Wat zijn AI-spraakagenten?

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

Nu echter, dankzij AI-voice agents - een soort AI-agent - zijn we verder gekomen dan eenvoudige vragen en grapjes. Als we onze telefoons vragen 'Wat is de laatste aanbieding voor mijn abonnement?', geven ze niet alleen direct antwoord, maar bevelen ze ook een upgrade aan die speciaal voor ons is gemaakt.

Wat zijn AI-spraakagenten?

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

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

Een klant kan bijvoorbeeld tegen zijn AI-spraakagent zeggen: "Ik moet mijn afspraak verzetten", waarna de agent de beschikbaarheid controleert en het nieuwe tijdstip bevestigt.

Of een gebruiker kan vragen: "Wat is de status van mijn bestelling?" en de AI-spraakagent zal de trackinggegevens ophalen en een update geven.

Hoe AI-spraakagenten werken, stap voor stap

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

Deze agents werken met grote taalmodellen LLMs), geavanceerde AI-systemen die zijn getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om taal zoals mensen te begrijpen en te genereren. Met deze modellen kunnen voice agents taalsubtiliteiten begrijpen, contextueel reageren en gepersonaliseerde interacties leveren.

Laten we eens doorlopen hoe een klant communiceert met een AI-spraakagent:

1. Spraakinvoer

De klant spreekt in een apparaat, zoals zijn smartphone of een callcenterlijn. Ze kunnen bijvoorbeeld vragen: "Wat is het saldo op mijn rekening?" of "Kan ik mijn levering verzetten?". Hun woorden worden omgezet in een audiosignaal en naar de stemassistent gestuurd voor verwerking.

2. Spraakherkenning 

Het audiosignaal wordt verwerkt door een automatisch spraakherkenningssysteem (ASR), dat het geluid omzet in tekst. Het ASR-systeem zorgt ervoor dat de transcriptie accuraat is, zelfs bij verschillende accenten of spreekstijlen. Het ASR-systeem verwerkt dus een stem die zegt: "Controleer mijn bestelstatus" en zet dit om in tekst.

3. Natuurlijk taalbegrip

De tekst van ASR wordt naar een natural language understanding (NLU) systeem gestuurd, een tak van NLP die machines in staat stelt om menselijke taal te begrijpen. 

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

Op dezelfde manier wordt voor invoer zoals 'Mijn levering verzetten' de intentie 'een levering verzetten' en details zoals 'levering voor aanstaande vrijdag' geëxtraheerd.

4. Verwerking en besluitvorming

AI-spraakagenten bepalen de juiste actie door gebruikersinvoer te analyseren en relevante gegevens te raadplegen. 

Deze stap wordt verbeterd door retrieval-augmented generation (RAG) in te bouwen, waardoor AI-spraakagenten in realtime externe kennisbronnen kunnen raadplegen en gebruiken. Dit leidt tot nauwkeurigere en contextueel relevantere resultaten.

Dus als een klant vraagt: "Hoeveel staat er nog op mijn saldo?", identificeert het systeem, mogelijk met behulp van RAG, de bedoeling (rekeningsaldo controleren), haalt de details op (rekening eindigend op 1234) en bevraagt de database. 

Ook voor "Kan ik mijn levering verzetten naar volgende week vrijdag?" gaat het naar het planningsplatform, werkt het de levering bij en geeft het een realtime bevestiging aan de klant.

5. Reactie genereren

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

De LLM zorgt ervoor dat het antwoord duidelijk en professioneel is, zoals 'Uw rekeningsaldo is $500' of 'Uw levering is verplaatst naar zaterdag'.

6. Tekst-naar-spraak 

Het op tekst gebaseerde antwoord wordt door een tekst-naar-spraaksysteem (TTS) omgezet in spraak, zodat het bericht natuurlijk klinkt.  

7. Stemuitvoer

De gesynthetiseerde spraak wordt teruggespeeld naar de klant via de luidspreker van het apparaat, waardoor de interactie voltooid is.

Dus een gebruiker kan zijn telefoon horen antwoorden: "Uw rekeningsaldo is $500,75 vanaf 12:35 PM vandaag. 

Op dezelfde manier zou de telefoon bij een verzoek om een levering te verplaatsen kunnen antwoorden: "Uw levering is met succes verplaatst naar zaterdag 11 januari.

Voordelen van AI-spraakagenten

Klantervaring verbeteren

AI-spraakagenten zijn 24 uur per dag beschikbaar en bieden dus onmiddellijk antwoord op vragen van klanten zonder de frustratie van lange wachttijden. 

Door gebruik te maken van natuurlijke taal en emotionele signalen, zoals frustratie, geven AI-stemagenten interacties een authentieker gevoel. Ze passen zich ook aan accenten, talen en gespreksstijlen aan.

En net als elke goede chatbot voor klantenondersteuning worden AI-spraakagenten getraind om complexe problemen door te verwijzen naar menselijke agenten, terwijl ze de volledige context behouden.

