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#Neues aus der Industrie
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Vorhersage des Verhaltens durch Sprache
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Ein israelischer Anbieter von sprachbasierter Technologie hat kürzlich ein innovatives neues Tool auf den Markt gebracht. Die Voicesense-Anwendung analysiert Sprache in Echtzeit und verwendet KI-Algorithmen, um ein sofortiges Profil des Verhaltens des Einzelnen zu erstellen.
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Yoav Degani, Gründer und CEO, erklärt, dass die Technologie eingesetzt werden kann, um beispielsweise die Kaufpräferenzen eines Anrufers vorherzusagen.
Wir können nicht nur zeigen, dass ein Anruf positiv oder negativ ist, sondern wir können auch ein viel ausgefeilteres Muster aufdecken. Wir können vorhersagen oder beurteilen, ob jemand dazu neigt, Risiken einzugehen, und den Agenten darüber informieren, ob er kaufen könnte und, wenn ja, wie sein Kaufstil aussehen würde. Wir können auch zeigen, ob der Kunde sich auf das Preis-Leistungs-Verhältnis, die Qualität, die Marke oder die Innovation konzentriert
ECHTE ZEIT
Voicesense hat mehrere Jahre lang an sprachbasierten Analyselösungen geforscht, verschiedene Sprachmuster mit Verhaltenstendenzen korreliert und Datenbanken aufgebaut.
Zunächst konzentrierte es sich auf die Erstellung kompletter Persönlichkeitsprofile, die vollständig auf den Nicht-Inhaltsmerkmalen der Sprache einer Person basieren - Intonation, Tempo und Betonung.
Nun, sagt Herr Degani, das wurde weiter ausgebaut:
Wir können über 200 verschiedene Parameter pro Sekunde innerhalb des Anrufs messen und die typischen Sprachmuster des Einzelnen erzeugen. Heute können wir das sowohl in Echtzeit als auch offline tun: Wir können es über die Cloud oder vor Ort tun.
EINFACH ZU INSTALLIEREN
Die Technologie kann in das kundeneigene System integriert werden und verbindet sich wieder mit den Servern von Voicesense. Es sind keine nennenswerten Investitionen in Hardware oder Infrastruktur erforderlich, erklärt Herr Degani.
Wir streamen das Audio in Echtzeit direkt auf unseren Server zur Analyse und präsentieren die Daten dann den Benutzern zurück. Wir können über 1.000 Anrufe gleichzeitig auf demselben Server in Echtzeit analysieren - ein anderer Server berechnet die prädiktiven Werte und wir stellen APIs zurück in das System des Kunden bereit. Wenn die Agenten ihr System öffnen, können sie unsere Analyse in ihre Datenbank integriert sehen.
KONTROLLIERTES LERNEN
Voicesense verwendet KI, um seine Vorhersagemodelle zu erstellen und zu aktualisieren, sagt Herr Degani.
Wir wenden maschinelle Lerntechniken auf unsere Datenbanken an; wir speichern alle Daten von Kunden in unserer zentralen Datenbank und aktualisieren ab und zu unsere Modelle beim Kunden. Das System lernt, und wir aktualisieren die Modelle, aber wir versuchen, das kontrolliert zu tun.
BREITE ANWENDUNG
Die Technologie wird bereits in Israel, Europa, den USA und Fernost eingesetzt. Es eignet sich für Vertriebsgesellschaften, wo es bei der Rekrutierung und Schulung sowie bei der Steigerung des Einkaufs helfen kann, sagt Herr Degani.
Wir können auch Agenten analysieren und voraussagen, wer sich beim Verkauf und wer beim Kundenservice auszeichnet.
Fintech ist ein weiteres Anwendungsgebiet, betont er: In der Welt des Bankwesens, der Kreditvergabe und des Kreditwesens sind Risikobewertungen unerlässlich.
Diese Unternehmen haben Informationen über ihre Kunden (Kreditwürdigkeit usw.), aber sie wissen wenig über ihre Verhaltensmuster. Sie wissen nicht, ob jemand impulsiv ist, Risiken eingeht oder Integrität hat - und diese Faktoren spielen eine entscheidende Rolle bei den finanziellen Entscheidungen von jemandem.
Die Plattform kann jedoch ein breites Anwendungsspektrum haben.
Im Gesundheitswesen gibt es zum Beispiel immer noch kein solches Tool zur Fernverfolgung von Zielen. Jemand mit Depressionen könnte einmal im Monat einen Arzt aufsuchen müssen, also sprechen wir über riesige Ressourcen. Wenn wir ihre Sprachmuster über ihr Smartphone analysieren, die Daten in die Cloud hochladen und einen Bericht an das Krankenhaus oder den Therapeuten senden können, könnte das erhebliche Auswirkungen haben.
Diese Technologie könnte Teil der großen Trends werden, die wir in der digitalen Gesundheit sehen.
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