- ผู้ช่วยเสียง AI แปลงคำพูดเป็นข้อความ ตีความเจตนา ดึงข้อมูล และตอบกลับผ่านการแปลงข้อความเป็นคำพูด
- เทคโนโลยีหลัก ได้แก่ ASR, NLP, RAG และการผสานรวม API สำหรับการดำเนินงานและการสนทนาแบบไดนามิก
- บอทเสียงช่วยเพิ่มความเร็ว การเข้าถึง การปรับแต่ง และอินเทอร์เฟซแบบแฮนด์ฟรีในทุกอุตสาหกรรม
- กรณีการใช้งานครอบคลุมถึงการดูแลสุขภาพ ธนาคาร การสนับสนุนลูกค้า และการค้าปลีก ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประสบการณ์ของผู้ใช้
ฉันต้องเปลี่ยนของฉัน ChatGPT เสียงของคนอังกฤษที่หงุดหงิด ฉันกลัวว่าถ้าเสียงเป็นมิตรเกินไป ฉันจะตกหลุมรักมัน
เหมือนผู้ชายคนนั้น ในหนังเรื่องนั้น
มาพูดถึงผู้ช่วยเสียงกัน
Siri เคยเป็นตัวตลก แต่ในขณะที่เรากำลังยุ่งอยู่กับการถาม Siri ว่าจะซ่อนศพได้อย่างไร ปัญญาประดิษฐ์ที่สั่งการด้วยเสียงก็ค่อยๆ แพร่หลายไปทั่วทุกมุมของตลาด ในปี 2025 องค์กร 67% ถือว่าปัญญาประดิษฐ์ที่สั่งการด้วยเสียงเป็น หัวใจสำคัญของธุรกิจ
องค์กรต่างๆ เหล่านั้นตระหนักว่า ตัวแทน AI มีความสามารถในการพูดได้ดีกว่า
โอ้ แล้วหนังที่ฉันอ้างอิงถึงล่ะ? ไม่ใช่เรื่องไกลตัวเลย คาดว่า การซื้อ io ของ Open AI เมื่อไม่นานนี้ จะมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างผู้ช่วยเสียงที่ไม่รุกรานและรับรู้ได้ตลอด
รู้มั้ย เพื่อนตัวน้อยๆ อยู่ในหูคุณตลอดเวลา
และแล้วเราก็มาถึงจุดนี้: Alexa กลายเป็นสินค้าที่ผู้คนรู้จักมากกว่าชื่อของบุคคล ซีอีโอของบริษัท AI ต่างถ่ายรูป หมั้นหมาย ร่วมกัน และธุรกิจสองในสามรายได้ จองวันไว้ แล้ว
แล้วถ้าไม่ได้อยู่เหนือมัน พี่สาว เธอก็ ล้าหลังอยู่
ซึ่งก็เข้าใจได้ เทคโนโลยีนี้ยังเป็นปริศนาและไม่ค่อยมีคนอธิบาย การทำงานของมัน มากนัก แต่ลองเดาดูว่าใครมีนิ้วโป้งสองนิ้วและจบปริญญาโทด้านเทคโนโลยีการพูด
(ถึงจะมองไม่เห็น แต่ผมชูนิ้วโป้งไว้)
(...รู้ไหมว่ามีใครอีกบ้างที่ไม่สามารถมองเห็นได้? ผู้ช่วยเสียง)
(ฉันออกนอกเรื่อง)
ฉันเขียนบทความนี้ขึ้นมาเพื่อให้คุณได้ทราบข้อมูลล่าสุด เราจะพูดถึงผู้ช่วยเสียง AI ว่ามันทำงานอย่างไร คุณสามารถทำอะไรกับมันได้บ้าง และเหตุใดบริษัทต่างๆ จำนวนมากจึงเลือกที่จะรวมผู้ช่วยเสียง AI เข้ากับการดำเนินงานของตน
AI Voice Assistant คืออะไร?
