Czym są agenci głosowi AI?

Od lat prosimy Alexę o ulubioną piosenkę, pytamy Siri o drogę i rozmawiamy z Google Assistant o pogodzie. Czasem nawet zadajemy naszym głosowym asystentom AI pytania tylko po to, by sprawdzić, czy nas rozbawią.

Obecnie, dzięki głosowym agentom AI — będącym rodzajem agenta AI — wykraczamy poza proste pytania i żarty. Gdy pytamy telefon „Jakie są najnowsze promocje w mojej subskrypcji?”, otrzymujemy natychmiastową odpowiedź i spersonalizowaną propozycję ulepszenia.

Czym są agenci głosowi AI?

Głosowi agenci AI to inteligentne systemy wykorzystujące rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do rozmów z użytkownikami przez telefon lub inne kanały głosowe.

Dostępni przez całą dobę, wykorzystują konwersacyjną AI, by zapewniać spójne wsparcie w różnych branżach.

Na przykład klient może powiedzieć do swojego agenta AI: „Chcę przełożyć wizytę”, a agent sprawdzi dostępne terminy i potwierdzi nową godzinę.

Albo użytkownik zapyta: „Jaki jest status mojego zamówienia?”, a głosowy agent AI pobierze szczegóły śledzenia i przekaże aktualizację.

Jak działają głosowi agenci AI – krok po kroku

Głosowi agenci AI wykorzystują NLP, automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) oraz syntezę mowy (TTS), by komunikować się z użytkownikami za pomocą głosu.

Agenci ci są oparci na dużych modelach językowych (LLM), zaawansowanych systemach AI szkolonych na ogromnych zbiorach tekstów, by rozumieć i generować język zbliżony do ludzkiego. Dzięki temu potrafią wychwytywać niuanse, odpowiadać w kontekście i prowadzić spersonalizowane rozmowy.

Prześledźmy, jak wygląda interakcja klienta z głosowym agentem AI:

1. Wypowiedź głosowa

Klient mówi do urządzenia, np. smartfona lub dzwoni na infolinię. Może zapytać: „Jakie mam saldo na koncie?” albo „Czy mogę przełożyć dostawę?”. Jego słowa są zamieniane na sygnał audio i przesyłane do asystenta głosowego do przetworzenia.

2. Rozpoznawanie mowy

Sygnał audio jest przetwarzany przez system automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), który zamienia dźwięk na tekst. ASR dba o dokładność transkrypcji, nawet przy różnych akcentach czy stylach mówienia. Gdy użytkownik mówi „Sprawdź status mojego zamówienia”, ASR zamienia to na tekst.

3. Rozumienie języka naturalnego

Tekst z ASR trafia do systemu rozumienia języka naturalnego (NLU), będącego częścią NLP, który pozwala maszynom rozumieć ludzki język.

Na podstawie wypowiedzi klienta, np. „Ile zostało na moim koncie?”, system NLU rozpoznaje intencję („sprawdź saldo konta”) i kluczowe szczegóły, np. „saldo konta kończącego się na 1234”.

Podobnie, dla wypowiedzi „Przełóż moją dostawę”, system wyłapuje intencję („przełożenie dostawy”) oraz szczegóły, np. „dostawa na ten piątek”.

4. Przetwarzanie i podejmowanie decyzji

Głosowi agenci AI analizują wypowiedź użytkownika i uzyskują dostęp do odpowiednich danych, by podjąć właściwe działanie.

Ten etap jest wspierany przez generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), które pozwala agentom AI korzystać z zewnętrznych źródeł wiedzy w czasie rzeczywistym. Dzięki temu odpowiedzi są dokładniejsze i lepiej dopasowane do kontekstu.

Gdy klient pyta „Ile zostało na moim saldzie?”, system (możliwie z użyciem RAG) rozpoznaje intencję (sprawdzenie salda), pobiera szczegóły (konto kończące się na 1234) i wysyła zapytanie do bazy danych.

Podobnie, na pytanie „Czy mogę przełożyć dostawę na przyszły piątek?”, agent uzyskuje dostęp do platformy logistycznej, aktualizuje termin i natychmiast potwierdza zmianę klientowi.

5. Generowanie odpowiedzi

Po ustaleniu odpowiedzi system korzysta z LLM, by wygenerować odpowiedź.

LLM dba o to, by odpowiedź była jasna i profesjonalna, np. „Twoje saldo wynosi 500 dolarów” lub „Twoja dostawa została przełożona na sobotę”.

6. Synteza mowy

Odpowiedź tekstowa jest zamieniana na mowę przez system TTS, by brzmiała naturalnie.

7. Odtwarzanie głosowe

Syntezowana odpowiedź jest odtwarzana klientowi przez głośnik urządzenia, kończąc interakcję.

Użytkownik może więc usłyszeć odpowiedź telefonu: 'Stan twojego konta wynosi $500.75 na dzień dzisiejszy, godzina 12:35.'

Podobnie, przy zmianie terminu dostawy telefon odpowie: „Twoja dostawa została pomyślnie przełożona na sobotę, 11 stycznia.”

Korzyści z głosowych agentów AI

Poprawa doświadczenia klienta

Głosowi agenci AI są dostępni przez całą dobę, dzięki czemu natychmiast odpowiadają na pytania klientów, eliminując frustrację związaną z długim oczekiwaniem.

Dzięki wykorzystaniu języka naturalnego i rozpoznawaniu emocji, takich jak frustracja, agenci AI sprawiają, że rozmowy są bardziej autentyczne. Dostosowują się też do akcentów, języków i stylów rozmowy.

Podobnie jak każdy dobry czatbot do obsługi klienta, głosowi agenci AI potrafią przekierować trudniejsze sprawy do konsultanta, zachowując pełny kontekst rozmowy.

