エンタープライズチャットボットは非常にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できますか?
エンタープライズ チャットボットは脳死状態です。彼らには認識力も深みもなく、リアルタイムの概念やコンテキストを理解する能力もありません。ただし、最も効果的なエンタープライズ チャットボットは、進歩や時間の敵ではなく、最も関連性の高いビジネス目標の味方です。 2022 年には、エンタープライズ チャットボットにより、ほとんどのホワイトカラー ワーカーが日常的に会話プラットフォームを操作できるようになるはずですが、企業は価値を高めるために必要な最適な会話エクスペリエンスを提供できていません。ほとんどのチャットボットには、顧客エクスペリエンスを最適化するために必要なパーソナライゼーションを提供する機能がありません。
企業、マーケティング担当者、顧客がパーソナライゼーションをいかに重視しているかを考えると、AI チャットボットと対話する顧客に広範かつ動的なパーソナライゼーションを提供できなければ、経済的および評判上のコストが発生します。 。企業が高度なテクノロジーを使用して成長し、購入過程のさまざまな段階で顧客のニーズを満たすためには、迅速に学習し、リアルタイムで継続的に適応でき、トレーニング データに制限されない、影響力のあるチャットボットが必要です。
チャットボットの欠点
パンデミックを通じて導入が増加しているにもかかわらず、チャットボットは次の理由で失敗し続けています。
- 深い理解のない統計的推論
- 動的学習と推論のない静的モデル
- ハイパーパーソナライゼーションのないランダムなオウム返し
これらの問題に加えて、エンタープライズ チャット ロボットも実装が困難です。根元が浅すぎる。必要な機能が欠けているチャットボットはハードコーディングされており、読み取り専用のソリューションを備えており、ダイナミズムがほとんどなく、リアルタイムでの適応が困難です。これらのチャットボットは自律的または対話的に十分に学習しないため、チャットボットと対話する人に混乱やフラストレーションを引き起こす可能性があります。顧客の半数以上が、顧客体験が悪かったために競合ブランドに切り替えているため、あらゆる状況で提示される言語とコンテキストを瞬時に理解するための既製のテクノロジーが必要です。
チャットボットは理解力とリアルタイムの適応性 (自然言語の活用) に大きく欠けているため、複数のサイロ化につながり、目標を推進しようとしているビジネス リーダーに問題を引き起こす可能性があります。また、導入段階をはるかに超えて会話を進めるために必要な推論スキルも欠如しています。より深い理解とリアルタイムでの適応能力がなければ、企業は望むように業務を拡張することができず、反復的なタスクにより最適な生産性への進捗が遅れてしまいます。
チャットボット学習への動的なアプローチ
チャットボットは、(一般的なブラック ボックス チャットボットではなく) 曖昧さ回避を含む強力な推論機能を備えた、完全に監査可能なソリューションである必要があります。 )。一般的な学習は「1 回限りの学習」である必要があります。つまり、従業員や顧客はタスクを完了したり質問に答えたりするために何度も繰り返す必要はありません。自然言語をリアルタイムで学習することで、脳を備えたチャットボットが情報を処理し、直接的なリクエストだけでなく、その背後にある感情も理解します。
頭脳を備えたチャットボットは、さまざまな業種やユースケースで使用できる、価値の高い、ハイパーパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを優先します。これらのチャットボットは文脈を深く理解しているため、統合された短期記憶と長期記憶を通じて、発言された内容をリアルタイムで処理します。ハイパーパーソナライゼーションはビジネスの目標、目的、使用法とうまく調和しているため、ユーザーはこれらの AI 会話ツールを操作するときにステージ 1 に戻る必要はありません。
コグニティブおよび自律型チャットボットには動的な会話管理も含まれているため、ユーザーは会話の前の時点から開始して、同じことを繰り返す必要がないため、将来の会話に価値を加えることができます。統合されたコグニティブ アーキテクチャを備えた頭脳を備えたチャットボットには、シームレスな言語生成、解析、および推論も含まれており、有意義でインタラクティブな顧客エクスペリエンスを作成するために必要なタイプのハイパーパーソナライゼーションを作成できます。
オントロジーを使用すると、チャットボットは特定の用語とその意味を簡単に処理し、属性などの静的データを手動で収集し、同義語を理解できます。チャットボットを構築するときに常識を植え付けることで、頭脳を備えたチャットボットは、製品やサービスが現実世界でどのように参照されているかを説明するために必要な情報を収集しながら、ビジネス ルールを適切に収集して適用することができます。厳格なテストと一貫したチューニング、および包括的な回帰テスト システムを通じて、チャットボットは何度も教えられなくてもリクエストを簡単に処理できます。
ハイパーパーソナライゼーションの使用例
ハイパーパーソナライズされたチャットボットはコールセンターに不可欠な部分であり、企業がより多くの顧客関係を維持し、ブランドの成長を加速するのに役立ちます。頭脳を備えたチャットボットを導入すると、コンテキストに精通したデジタル アシスタントがすべての顧客に非常にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、サービスのコストを削減できるため、企業は顧客が人間のエージェントと話す必要性を大幅に減らすことができます。コールセンターは、大量の通話をコールセンターから迂回し、顧客サービスを瞬時に数百万人に拡大することもできます。
ハイパーパーソナライズされたチャットボットは、エンタープライズ アプリケーションやモバイル アプリケーションもサポートしながら、IT ヘルプ デスクや人事アシスタントの強力なアシスタントとして従業員を支援することもできます。さらに、企業は、政策、ヘルスケア、オンボーディング、給与/福利厚生など、さまざまなビジネス分野について思慮深い会話を行うことができます。
インタラクションの最適化
企業顧客の場合、頭脳を備えたチャットボットによりブランド ロイヤルティを構築できます。機能する頭脳と深い理解と常識的な知識への渇望を備えたチャットボットは、エンタープライズ サービスを拡張し、会話の価値を最大化し、将来のやり取りを最適化するためのポイントを追加する新しい方法を作成できます。顧客ベースの観点からより適切で信頼できる企業になりたいと考えている先進的な企業にとって、チャットボットはもはや負担ではありません。チャットボットには、顧客の質問や問題点を解決し、企業が生産性を最大化するために他の付加価値のあるタスクに集中できるようにする動的な知識機能が必要です。
以上がエンタープライズチャットボットは非常にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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