ผู้ช่วยเสียง AI คือซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งประมวลผลคำพูดที่ป้อนเข้ามา เข้าใจคำพูดนั้น ดำเนินการตามงาน และตอบกลับผู้ใช้ ผู้ช่วยเหล่านี้ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ และกรณีการใช้งานต่างๆ โดยเพิ่มความเป็นส่วนตัวในการจัดการงานและการสนับสนุนลูกค้า
ผู้ช่วยเสียง AI ทำงานอย่างไร?

ผู้ช่วยเสียง AI เป็นการ ประสานกันของเทคโนโลยี AI ที่ซับซ้อน ในช่วงเวลาไม่กี่วินาทีระหว่างการบันทึกเสียงพูดของผู้ใช้และสร้างการตอบสนอง กระบวนการต่างๆ จะถูกเรียกใช้งานเพื่อส่งมอบการโต้ตอบที่ราบรื่น
การจดจำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR)
การจดจำเสียงพูดอัตโนมัติบางครั้งเรียกว่าการแปลงคำพูดเป็นข้อความ เพราะว่ามันเป็นแบบนั้น
เมื่อผู้ใช้พูดลงในอุปกรณ์ ไม่ว่าจะเป็นโทรศัพท์ ผู้ช่วยในบ้าน หรือแผงหน้าปัดรถยนต์ คำพูดของผู้ใช้จะถูกแปลงเป็นข้อความ เพื่อดำเนินการนี้ เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก จะได้รับการฝึกให้ ทำนายการถอดเสียงของคลิปเสียง
หลังจากฝึกข้อมูลการพูดนับพันชั่วโมงจากคลิปต่างๆ หลายล้านคลิปที่เกี่ยวข้องกับผู้พูด สำเนียง และสภาพเสียงที่แตกต่างกัน โมเดล AI เหล่านี้จึงมีความสามารถในการถอดเสียงได้ค่อนข้างดี
นั่นเป็นสิ่งสำคัญ– ขั้นตอนแรกในระบบหลายชั้นจะต้องแข็งแกร่ง
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
เมื่อถอดเสียงอินพุตแล้ว โมเดลจะดำเนินการต่อเพื่อตีความ
NLP เป็นแนวคิดครอบคลุมสำหรับเทคนิคทั้งหมดที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อสงสัยของผู้ใช้ (ในรูปแบบข้อความที่ถอดความ) ให้เป็นหน่วยความตั้งใจและหน่วยที่มีความหมาย
การรับรู้เจตนา
ข้อความไม่มีโครงสร้าง และการค้นหาความหมายนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายเลย ลองพิจารณาคำถามต่อไปนี้:
- “กำหนดการโทรกับ Aniqa ในวันอังคาร เวลา 13.00 น.”
- “คุณเล่นเชอร์ได้ไหม?”
- “ชีสแพะเข้ากันได้ดีกับอะไร?”
ผู้ช่วย AI จะมีชุดความตั้งใจจำกัดอยู่เบื้องหลัง สำหรับบอทของเรา จะรวมถึง:
- การจองนัดหมาย
- การเล่นสื่อ
- บางทีอาจ ค้นหาทางเว็บ และ
- การสนทนาอย่างสบายๆ
การจดจำเจตนาจะรับผิดชอบในการจัดประเภทคำถามของผู้ใช้แต่ละคนไว้ในหนึ่งในหมวดหมู่เหล่านี้
แล้วตัวอย่างของเรานั้นเข้าข่ายข้อใด?