Usprawnienie operacji

Głosowi agenci AI przejmują rutynowe zadania, takie jak umawianie wizyt, obsługa zamówień czy przekazywanie statusów, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych sprawach. Obsługują duże wolumeny połączeń bez utraty jakości, zapewniając spójność nawet w godzinach szczytu.

Dzięki integracji z systemami zaplecza i dostępowi do danych w czasie rzeczywistym, agenci AI udzielają precyzyjnych odpowiedzi i minimalizują liczbę błędów.

Łatwa skalowalność i komunikacja globalna

Głosowi agenci AI są projektowani tak, by radzić sobie z nagłymi wzrostami liczby połączeń, co pomaga firmom w okresach wzmożonego ruchu lub dynamicznego rozwoju.

Dzięki integracji z systemami zaplecza i dostępowi do danych w czasie rzeczywistym, zapewniają precyzyjne odpowiedzi i minimalizują błędy — co jest szczególnie ważne dla rozwijających się firm.

Zbieranie i analiza danych

Głosowi agenci AI gromadzą podczas rozmów cenne dane o klientach, odkrywając wzorce i informacje, które pomagają udoskonalać strategie.

Jeśli wielu klientów dzwoni z reklamacją nowej funkcji, agent AI natychmiast wykryje wzrost liczby zgłoszeń i powiadomi firmę.

Analizując trendy z rozmów telefonicznych i innych interakcji głosowych, agenci AI pomagają firmom podejmować decyzje oparte na danych.

Zwiększenie dostępności

Dzięki interakcjom głosowym, które nie wymagają użycia rąk, agenci AI zapewniają wsparcie szerokiemu gronu użytkowników. To czyni ich niezbędnym narzędziem do obsługi klientów z niepełnosprawnościami.

Ponadto, obsługa wielu języków pozwala przełamywać bariery językowe i docierać do globalnej, zróżnicowanej grupy odbiorców.

Korzyści finansowe

1. Oszczędności
   • Głosowi agenci AI automatyzują powtarzalne zadania, ograniczając potrzebę dużych zespołów obsługi klienta i znacząco redukując koszty pracy.
   • Długoterminowy zwrot z inwestycji wynika z niższych kosztów operacyjnych i większej efektywności obsługi.
2. Wzrost przychodów
   • Proaktywne działania, takie jak cross-selling czy upselling podczas rozmowy, mogą zwiększyć średnią wartość zamówienia i ogólne przychody.
   • Wysokie współczynniki rozwiązywania spraw pokazują, że systemy AI skutecznie rozwiązują rutynowe problemy bez udziału człowieka, zwiększając efektywność i ograniczając konieczność eskalacji.

‍

Wdrażaj własnego głosowego agenta AI

Głosowi agenci AI są coraz szerzej wykorzystywani w różnych branżach, m.in. w sprzedaży, obsłudze klienta i opiece zdrowotnej — poprawiają doświadczenia klientów, usprawniają operacje i zapewniają wsparcie wielojęzyczne.

Elastyczność Botpress i gotowe integracje ułatwiają budowę głosowych asystentów AI dopasowanych do Twoich procesów.

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Lub skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży, aby zacząć.

Najczęstsze pytania

1. Jakiego sprzętu lub infrastruktury potrzeba, by obsługiwać głosowych agentów AI?

Agentów głosowych AI obsługuje się w chmurze, więc wymagania sprzętowe są minimalne. Wystarczy urządzenie z mikrofonem i głośnikiem (np. telefon, komputer lub inteligentny głośnik) oraz stabilne połączenie internetowe – przetwarzanie głosu, rozpoznawanie mowy i wnioskowanie AI odbywają się na serwerach zaplecza.

2. Czy agenci głosowi AI mogą być zintegrowani z istniejącymi systemami IVR lub CRM?

Tak, agenci głosowi AI mogą być integrowani z istniejącymi systemami IVR i CRM za pomocą API lub oprogramowania pośredniczącego. Dzięki temu agent głosowy może uzyskiwać dostęp do danych klientów, przekierowywać połączenia, rejestrować interakcje i współpracować z ludzkimi konsultantami bez konieczności gruntownej przebudowy systemu.

3. Jakie są zagrożenia związane z deepfake'ami lub spoofingiem w technologii głosowej AI i jak są one minimalizowane?

Zagrożenia związane z podszywaniem się głosowym obejmują podszywanie się pod inne osoby, oszustwa oraz nieautoryzowany dostęp do wrażliwych systemów. Ogranicza się je za pomocą technologii takich jak biometryczna weryfikacja głosu, algorytmy wykrywające anomalie oraz szyfrowanie end-to-end zabezpieczające strumienie głosowe i metadane.

4. Jak agenci głosowi AI radzą sobie z hałasem w tle lub słabą jakością dźwięku?

Agenci głosowi AI dobrze radzą sobie z hałasem w tle dzięki nowoczesnym technologiom poprawy jakości mowy. Wykorzystują modele głębokiego uczenia trenowane na zaszumionych danych oraz algorytmy tłumienia szumów w czasie rzeczywistym, aby wyodrębnić mowę i poprawić dokładność transkrypcji.

5. Czy potrafią automatycznie dostosować się do różnych dialektów lub akcentów regionalnych?

Tak, wielu agentów głosowych AI jest trenowanych na wielojęzycznych i wieloakcentowych zbiorach danych, co pozwala im rozumieć szeroką gamę dialektów i akcentów. Zaawansowane modele wykorzystują także techniki adaptacji akustycznej, by z czasem lepiej rozumieć użytkowników na podstawie ich sposobu mówienia.