Activiteiten stroomlijnen

AI-spraakagenten nemen routinetaken uit handen, zoals het plannen van afspraken, het verwerken van bestellingen en statusupdates, zodat menselijke agenten zich kunnen richten op genuanceerde, hoogwaardige interacties. Ze kunnen grote gespreksvolumes aan zonder ook maar iets te missen, zodat de service consistent blijft, zelfs tijdens piekuren. 

Door de integratie met achterliggende systemen om toegang te krijgen tot realtime gegevens, leveren AI-spraakagenten nauwkeurige, directe antwoorden en worden fouten tot een minimum beperkt.

Gemakkelijk schalen en wereldwijd communiceren

AI-spraakagenten zijn ontworpen om pieken in het belvolume op te vangen en helpen bedrijven die te maken hebben met groei of seizoenspieken. 

Door de integratie met achterliggende systemen om toegang te krijgen tot realtime gegevens, leveren ze nauwkeurige, directe reacties en minimaliseren ze fouten, een aspect dat vooral waardevol is voor groeiende bedrijven.

Gegevens verzamelen en analyseren

AI-spraakagenten verzamelen belangrijke klantgegevens tijdens interacties en ontdekken zo patronen en inzichten die strategieën kunnen verfijnen. 

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

Door voortdurende trends van telefoongesprekken en andere spraakgerelateerde interacties te analyseren, helpen AI-spraakagenten bedrijven om datagestuurde beslissingen te nemen.

Toegankelijkheid vergroten

Door spraakgebaseerde interacties mogelijk te maken die geen fysieke input vereisen, bieden AI-spraakagenten inclusieve ondersteuning voor een breed scala aan gebruikers. Dit maakt ze tot een essentieel hulpmiddel voor het bedienen van klanten met een handicap.

Bovendien doorbreken hun meertalige mogelijkheden taalbarrières om een divers, wereldwijd publiek te bedienen. 

Financiële voordelen

1. Kostenbesparingen
   • AI-spraakagenten automatiseren repetitieve taken, waardoor er minder grote klantenserviceteams nodig zijn en er aanzienlijk bespaard kan worden op arbeidskosten.
   • De ROI op lange termijn komt voort uit lagere operationele kosten en verbeterde service-efficiëntie.
2. Inkomstengroei
   • Proactieve betrokkenheid, zoals cross-selling of upselling tijdens interacties, kan de gemiddelde orderwaarde en de totale omzet verhogen.
   • Hoge insluitingspercentages laten zien dat AI-systemen routineproblemen effectief oplossen zonder menselijke tussenkomst, waardoor de operationele efficiëntie toeneemt en escalaties minder vaak nodig zijn. 

‍

Een aangepaste AI-voice agent implementeren

AI-spraakagenten worden snel toegepast in verschillende sectoren, waaronder verkoop, klantenservice en gezondheidszorg, om de ervaringen van klanten te verbeteren, activiteiten te stroomlijnen en meertalige ondersteuning te bieden.

BotpressDankzij de flexibiliteit en kant-en-klare integraties is het eenvoudig om AI-spraakassistenten op maat te maken voor jouw unieke workflows. 

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of praat met ons verkoopteam om aan de slag te gaan.

FAQs

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

AI-spraakagenten draaien in de cloud, dus de hardwarevereisten zijn minimaal. Alles wat je nodig hebt is een apparaat met een microfoon en luidspreker (zoals een telefoon, computer of smart speaker) en een stabiele internetverbinding - stemverwerking, spraakherkenning en AI-inferentie vinden allemaal plaats op backend servers.

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

Ja, AI-spraakagenten kunnen worden geïntegreerd in bestaande IVR-systemen en CRM's met behulp van API's of middleware. Hierdoor heeft de spraakagent toegang tot klantgegevens, kan hij oproepen routeren, interacties registreren en naast menselijke agenten werken zonder dat het systeem volledig moet worden herzien.

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

De risico's van voice spoofing zijn onder andere imitatie, fraude en ongeautoriseerde toegang tot gevoelige systemen. Deze risico's worden beperkt met technologieën zoals stembiometrie (verificatie van de spreker), algoritmen voor anomaliedetectie die ongebruikelijke patronen signaleren en end-to-end versleuteling om spraakstromen en metadata te beveiligen.

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

AI-spraakagenten kunnen goed omgaan met achtergrondruis dankzij moderne spraakverbeteringstechnologieën. Ze maken gebruik van deep learning-modellen die zijn getraind op datasets met ruis en algoritmen voor ruisonderdrukking in realtime om spraak te isoleren en de transcriptienauwkeurigheid te verbeteren.

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

Ja, veel AI-spraakagenten zijn getraind op meertalige datasets met meerdere accenten, waardoor ze een breed scala aan dialecten en accenten begrijpen. Geavanceerde modellen maken ook gebruik van akoestische aanpassingstechnieken om de verstaanbaarheid te verbeteren op basis van sprekerpatronen.