“กำหนดเวลาการโทร…” เป็นประโยคที่บังคับให้ต้องพูด ซึ่งค่อนข้างตรงไปตรงมา ส่วน “คุณสามารถ… ได้ไหม” เป็นประโยคคำถาม แต่ก็เป็นคำสั่งเช่นเดียวกันกับคำถามก่อนหน้านี้ ในทั้งสองกรณี คุณจะเข้าใจการกระทำที่ต้องการโดยสัญชาตญาณ แต่การทำให้เป็นทางการนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย
“อะไรเข้ากันได้ดีกับ…?” ก็ง่ายๆ ประมาณนั้น
เรารู้ว่าเราต้องการคำตอบแบบไหน นั่นก็คือ อาหาร แต่ยังไม่ชัดเจนนักว่าควรให้คำตอบจากที่ใด
ควรค้นหาบนเว็บหรือไม่ ถ้าใช่ ควรให้คำตอบกี่คำตอบ ผลลัพธ์แรกอาจไม่ละเอียดมากนัก แต่การให้คำตอบจำนวนมากอาจทำให้ภารกิจง่ายๆ ซับซ้อนเกินไป
ในทางกลับกัน บางทีมันอาจขุดจากความรู้ภายในของมันได้ แต่เรากำลังก้าวล้ำหน้าไปมาก
ข้อสรุปคือ: การเลือกไม่ง่ายเสมอไป และความซับซ้อนของงานนี้ขึ้นอยู่กับการออกแบบหรือบุคลิกภาพของบอทและคำถามของผู้ใช้มากพอๆ กัน
การจดจำเอนทิตี้ที่มีชื่อ
นอกเหนือจากการรู้ว่าจะต้องดำเนินการงานใดแล้ว บอตยังต้องจดจำข้อมูลที่ได้รับมาด้วย
การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อเกี่ยวข้องกับ การแยกหน่วยที่มีความหมาย - หรือ เอนทิตีที่มีชื่อ - จาก ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น การระบุชื่อบุคคล ศิลปินเพลง หรือวันที่ในแบบสอบถามของผู้ใช้
ลองมาดูคำถามแรกอีกครั้ง:
- “กำหนดการโทรกับ Aniqa ในวันอังคาร เวลา 13.00 น.”
Aniqa เป็นบุคคล และจากคำถามก็บอกเป็นนัยว่า ผู้ใช้รู้จักเธอ นั่นทำให้เธอเป็นผู้ติดต่ออย่างแน่นอน

ในกรณีนี้ "การติดต่อ" จะถูกตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้าเป็นเอนทิตี และบอทจะสามารถเข้าถึงรายชื่อติดต่อของผู้ใช้ได้
ใช้ได้กับเวลา สถานที่ และข้อมูลที่มีความหมายอื่น ๆ ที่อาจซ่อนอยู่ในคำถามของผู้ใช้
การดึงข้อมูล
เมื่อเข้าใจสิ่งที่คุณต้องการแล้ว ผู้ช่วยเสียงจะต้องค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อช่วยตอบสนอง บอทที่ดีควรมีส่วนขยายชุดเต็มเพื่อช่วยตอบสนองความต้องการของคุณ
เราเคยพูดถึงความรู้ภายในกันไปแล้ว ฉันแน่ใจว่าคุณคงเคยทึ่งกับ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ มาบ้างแล้ว ( LLM ) และความรู้ที่กว้างขวางของพวกเขา และมันก็น่าประทับใจ แต่เมื่อคำถามของคุณมีความเฉพาะทางมากขึ้น ช่องโหว่ต่างๆ ก็เริ่มปรากฏให้เห็น
การดึงข้อมูล-การสร้างเสริม (RAG)
ผู้ช่วยที่ดีสามารถเข้าถึงแหล่งความรู้ภายนอกได้ โดย ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาความรู้ที่ได้รับระหว่างการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียว RAG จะกำหนดเงื่อนไขการตอบสนองของ AI ตามความรู้ดังกล่าว
ความรู้ในกรณีนี้หมายถึงเอกสาร ตาราง รูปภาพ หรือโดยพื้นฐานแล้วสิ่งใดก็ตามที่สามารถประมวลผลแบบดิจิทัลได้
ค้นหาผ่านเอกสารโดยดึงรายการที่ มีความเกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้ มากที่สุดและนำมาใช้เพื่อ แจ้งการตอบสนองของโมเดล
