Mitsubishi Electric Corporation, kelamlı görüşmeleri isabetli bir biçimde otomatik olarak özetleyen bir teknoloji geliştirdi. Yapay zekâ markası MAISART®* temelli bir görüşme özetleme teknolojisi olan bu sistem, Mitsubishi Electric’in davet merkezinde yapılan ön testlere nazaran çalışanların davet raporu hazırlamaları için harcadıkları süreyi yaklaşık olarak yarı yarıya azaltıyor.
Öne Çıkan Özellikler
1) Yazılı kayıtları otomatik olarak oluşturuyor ve rapor hazırlama mühletini yarı yarıya düşürüyor
Çağrı merkezi görüşmeleri, çoklukla klasik konuşma tanıma teknolojisiyle kayıt altına alınıyor. Bu kayıtlar, çoğunlukla anlaşılmayan kelamlar yahut kopuk konuşmalar içerdiğinden bir yazılım tarafından tam isabetli olarak yazılı kayıtlara dönüştürülemiyor. Mitsubishi Electric’in yeni teknolojisi (Şekil 2), günlük konuşma lisanı ve eş manalı tabirler de dâhil olmak üzere, manaları hakikat bir biçimde belirlemek için diyalog bağlamlarını öğreniyor. Geçmiş raporlarda yer alan dataları kullanarak kopuk konuşmalar, lisan bilgisi kusurları ve söz tercihlerini topluyor, tam ve doğal cümleler oluşturuyor. Daha sonra çalışanların üzerinde düzenlemeler yaptığı geçmiş raporlardan en benzeri ve en kısa cümleleri çıkarıyor ve en sonunda özet yazılı kaydı tamamlıyor. Yapılan şirket içi testler, Mitsubishi Electric’in yeni teknolojisinin Japonca metin hacmini büyük oranda azaltırken metnin yaklaşık yüzde 90’ının (geleneksel teknolojide yaklaşık yüzde 30) kullanılabilir hale getirildiğini gösteriyor. Bu sayede, davet merkezi çalışanlarının raporlarını manuel hazırlamak için harcadıkları mühlet yarı yarıya azalıyor.
2) Vakit içinde düzeltme isabetliliğini güzelleştirmek için manuel düzeltmeleri öğreniyor
İnsanlar yeni eserler hakkında bilgi almak için bir davet merkezini aradıklarında klasik yazılımlar gibisi mevzuları kapsayan davet geçmişlerine ve geçmiş raporlara başvuramıyorlar. Bu nedenle görüşmelerin isabetli kayıtlarının otomatik olarak oluşturulması mümkün olmuyor. Mitsubishi Electric’in yeni yapay zekâ teknolojisi; çalışanların kopuk kelam dizimleri, gündelik jargonu yahut eş sesli sözcükleri daha doğal bir lisana manuel olarak nasıl dönüştürdüklerini öğrenmek için son düzenlenmiş raporlara başvuruyor ve bilgisini daima olarak güncelliyor.
Yeni ve klâsik metotların karşılaştırması
|
Görüşme sürece formülü |
Performans |
|
|
Yeni |
MAISART, yazılı kayıt oluşturmak maksadıyla davet geçmişlerinden ve geçmiş raporlardan öğreniyor ve manuel hazırlanmış geçmiş raporlardan en misal ve en kısa cümleleri bularak özetlenmiş doğal cümlelerden kısa kayıtlar oluşturuyor. |
Oluşturulan kaydın yaklaşık yüzde 90’ı son raporlarda kullanılabiliyor. |
|
Geleneksel |
Yapay zekâ, uçtan uca makine öğrenmesiyle kelamlı cümlelerin özet cümlelere nasıl dönüştürüleceğini öğreniyor. |
Oluşturulan kaydın yaklaşık yüzde 30’u son raporlarda kullanılabiliyor. |
Gelecek için planlar
Mitsubishi Electric, bu yeni teknolojisini Mart 2021’den itibaren kendi davet merkezinde demo testleriyle değerlendirmeye devam ediyor. Bu test sonuçlarını eser yanlışları ve eserler hakkında müşterilerle yapılan telefon görüşmelerinin yazılı kayıtlarını oluşturmada kullanmayı amaçlıyor.
Arka plan
Japon hükümeti tarafından 2019 yılında davet merkezlerine ait yayınlanan bir araştırmaya nazaran, ankete katılanların yüzde 41,8’i operatörün çalışma verimliliğinin artırılmasının en kıymetli bahis olduğunu tabir etti. Bu nedenle, müşterilerle yapılan telefon görüşmelerine ait raporların hazırlanma sürecinde otomasyona yönelik talep artıyor. Klâsik teknolojilerle yürütülen müşteri görüşmelerine ait bilgilerin son raporlarda kullanılabilirliği fakat yüzde 30 seviyelerinde kalıyor. Sonuç olarak, bu raporların klâsik yapay zekâ yerine manuel olarak hazırlanması operatörler için daha pratik bir uygulama olmaya devam ediyor.
Kaynak: (BHA) – Beyaz Haber Ajansı
