Wat zijn AI-spraakagenten?

We roepen al jaren tegen Alexa om ons favoriete nummer af te spelen, vragen Siri om de weg en praten met Google Assistant over het weer. Soms stellen we onze AI-spraakassistenten zelfs vragen om te kijken of ze een grapje maken.

Nu zijn we dankzij AI-spraakagenten — een type AI-agent — verder gegaan dan simpele vragen en grappen. Als we onze telefoon vragen ‘Wat is de nieuwste aanbieding op mijn abonnement?’, krijgen we niet alleen direct antwoord, maar ook een persoonlijk upgrade-advies.

Wat zijn AI-spraakagenten?

AI-spraakagenten zijn intelligente systemen die spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruiken om via de telefoon of andere spraakkanalen met gebruikers te communiceren.

Ze zijn 24/7 beschikbaar en maken gebruik van conversational AI om consistente ondersteuning te bieden in verschillende sectoren.

Een klant kan bijvoorbeeld tegen zijn AI-spraakagent zeggen: ‘Ik wil mijn afspraak verzetten’, waarna de agent de beschikbaarheid controleert en de nieuwe tijd bevestigt.

Of een gebruiker vraagt: ‘Wat is de status van mijn bestelling?’, en de AI-spraakagent haalt de trackinggegevens op en geeft een update.

Hoe werken AI-spraakagenten, stap voor stap

AI-spraakagenten werken door gebruik te maken van NLP, automatische spraakherkenning (ASR) en tekst-naar-spraak (TTS) om via spraak met gebruikers te communiceren.

Deze agenten worden aangedreven door large language models (LLM's), geavanceerde AI-systemen die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekst om menselijke taal te begrijpen en te genereren. Dankzij deze modellen begrijpen spraakagenten taalnuances, reageren ze contextueel en leveren ze gepersonaliseerde interacties.

Laten we bekijken hoe een klant met een AI-spraakagent communiceert:

1. Gesproken input

De klant spreekt in een apparaat, zoals een smartphone of via een callcenterlijn. Bijvoorbeeld: "Wat is mijn saldo?" of "Kan ik mijn levering verzetten?" Hun woorden worden omgezet in een audiosignaal en naar de spraakassistent gestuurd voor verwerking.

2. Spraakherkenning

Het audiosignaal wordt verwerkt door een automatische spraakherkenning (ASR)-systeem, dat het geluid omzet in tekst. Het ASR-systeem zorgt voor een nauwkeurige transcriptie, ook bij verschillende accenten of spreekstijlen. Dus verwerkt het ASR-systeem bijvoorbeeld 'Controleer mijn orderstatus' en zet dit om naar tekst.

3. Begrip van natuurlijke taal

De tekst van ASR wordt doorgestuurd naar een natural language understanding (NLU)-systeem, een onderdeel van NLP waarmee machines menselijke taal kunnen begrijpen.

Op basis van de input van de klant, 'Hoeveel staat er nog op mijn rekening?', bepaalt het NLU-systeem de intentie, zoals 'controleer mijn saldo', en haalt het belangrijke details op, zoals 'saldo van rekening eindigend op 1234'.

Op dezelfde manier wordt bij input als 'Verzet mijn levering' de intentie 'levering verzetten' herkend en details zoals 'levering voor deze vrijdag' opgehaald.

4. Verwerking en besluitvorming

AI-spraakagenten bepalen de juiste actie door de gebruikersinput te analyseren en relevante gegevens op te halen.

Deze stap wordt verbeterd door retrieval-augmented generation (RAG) toe te passen, waarmee AI-spraakagenten in realtime externe kennisbronnen kunnen raadplegen. Dit zorgt voor nauwkeurigere en contextueel relevante resultaten.

Dus als een klant vraagt, 'Hoeveel staat er nog op mijn saldo?', herkent het systeem, eventueel met RAG, de intentie (saldo controleren), haalt details op (rekening eindigend op 1234) en raadpleegt de database.

Evenzo, bij 'Kan ik mijn levering verzetten naar volgende vrijdag?', wordt het planningssysteem geraadpleegd, de levering aangepast en krijgt de klant direct een bevestiging.

5. Genereren van een antwoord

Zodra het antwoord is bepaald, gebruikt het systeem een LLM om een reactie te formuleren.

De LLM zorgt ervoor dat het antwoord duidelijk en professioneel is, zoals ‘Uw saldo is €500’ of ‘Uw levering is verzet naar zaterdag.’

6. Tekst-naar-spraak

Het tekstuele antwoord wordt omgezet naar spraak door een tekst-naar-spraak (TTS)-systeem, zodat het bericht natuurlijk klinkt.

7. Spraakuitvoer

De gesynthetiseerde spraak wordt via de luidspreker van het apparaat aan de klant afgespeeld, waarmee de interactie wordt afgerond.

Dus een gebruiker kan hun telefoon horen antwoorden: 'Uw rekeningstand is $500.75 om 12:35 uur vandaag.'

Bij een verzoek om een levering te verzetten, kan de telefoon antwoorden: 'Uw levering is succesvol verzet naar zaterdag 11 januari.'

Voordelen van AI-spraakagenten

Verbeter de klantervaring

AI-spraakagenten zijn altijd beschikbaar en geven direct antwoord op klantvragen, zonder de frustratie van lange wachttijden.

Door gebruik te maken van natuurlijke taal en emotionele signalen, zoals frustratie, zorgen AI-spraakagenten voor een oprechte interactie. Ze passen zich ook aan accenten, talen en gespreksstijlen aan.

En net als een goede klantenservice-chatbot zijn AI-spraakagenten getraind om complexe kwesties door te zetten naar menselijke medewerkers, met behoud van de volledige context.

Stroomlijn processen

AI-spraakagenten nemen routinetaken over, zoals afspraken plannen, orders verwerken en statusupdates geven, zodat menselijke medewerkers zich kunnen richten op complexere en waardevollere interacties. Ze verwerken grote hoeveelheden oproepen zonder problemen, waardoor de dienstverlening ook tijdens piekuren consistent blijft.

Door te integreren met backendsystemen voor realtime data, geven AI-spraakagenten nauwkeurige, directe antwoorden en beperken ze fouten.

Schaal eenvoudig op en communiceer wereldwijd

AI-spraakagenten zijn ontworpen om pieken in het aantal oproepen op te vangen en ondersteunen bedrijven die groeien of seizoensdrukte ervaren.

Door te koppelen aan backendsystemen voor realtime data, leveren ze nauwkeurige, directe antwoorden en beperken ze fouten, wat vooral waardevol is voor groeiende bedrijven.

Verzamel en analyseer data

AI-spraakagenten verzamelen tijdens gesprekken waardevolle klantgegevens, waarmee patronen en inzichten worden ontdekt die strategieën kunnen verbeteren.

Als veel klanten bellen om te klagen over een nieuwe functie, kan de AI-spraakagent direct een toename in klachten signaleren en het bedrijf waarschuwen.

Door trends uit telefoongesprekken en andere spraakinteracties te analyseren, helpen AI-spraakagenten bedrijven om datagedreven beslissingen te nemen.

Vergroot toegankelijkheid

Door spraakgestuurde interacties mogelijk te maken waarvoor geen fysieke handelingen nodig zijn, bieden AI-spraakagenten inclusieve ondersteuning voor een breed scala aan gebruikers. Dit maakt ze onmisbaar voor klanten met een beperking.

Daarnaast zorgen hun meertalige mogelijkheden ervoor dat taalbarrières verdwijnen en een divers, wereldwijd publiek bediend kan worden.

Financiële voordelen

1. Kostenbesparing
   • AI-spraakagenten automatiseren repetitieve taken, waardoor minder grote klantenserviceteams nodig zijn en er aanzienlijk op personeelskosten wordt bespaard.
   • Op de lange termijn levert dit een hoger rendement op door lagere operationele kosten en efficiëntere dienstverlening.
2. Omzetgroei
   • Proactieve interacties, zoals cross-selling of upselling tijdens gesprekken, kunnen de gemiddelde orderwaarde en totale omzet verhogen.
   • Hoge containment rates tonen aan dat AI-systemen routinematige problemen effectief oplossen zonder menselijke tussenkomst, wat de efficiëntie verhoogt en minder escalaties vereist.

‍

Stel een eigen AI-spraakagent in

AI-spraakagenten worden snel ingezet in uiteenlopende sectoren, zoals sales, klantenservice en gezondheidszorg, om de klantervaring te verbeteren, processen te stroomlijnen en meertalige ondersteuning te bieden.

De flexibiliteit en kant-en-klare integraties van Botpress maken het eenvoudig om AI-spraakassistenten te bouwen die aansluiten op jouw specifieke werkprocessen.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons salesteam om direct te starten.

Veelgestelde vragen

1. Welke hardware of infrastructuur is nodig om AI-spraakagenten te ondersteunen?

AI-spraakagenten draaien in de cloud, waardoor de hardwarevereisten minimaal zijn. Je hebt alleen een apparaat nodig met een microfoon en luidspreker (zoals een telefoon, computer of slimme speaker) en een stabiele internetverbinding – spraakverwerking, spraakherkenning en AI-inferentie vinden allemaal plaats op backend-servers.

2. Kunnen AI-spraakagenten worden geïntegreerd in bestaande IVR-systemen of CRM-systemen?

Ja, AI-spraakagenten kunnen via API's of middleware worden geïntegreerd in bestaande IVR-systemen en CRM's. Hierdoor kan de spraakagent klantgegevens raadplegen, gesprekken doorverbinden, interacties registreren en samenwerken met menselijke medewerkers zonder dat het hele systeem vervangen hoeft te worden.

3. Wat zijn de risico's van deepfakes of spoofing bij spraak-AI, en hoe worden deze beperkt?

De risico's van spraakspoofing zijn onder andere imitatie, fraude en ongeautoriseerde toegang tot gevoelige systemen. Deze risico's worden beperkt met technologieën zoals stem-biometrie (sprekerverificatie), algoritmes voor het detecteren van afwijkingen die ongebruikelijke patronen signaleren, en end-to-end-encryptie om spraakstreams en metadata te beveiligen.

4. Hoe goed gaan AI-spraakagenten om met achtergrondgeluid of slechte geluidskwaliteit?

AI-spraakagenten kunnen goed overweg met achtergrondgeluid dankzij moderne technologieën voor spraakverbetering. Ze maken gebruik van deep learning-modellen die getraind zijn op datasets met ruis en real-time algoritmes voor ruisonderdrukking om spraak te isoleren en transcriptienauwkeurigheid te verbeteren.

5. Kunnen ze zich automatisch aanpassen aan verschillende dialecten of regionale accenten?

Ja, veel AI-spraakagenten zijn getraind op meertalige en multi-accent datasets, waardoor ze een breed scala aan dialecten en accenten kunnen begrijpen. Geavanceerde modellen gebruiken bovendien akoestische adaptatietechnieken om het begrip in de loop van de tijd te verbeteren op basis van spraakpatronen van gebruikers.