- บางครั้งมันก็เป็นไปเพื่อผลประโยชน์ใน การปรับปรุงข้อมูล LLMs เช่น การมีข้อมูลอ้างอิงทางวรรณกรรมวิชาการในการทำวิจัย
- บางครั้งก็เป็นเรื่องของการให้ สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่โมเดลจะไม่มี เช่น ข้อมูลลูกค้า
ไม่ว่ากรณีใดก็ตาม การมีการอ้างอิงแหล่งที่มาทำให้การตอบกลับน่าเชื่อถือและตรวจสอบได้ง่ายขึ้น
API และการบูรณาการ
ในลักษณะเดียวกับที่ LLM สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลภายนอกได้ API และการบูรณาการช่วยให้สามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีภายนอกได้
ต้องการจองนัดหมาย Google Meets ผ่านทาง Calendly เพื่อติดตามผลลูกค้าเป้าหมายของ HubSpot ที่ได้รับการประเมินด้วย Clearbit หรือไม่ เว้นแต่ว่าคุณจะสร้างปฏิทิน เทคโนโลยีการประชุมทางวิดีโอ CRM และเครื่องมือวิเคราะห์ (ซึ่งไม่แนะนำอย่างยิ่ง) คุณจะต้อง 🔌บูรณาการ⚡️
เครื่องมือของบริษัทอื่นเหล่านี้มักมี API ที่เปิดเผยการทำงานเพื่อให้สามารถดำเนินการโดยเทคโนโลยีอัตโนมัติอื่นๆ เช่น ตัวแทนของคุณ

การบูรณาการ ทำให้บอทสามารถเชื่อมต่อกับเทคโนโลยีของบุคคลที่สามได้ง่ายยิ่งขึ้น สร้างขึ้นบน API ซึ่งช่วยครอบคลุมส่วนที่ยุ่งยาก ดังนั้นคุณจึงสามารถเชื่อมต่อตัวแทนของคุณได้โดยแทบไม่ต้องทำอะไร
การตอบสนองและการแปลงข้อความเป็นคำพูด (TTS)
ดังนั้น ข้อมูลอินพุตของผู้ใช้จึงได้รับการถอดความแล้ว ความตั้งใจของผู้ใช้ได้รับการแยกวิเคราะห์ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้รับการดึงข้อมูล และงานได้รับการดำเนินการแล้ว
ตอนนี้ถึงเวลาตอบสนองแล้ว
ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามของผู้ใช้หรือยืนยันว่าได้ปฏิบัติตามงานที่ร้องขอแล้ว บอทเสียงมักจะเสนอคำตอบเสมอ
การแปลงข้อความเป็นคำพูด (TTS)
การสังเคราะห์เสียงพูดหรือการแปลงข้อความเป็นคำพูดนั้นเทียบเท่าและตรงกันข้ามกับการจดจำเสียงพูด
สิ่งเหล่านี้เป็นโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมจากคู่คำพูด-ข้อความ โดยมักมีเงื่อนไขเกี่ยวกับผู้พูด น้ำเสียง และอารมณ์ เพื่อให้เปล่งเสียงออกมาได้เหมือนมนุษย์
TTS ปิดลูปที่เริ่มต้นและสิ้นสุดด้วยคำพูดของมนุษย์
ประโยชน์ของผู้ช่วยเสียง
เลเยอร์เสียงที่อยู่เหนือฟังก์ชันการทำงานของ AI ช่วยปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมให้ดีขึ้น แน่นอนว่ามันปรับแต่งได้และใช้งานง่าย แต่ก็มีข้อดีในด้านธุรกิจด้วยเช่นกัน
เสียงเร็วกว่าข้อความ
ด้วยการขยายตัวของแชทบ็อต ผู้ใช้จึงคุ้นเคยกับการตอบกลับอย่างรวดเร็ว และด้วยผู้ช่วย AI ที่สั่งงานด้วยเสียง เราจึงสามารถปรับปรุงเวลาในการป้อนข้อมูลได้ด้วย
ตัวแทน AI ด้วยเสียงช่วยให้เราไม่ต้องสร้างประโยคที่ถูกต้อง แทนที่ คุณสามารถพูดออกมาเป็นกระแสความคิด แล้วให้หุ่นยนต์เข้าใจ
คำตอบก็เหมือนกัน ฉันจะเป็นคนแรกที่ยอมรับว่าการอ่านอาจเป็นเรื่องน่าเบื่อ แต่มันไม่ใช่ปัญหาถ้าคำตอบนั้นถูกเล่าให้คุณฟัง
ตอบกลับตลอด 24 ชม.
