque, des services financiers et de l’assurance et l’exigence de réduire les dépenses d’authentification et d’identification conduisent à l’adoption de solutions biométriques vocales dans le monde entier.
La biométrie à reconnaissance vocale a en fait comme sage a conduit au clonage vocal, qui implique des algorithmes d’apprentissage en profondeur qui permettent l’ajustement de l’audio existant. Alors que le clonage vocal devrait voir plus de cas d’utilisation à l’avenir, il existe encore un certain nombre de problèmes juridiques et de sécurité qui doivent être résolus initialement avant que les entreprises puissent mettre en œuvre une telle technologie.
« Par exemple , vous avez une star qui est le visage d’une marque. La technologie de clonage vocal peut s’adapter pour parler avec la voix d’une personne en particulier. Évidemment, il y aura une autorisation légale pour cela. Mais à part cela, cela peut également conduire à des conversations personnalisées Les robots peuvent comprendre la personne avec laquelle ils parlent et ajuster les réponses à cela. La personnalisation avec la voix idéale changera l’industrie. »
Ganesh a également ajouté que de plus en plus d’entreprises chercheront à établir leurs propres chatbots IA à l’avenir. Créer et former le bot pour comprendre le cas d’utilisation sera essentiel en garantissant que les robots peuvent complètement fournir le résultat souhaité.
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