ความเร็วอีกแบบหนึ่ง เนื่องจากผู้คนทำงานจากระยะไกลและมีธุรกรรมทางธุรกิจข้ามทวีป จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะครอบคลุมเขตเวลาและชั่วโมงการทำงานทั้งหมดที่คุณต้องทำ
ทุกคนควรสามารถโต้ตอบด้วยการพูดคุยได้ ไม่ใช่แค่ลูกค้าที่อยู่ในช่วงชั่วโมงทำงานที่กำหนดเท่านั้น และด้วยผู้ช่วย AI ที่สั่งงานด้วยเสียง สิ่งนี้ก็อาจเป็นจริงได้
การโต้ตอบที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
การพูดคุยไม่ได้หมายความถึงคำพูดเพียงอย่างเดียว การมีแชทบ็อตช่วยสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นซึ่งช่วยสร้างความมั่นใจให้กับผู้ใช้ เมื่อรวมกับคุณสมบัติที่คล้ายกับมนุษย์ของ แชทบ็อต AI เลเยอร์เสียงจึงทำให้การเชื่อมต่อมีความแข็งแกร่งยิ่งขึ้น
บูรณาการได้ง่าย
ความจริงที่ว่าผู้ช่วยเสียงเป็นแบบแฮนด์ฟรี หมายความว่าผู้ช่วยเหล่านี้ไม่มี UI เช่นกัน ผู้ช่วยเหล่านี้ไม่ต้องการหน้าจอหรือใช้สายตา นั่นคือเหตุผลที่ผู้ช่วยเหล่านี้จึงเป็นที่นิยมในรถยนต์
ในความเป็นจริงแล้ว ไมโครโฟนสามารถเชื่อมต่อได้ทุกที่ที่มีไมโครโฟน ซึ่งถือเป็นมาตรฐานที่ต่ำมาก ไม่เพียงแต่เพราะไมโครโฟนมีขนาดเล็กเท่านั้น แต่ยังมีอยู่ทุกที่อยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็นคอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน หรือแม้กระทั่งโทรศัพท์บ้าน
ตั้งชื่อเทคโนโลยีล้ำสมัยอีกอย่างหนึ่งที่สามารถเข้าถึงได้ผ่านโทรศัพท์แบบหมุน

เข้าถึงได้มากขึ้น
“แฮนด์ฟรี” ไม่ใช่แค่เรื่องของความสะดวกสบายเท่านั้น แต่สำหรับคนที่มีความต้องการหลากหลาย แฮนด์ฟรีอาจเป็นสิ่งจำเป็น
ผู้ช่วยเสียงมีให้บริการสำหรับผู้คนที่มีความคล่องตัว การมองเห็น และการอ่านเขียน ซึ่งอาจประสบปัญหาในการใช้อินเทอร์เฟซ AI แบบดั้งเดิม
กรณีการใช้งานของ Voice Bots ในอุตสาหกรรมต่างๆ
คุณขายบ็อตเสียงได้แล้ว เยี่ยมเลย แต่คุณจะนำมันมาใช้ได้อย่างไร
ข่าวดีก็คือ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถปรับปรุงได้ด้วย AI ที่สั่งการด้วยเสียง
ดูแล สุขภาพ
ขั้นตอนการดูแลสุขภาพเป็นที่รู้กันว่าน่าเบื่อหน่าย และมีเหตุผลที่ดี เพราะเป็นงานที่มีความเสี่ยงสูงและต้องทำอย่างถูกต้อง พื้นที่นี้ต้องการระบบอัตโนมัติของ AI ตราบใดที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ
เรากำลังเห็น การประยุกต์ใช้ AI ในระบบดูแลสุขภาพแล้ว และเสียงยังเพิ่มโอกาสใหม่ๆ มากมายในการปรับปรุง
ตัวอย่างที่ดีในเรื่องนี้ก็คือแบบสอบถามทางการแพทย์: ข้อมูลส่วนบุคคล ประวัติการรักษาพยาบาล ฯลฯ
มันน่าเบื่อแต่ก็สำคัญ
ความเร็วและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นช่วยลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์ที่ทำงานหนักเกินไป และการสนทนาแบบมนุษย์ช่วยหยุดความจำเจของการตอบคำถามทีละคำถาม
คำนึงถึงการเข้าถึงและตามกระบวนการหลายชั้นอันแข็งแกร่งที่เราได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ฉันสามารถรับรองกับคุณได้ว่าเทคโนโลยีนี้มีความน่าเชื่อถือ
การธนาคาร
พูดถึงความเสี่ยงสูงและน่าเบื่อ
การดำเนินการต่างๆ เช่น การตรวจสอบยอดเงินในบัญชีและการอัปเดตข้อมูลเป็นธุรกรรมที่ค่อนข้างง่าย แต่มีมาตรการป้องกันหลายชั้นเพื่อลดข้อผิดพลาดและการฉ้อโกง
ตัวแทนเสียงของ NatWest ทำหน้าที่ดูแลธุรกรรมทั่วไป ช่วยให้ตัวแทนมีเวลาเพิ่มมากขึ้นในการโต้ตอบที่ละเอียดอ่อนหรือซับซ้อน ส่งผลให้ความพึงพอใจของลูกค้าเพิ่มขึ้น 150% โดยไม่กระทบต่อความปลอดภัย
สนับสนุนลูกค้า
สำหรับหัวข้อของการโทรตามปกติแบบอัตโนมัติ SuperTOBI ของ Vodafone ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ด้วยเสียง สามารถ ปรับปรุงคะแนนผู้สนับสนุนสุทธิ (NPS) ได้ดีขึ้นจาก 14 เป็น 64
นั่นเป็นเพราะการโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้านั้นเกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า และคำถามของลูกค้าก็ได้รับคำตอบเหมือนกันหมด ไม่ว่าจะโดยบุคคลหรือตัวแทน แนวทางนี้ไม่ได้ลดทอนกรณีที่เป็นขอบข่าย ซึ่งจะถูกส่งต่อไปยังตัวแทนที่เป็นมนุษย์
ขายปลีก
ฉันคิดถึงวันเวลาที่ได้พูดคุยกับพนักงานขาย
ปัญหาคือ พวกเขายุ่งเกินไปจนไม่มีเวลาทำความคุ้นเคยกับแคตตาล็อกและนโยบายของร้าน อีกทั้งยังไม่มีเวลาที่ต้องจัดการกับลูกค้าแต่ละรายอีกด้วย
พบกับผู้ช่วยฝ่ายขายด้วยเสียง เช่น MyLow ของ Lowe's: เจ้าหน้าที่ฝ่ายขายเสมือนจริง ที่มีข้อมูลรายละเอียดผลิตภัณฑ์ สินค้าคงคลัง และนโยบาย
LLMs ' ความรู้ทั่วไปที่โดดเด่นจริงๆ ที่นี่ นอกเหนือจากการให้ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงของ Lowe's แล้ว ยังใช้ความรู้ด้านการออกแบบภายในเพื่อให้คำแนะนำลูกค้าในการตกแต่งบ้านอีกด้วย
ลูกค้าบางส่วนยังคงต้องการมีปฏิสัมพันธ์กับผู้อื่น โชคดีที่ MyLow ยังเปิดให้พนักงานขายใช้บริการได้อีกด้วย พนักงานสามารถดึงข้อมูลที่ต้องการจาก MyLow และช่วยเหลือลูกค้าได้ด้วยตนเอง
เริ่มนำเสนอผู้ช่วยเสียง AI
ผู้ช่วย AI ด้วยเสียงถือเป็นทางเลือกที่ชัดเจน มีประสิทธิภาพและบุคลิกภาพ โดยไม่กระทบต่อความเป็นมนุษย์ ถือเป็นผลประโยชน์ของทั้งสองฝ่าย
Botpress นำเสนอตัวสร้างแบบลากและวางที่ปรับแต่งได้ การควบคุมดูแลโดยมนุษย์ การบูรณาการก่อนการสร้างจำนวนมาก และเพื่อให้สมบูรณ์แบบคือตัวห่อเสียงที่วางอยู่บนตัวแทนของคุณได้อย่างราบรื่น
บอทของเราสะอาดและใช้งานง่าย แต่ไม่ได้พื้นฐานเลย
เริ่มสร้างวันนี้ ฟรี
คำถามที่พบบ่อย
ผู้ช่วยเสียง AI มีความแม่นยำเพียงใดในการทำความเข้าใจสำเนียงต่างๆ หรือความบกพร่องในการพูด?
ผู้ช่วยเสียง AI มีความแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อใช้สำเนียงที่หลากหลาย ต้องขอบคุณการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลทั่วโลก แต่ความแม่นยำยังคงลดลงสำหรับสำเนียงเฉพาะภูมิภาค การออกเสียงที่ผิดปกติ หรือความบกพร่องในการพูด บางระบบ เช่น Google และ Microsoft มีแบบจำลองเฉพาะสำเนียง แต่ผู้ใช้ที่มีปัญหาในการพูดอย่างมากอาจพบอัตราความผิดพลาดที่สูงขึ้น และจำเป็นต้องปรับแต่งหรือแก้ไขเฉพาะทาง
ผู้ช่วยเสียง AI สามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้หรือไม่ หรือจำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลาหรือไม่
ผู้ช่วยเสียง AI สามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้ หากใช้ระบบจดจำเสียงและแบบจำลองภาษาบนอุปกรณ์ แต่โดยทั่วไปแล้วระบบนี้จะจำกัดการทำงานให้ทำงานที่ง่ายกว่า และไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลจากภายนอกแบบเรียลไทม์ได้ ผู้ช่วยขั้นสูงส่วนใหญ่อาศัยอินเทอร์เน็ตสำหรับการประมวลผลบนคลาวด์และการดึงข้อมูลที่ทันสมัย
ข้อมูลที่แบ่งปันกับผู้ช่วยเสียง AI มีความปลอดภัยเพียงใด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมที่ละเอียดอ่อน เช่น การดูแลสุขภาพและการธนาคาร
ข้อมูลที่แบ่งปันกับผู้ช่วยเสียง AI ในอุตสาหกรรมที่มีความละเอียดอ่อน เช่น การดูแลสุขภาพและธนาคาร จะได้รับการรักษาความปลอดภัยด้วยการเข้ารหัสและการปฏิบัติตามกฎระเบียบต่างๆ เช่น HIPAA, GDPR หรือ PCI DSS อย่างไรก็ตาม ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องเลือกผู้ให้บริการที่มีใบรับรองความปลอดภัยที่เข้มงวด และควรหลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้
การเพิ่มอินเทอร์เฟซเสียงให้กับแชทบอทที่มีอยู่แล้วมีราคาแพงหรือไม่
การเพิ่มอินเทอร์เฟซเสียงให้กับแชทบอทที่มีอยู่แล้วอาจมีราคาตั้งแต่ไม่แพงนัก (โดยใช้ API คลาวด์เช่น Google Text-to-Speech หรือ Botpress (ตัวห่อเสียง) จะมีราคาแพงขึ้นหากจำเป็นต้องมีการพัฒนาแบบกำหนดเองหรือการผสานรวมเข้ากับระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ ปัจจุบันหลายแพลตฟอร์มมีฟีเจอร์การผสานรวมเสียง ซึ่งช่วยลดต้นทุนลงเหลือเพียงไม่กี่ร้อย dollars ต่อเดือนสำหรับการใช้งานปานกลาง แต่การปรับใช้ในระดับใหญ่ด้วยเสียงที่กำหนดเองหรือความต้องการด้านความปลอดภัยสามารถเข้าถึงระดับราคาสำหรับองค์กรที่ระดับหลายหมื่น dollars -
ธุรกิจสามารถนำระบบผู้ช่วยเสียง AI มาใช้ตั้งแต่เริ่มต้นได้เร็วเพียงใด
ธุรกิจสามารถติดตั้งใช้งานผู้ช่วยเสียง AI ขั้นพื้นฐานได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง โดยใช้แพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเทมเพลตสำเร็จรูป โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานง่ายๆ เช่น คำถามพบบ่อย (FAQ) หรือการกำหนดเส้นทางการโทร ผู้ช่วยเสียงที่ซับซ้อนกว่าซึ่งผสานรวมกับระบบแบ็กเอนด์และรองรับการสนทนาแบบธรรมชาติมักใช้เวลาพัฒนาหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน