ผู้ช่วยเสียง AI คืออะไร?

ฉันต้องเปลี่ยนเสียง ChatGPT ของฉันเป็นผู้ชายอังกฤษที่ฟังดูรำคาญ เพราะกลัวว่าถ้าเสียงมันเป็นมิตรเกินไปจะเผลอหลงรักมันเข้า

เหมือนผู้ชายคนนั้น ในหนังเรื่องนั้นแหละ

มาคุยกันเรื่องผู้ช่วยเสียงกันดีกว่า

Siri เคยเป็นเรื่องตลก แต่ในขณะที่เรามัวแต่ถาม Siri ว่าจะซ่อนศพยังไง AI ด้านเสียงก็แทรกซึมเข้าสู่ตลาดอย่างเงียบ ๆ ณ ปี 2025 องค์กร 67% มองว่า AI ด้านเสียงเป็น หัวใจสำคัญของธุรกิจ

องค์กรเหล่านั้นตระหนักว่า AI agent จะดียิ่งขึ้นเมื่อมีความสามารถด้านเสียง

แล้วหนังที่ฉันพูดถึงนั่นล่ะ? ไม่ได้ไกลเกินจริงเลย Open AI เพิ่งเข้าซื้อกิจการ io ซึ่งคาดว่าจะนำไปสู่การสร้างผู้ช่วยเสียงที่ไม่รบกวนและตื่นตัวตลอดเวลา

พูดง่าย ๆ ก็คือ มีเพื่อนตัวเล็ก ๆ อยู่ในหูคุณตลอดเวลา

และนี่คือจุดที่เราอยู่: Alexa เป็นชื่อสินค้าที่คนรู้จักมากกว่าชื่อคนจริง ๆ ซีอีโอของบริษัท AI กำลัง ถ่ายภาพคู่หมั้น กัน และสองในสามของธุรกิจก็ จองคิวไว้แล้ว

ถ้าคุณยังไม่เริ่ม ก็ถือว่า ตามหลัง แล้วล่ะ

ซึ่งก็เข้าใจได้ เพราะเทคโนโลยีนี้ซับซ้อน และไม่ค่อยมีใครอธิบาย วิธีการทำงาน ให้เข้าใจง่าย ๆ แต่เดาว่าใครมีปริญญาโทด้านเทคโนโลยีเสียง?

(คุณมองไม่เห็นแต่ฉันกำลังชูนิ้วโป้งอยู่)

(...รู้ไหมว่าใครอีกที่มองไม่เห็น? ผู้ช่วยเสียงไงล่ะ)

(ขอวกกลับเข้าเรื่อง)

ฉันเขียนบทความนี้เพื่อให้คุณตามทัน เราจะพูดถึง AI Voice Assistant: วิธีการทำงาน สิ่งที่คุณทำได้กับมัน และเหตุผลที่หลายบริษัทเลือกนำไปใช้ในธุรกิจ

ผู้ช่วยเสียง AI คืออะไร?

AI Voice Assistant คือซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับประมวลผลเสียงพูด เข้าใจเนื้อหา ดำเนินงาน และตอบกลับผู้ใช้ ผู้ช่วยเหล่านี้ถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งาน เพิ่มความเป็นส่วนตัวให้กับการจัดการงานและบริการลูกค้า

AI Voice Assistant ทำงานอย่างไร?

AI Voice Assistant คือ การผสานเทคโนโลยี AI หลายอย่าง ในเวลาไม่กี่วินาทีระหว่างรับเสียงผู้ใช้กับสร้างคำตอบ มีหลายกระบวนการที่ทำงานร่วมกันเพื่อให้ประสบการณ์ราบรื่น

การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR)

การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ หรือที่เรียกว่า speech-to-text ก็คือการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความนั่นเอง

เมื่อผู้ใช้พูดใส่อุปกรณ์ ไม่ว่าจะเป็นโทรศัพท์ ผู้ช่วยในบ้าน หรือหน้าปัดรถยนต์ เสียงพูดจะถูกแปลงเป็นข้อความ โดย โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ถูกฝึกให้ ทำนายข้อความถอดเสียงจากคลิปเสียง

หลังจากฝึกกับข้อมูลเสียงนับพันชั่วโมงจากคลิปนับล้านที่มีผู้พูด สำเนียง และสภาพแวดล้อมต่างกัน โมเดล AI เหล่านี้ก็ถอดเสียงได้แม่นยำมากขึ้น

ซึ่งสำคัญมาก เพราะขั้นตอนแรกของระบบหลายชั้นนี้ต้องมีความแม่นยำและความแข็งแกร่ง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

เมื่อถอดเสียงพูดเป็นข้อความแล้ว โมเดลจะเริ่มตีความเนื้อหา

NLP คือแนวคิดหลักที่รวมเทคนิคต่าง ๆ ในการแปลงข้อความที่ถอดเสียงมาเป็นเจตนาและหน่วยข้อมูลที่มีความหมาย

การรู้จำเจตนา

ข้อความเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การแยกความหมายจึงไม่ใช่เรื่องง่าย ลองดูตัวอย่างคำถามเหล่านี้:

• “นัดคุยกับ Aniqa วันอังคารบ่ายโมง”
• “เปิดเพลง Cher ให้หน่อย”
• “อะไรที่กินกับชีสนมแพะแล้วเข้ากัน?”

AI assistant จะมีชุดเจตนาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่นบอทของเราอาจมี:

• การจองนัดหมาย
• การเล่นสื่อ
• อาจจะค้นหาข้อมูลในเว็บ และ
• พูดคุยทั่วไป

การรู้จำเจตนาคือการจัดหมวดหมู่คำถามของผู้ใช้ให้อยู่ในกลุ่มเหล่านี้

แล้วแต่ละตัวอย่างข้างต้นอยู่ในหมวดไหน?

“นัดคุย...” เป็นประโยคคำสั่ง เข้าใจไม่ยาก “เปิดเพลง...” แม้จะเป็นคำถาม แต่ก็เป็นคำสั่งเหมือนกัน ทั้งสองกรณีนี้เรารู้โดยสัญชาตญาณว่าผู้ใช้ต้องการอะไร แต่การแปลงเป็นรูปแบบที่เข้าใจได้สำหรับบอทไม่ง่ายนัก

“อะไรที่กินกับ...?” ดูเหมือนง่าย—แต่ก็ไม่เชิง

เรารู้ว่าคำตอบควรเป็นอาหาร แต่ไม่ชัดเจนว่าควรหาคำตอบจากที่ไหน

ควรค้นหาจากเว็บไหม? ถ้าใช่ ควรให้กี่คำตอบ? ถ้าให้แค่คำตอบแรกอาจไม่ครบถ้วน แต่ถ้าให้หลายคำตอบก็อาจซับซ้อนเกินไป

อีกทางหนึ่ง อาจใช้ความรู้ภายในของบอทเอง—แต่เดี๋ยวค่อยว่ากัน

สรุปคือ ทางเลือกไม่ได้ง่ายเสมอไป และความซับซ้อนของงานนี้ขึ้นอยู่กับทั้งการออกแบบหรือบุคลิกของบอทและคำถามของผู้ใช้

การรู้จำหน่วยข้อมูลสำคัญ (Named Entity Recognition)

นอกจากจะรู้ว่าต้องทำงานอะไรแล้ว บอทยังต้องรู้จักข้อมูลที่ได้รับด้วย

การรู้จำหน่วยข้อมูลสำคัญคือการ ดึงหน่วยข้อมูลที่มีความหมาย หรือหน่วยข้อมูลที่มีชื่อเฉพาะ จาก ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น การระบุชื่อบุคคล ศิลปิน หรือวันที่ในคำถามของผู้ใช้

ลองดูตัวอย่างแรกอีกครั้ง:

• “นัดคุยกับ Aniqa วันอังคารบ่ายโมง”

Aniqa เป็นชื่อคน และจากคำถามก็สื่อว่าผู้ใช้ รู้จักเธอ ซึ่งน่าจะเป็นรายชื่อผู้ติดต่อ

ในกรณีนี้ “ผู้ติดต่อ” จะถูกตั้งค่าเป็นหน่วยข้อมูลไว้ล่วงหน้า และบอทจะเข้าถึงรายชื่อผู้ติดต่อของผู้ใช้ได้

เช่นเดียวกับเวลา สถานที่ หรือข้อมูลสำคัญอื่น ๆ ที่อาจซ่อนอยู่ในคำถามของผู้ใช้

การค้นหาข้อมูล

เมื่อเข้าใจสิ่งที่คุณต้องการแล้ว ผู้ช่วยเสียงจะค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อช่วยตอบคำถาม บอทที่ดีจะมีเครื่องมือเสริมมากมายเพื่อรองรับความต้องการของคุณ

เราเคยพูดถึงความรู้ภายในของบอทไปแล้ว คุณอาจเคยประทับใจกับ โมเดลภาษาใหญ่ (LLM) และความรู้ที่กว้างขวางของมัน ซึ่งน่าทึ่ง แต่เมื่อคำถามของคุณเฉพาะทางมากขึ้น ข้อจำกัดก็จะเริ่มชัดเจน

การสร้างคำตอบด้วยการค้นคืนข้อมูล (RAG)

ผู้ช่วยที่ดีจะเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอกได้ – ไม่ได้อาศัยแค่ความรู้ที่ได้จากการฝึก RAG จะปรับคำตอบของ AI ตามข้อมูลเหล่านั้น

ในที่นี้ ข้อมูลหมายถึงเอกสาร ตาราง รูปภาพ หรืออะไรก็ตามที่ประมวลผลแบบดิจิทัลได้

มันจะค้นหาข้อมูลจากเอกสารต่าง ๆ ดึงสิ่งที่ เกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้มากที่สุด มาใช้ ประกอบคำตอบของโมเดล

• บางครั้งก็เพื่อ เพิ่มความแม่นยำของข้อมูลใน LLM เช่น ให้โมเดลอ้างอิงวรรณกรรมวิชาการขณะค้นคว้า

• บางครั้งก็เพื่อ ให้เข้าถึงข้อมูลที่โมเดลไม่มี เช่น ข้อมูลลูกค้า

ไม่ว่าจะกรณีไหน ข้อดีเพิ่มเติมคือสามารถอ้างอิงแหล่งที่มาได้ ทำให้คำตอบน่าเชื่อถือและตรวจสอบได้

API และการเชื่อมต่อระบบ

เช่นเดียวกับที่ LLM เชื่อมต่อกับข้อมูลภายนอกได้ API และการเชื่อมต่อระบบก็ช่วยให้มันทำงานร่วมกับเทคโนโลยีอื่น ๆ ได้

อยากจองนัด Google Meets ผ่าน Calendly เพื่อติดตามลูกค้าใน HubSpot ที่ประเมินด้วย Clearbit ไหม? เว้นแต่คุณจะสร้างปฏิทิน ระบบประชุมออนไลน์ CRM และเครื่องมือวิเคราะห์เอง (ซึ่งไม่แนะนำอย่างยิ่ง) คุณต้อง 🔌เชื่อมต่อ⚡️

เครื่องมือจากผู้ให้บริการภายนอกเหล่านี้มักมี API ที่เปิดให้เทคโนโลยีอัตโนมัติอื่น ๆ เช่น agent ของคุณ เรียกใช้งานได้

การเชื่อมต่อ ช่วยให้บอทสามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยีภายนอกได้ง่ายยิ่งขึ้น สร้างขึ้นบน API ที่จัดการความซับซ้อนให้ คุณจึงเชื่อมต่อเอเจนต์ของคุณได้โดยไม่ต้องยุ่งยาก

การตอบกลับและแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS)

เมื่อป้อนข้อมูลของผู้ใช้ถูกถอดเสียง วิเคราะห์เจตนา ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และดำเนินการตามคำสั่งเรียบร้อยแล้ว

ถึงเวลาตอบกลับแล้ว

ไม่ว่าจะเป็นการตอบคำถามของผู้ใช้หรือยืนยันว่าทำงานที่ร้องขอเสร็จสิ้นแล้ว บอทเสียงแทบจะต้องมีการตอบกลับเสมอ

แปลงข้อความเป็นเสียง (TTS)

ตรงข้ามกับการรู้จำเสียงพูดคือ การสังเคราะห์เสียง หรือแปลงข้อความเป็นเสียง

โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกด้วยชุดข้อมูลเสียงและข้อความ มักปรับแต่งตามผู้พูด น้ำเสียง และอารมณ์ เพื่อให้ได้เสียงที่ใกล้เคียงมนุษย์

TTS ช่วยปิดวงจรที่เริ่มต้นและจบลงด้วยเสียงของมนุษย์ (หรือคล้ายมนุษย์)

ข้อดีของผู้ช่วยเสียง

การเพิ่มชั้นเสียงให้กับฟังก์ชันของ AI ช่วยยกระดับประสบการณ์โดยรวม ไม่ใช่แค่ความเป็นส่วนตัวและใช้งานง่าย แต่ยังมีข้อดีในเชิงธุรกิจด้วย

เสียงเร็วกว่าข้อความ

เมื่อแชทบอทแพร่หลาย ผู้ใช้ก็เริ่มคาดหวังการตอบกลับที่รวดเร็ว ด้วยผู้ช่วย AI เสียง เรายังสามารถลดเวลาการป้อนข้อมูลได้อีก

ผู้ช่วยเสียง AI ช่วยให้เราไม่ต้องเรียบเรียงประโยคให้ถูกต้อง แค่พูดสิ่งที่คิดออกมา บอทก็เข้าใจได้

การตอบกลับก็เช่นกัน ผมเองก็ยอมรับว่าอ่านข้อความบางทีก็น่าเบื่อ—แต่ถ้ามีคนอ่านให้ฟัง ก็ไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป

ตอบกลับได้ตลอด 24/7

นี่ก็เป็นอีกมิติของความรวดเร็ว ด้วยการทำงานทางไกลและธุรกิจข้ามทวีป เป็นไปไม่ได้ที่จะครอบคลุมทุกเขตเวลาและเวลาทำงานที่ต้องรองรับ

การสนทนาด้วยเสียงควรเปิดให้ทุกคน ไม่ใช่แค่ลูกค้าที่อยู่ในช่วงเวลาทำงานเท่านั้น และด้วยผู้ช่วยเสียง AI สิ่งนี้ก็เป็นไปได้จริง

ประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

การพูดคุยมีอะไรมากกว่าคำพูด การมีบอทเสียงช่วยสร้างประสบการณ์ที่ใกล้ชิดและสร้างความมั่นใจให้กับผู้ใช้ เมื่อรวมกับคุณสมบัติที่คล้ายมนุษย์ของ แชทบอท AI ชั้นเสียงจะช่วยเชื่อมโยงได้แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น

ผสานการทำงานได้ง่าย

ข้อดีของผู้ช่วยเสียงที่ไม่ต้องใช้มือคือ ไม่ต้องใช้หน้าจอด้วย ไม่ต้องใช้สายตา จึงได้รับความนิยมในรถยนต์

จริง ๆ แล้ว สามารถเชื่อมต่อได้ทุกที่ที่มีไมโครโฟน ซึ่งเป็นข้อกำหนดที่ง่ายมาก เพราะไมโครโฟนมีขนาดเล็กและมีอยู่ทั่วไป: คอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน หรือแม้แต่โทรศัพท์บ้าน

ลองบอกชื่อเทคโนโลยีล้ำสมัยที่เข้าถึงได้ผ่านโทรศัพท์หมุนดูสิ

เข้าถึงได้มากขึ้น

“ไม่ต้องใช้มือ” ไม่ใช่แค่เรื่องความสะดวก สำหรับบางคนอาจเป็นสิ่งจำเป็น

ผู้ช่วยเสียงเปิดโอกาสให้ผู้ที่มีข้อจำกัดด้านการเคลื่อนไหว การมองเห็น หรือการอ่าน ที่อาจใช้งาน AI แบบเดิมได้ยาก

ตัวอย่างการใช้งานบอทเสียงในแต่ละอุตสาหกรรม

ถ้าคุณสนใจบอทเสียงแล้ว ดีเลย แล้วจะนำไปใช้ยังไง?

ข่าวดีคือ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถพัฒนาได้ด้วย AI เสียง

สุขภาพ

ขั้นตอนในวงการสุขภาพขึ้นชื่อว่าซับซ้อนและน่าเบื่อ ซึ่งก็สมเหตุสมผล เพราะเป็นงานที่ต้องรอบคอบและถูกต้องสูง วงการนี้ต้องการระบบอัตโนมัติด้วย AI อย่างมาก หากเชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ

ตอนนี้เราเห็น การประยุกต์ใช้ AI ในสุขภาพแล้ว และเสียงก็เปิดโอกาสใหม่ ๆ อีกมากมาย

ตัวอย่างที่ดีคือแบบสอบถามทางการแพทย์: ข้อมูลส่วนตัว ประวัติสุขภาพ ฯลฯ

แม้จะน่าเบื่อ แต่ก็สำคัญ

ความรวดเร็วและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นช่วยลดภาระของบุคลากรทางการแพทย์ที่ทำงานหนัก และการสนทนาแบบมนุษย์ช่วยลดความจำเจจากการตอบคำถามซ้ำ ๆ

เรื่องการเข้าถึงก็รองรับแล้ว และด้วยกระบวนการที่เข้มงวดหลายชั้นที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ผมรับรองได้ว่าเทคโนโลยีนี้เชื่อถือได้

การธนาคาร

พูดถึงงานที่ซับซ้อนและสำคัญ

การตรวจสอบยอดเงินหรืออัปเดตข้อมูลเป็นธุรกรรมที่ไม่ซับซ้อนนัก แต่ก็มีระบบป้องกันหลายชั้นเพื่อลดข้อผิดพลาดและการทุจริต

ตัวแทนเสียงของ NatWest จัดการธุรกรรมทั่วไป ช่วยให้เจ้าหน้าที่มนุษย์มีเวลามากขึ้นสำหรับงานที่ละเอียดอ่อนหรือซับซ้อน เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าขึ้น 150% โดยไม่ลดทอนความปลอดภัย

บริการลูกค้า

ในเรื่องการทำให้สายโทรศัพท์ประจำเป็นอัตโนมัติ Vodafone’s SuperTOBI ผู้ช่วยเสียง AI เพิ่มคะแนน NPS จาก 14 เป็น 64

เพราะการบริการลูกค้ามักซ้ำซาก คำถามของลูกค้าก็ได้รับคำตอบเหมือนกัน ไม่ว่าจะเป็นคนหรือเอเจนต์ กรณีที่ซับซ้อนก็ส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ดูแล

ค้าปลีก

ผมเองก็คิดถึงสมัยที่ได้คุยกับพนักงานขาย

ปัญหาคือ พวกเขายุ่งเกินกว่าจะรู้รายละเอียดสินค้าและนโยบายร้าน ยังไม่รวมเวลาที่ต้องใช้กับลูกค้าแต่ละคน

ตัวช่วยขายด้วยเสียง เช่น MyLow: ผู้ช่วยขายเสมือนจริง ของ Lowe’s ที่ให้ข้อมูลรายละเอียดสินค้า สต็อก และนโยบายต่าง ๆ

ความรู้ทั่วไปของ LLMs มีประโยชน์มากในจุดนี้: นอกจากให้ข้อมูลเฉพาะของ Lowe’s แล้ว ยังใช้ความรู้ด้านการออกแบบภายในเพื่อแนะนำลูกค้าเรื่องการตกแต่งบ้านได้ด้วย

ลูกค้าบางคนยังต้องการพูดคุยกับคนจริง โชคดีที่ MyLow ก็เปิดให้พนักงานขายใช้ได้เช่นกัน พนักงานสามารถดึงข้อมูลจาก MyLow แล้วช่วยเหลือลูกค้าโดยตรง

เริ่มต้นให้บริการผู้ช่วยเสียง AI

ผู้ช่วยเสียง AI คือทางเลือกที่ชัดเจน ประสิทธิภาพและบุคลิก โดยไม่ลดทอนความเป็นมนุษย์—ได้ทั้งสองทาง

Botpress มาพร้อมเครื่องมือสร้างแบบลากวางที่ปรับแต่งได้ ระบบตรวจสอบโดยมนุษย์ การเชื่อมต่อสำเร็จรูปมากมาย และยังมีระบบเสียงที่ครอบทับเอเจนต์ของคุณอย่างไร้รอยต่อ

บอทของเราใช้งานง่ายและเป็นธรรมชาติ แต่ไม่ได้หมายความว่าธรรมดา

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี!

คำถามที่พบบ่อย

ผู้ช่วยเสียง AI เข้าใจสำเนียงหรือความบกพร่องทางการพูดได้แม่นยำแค่ไหน?

ผู้ช่วยเสียง AI มีความแม่นยำมากขึ้นกับสำเนียงที่หลากหลาย เพราะฝึกกับข้อมูลจากทั่วโลก แต่ความแม่นยำยังลดลงกับสำเนียงท้องถิ่นจัด การออกเสียงแปลก หรือความผิดปกติในการพูด บางระบบอย่าง Google และ Microsoft มีโมเดลเฉพาะสำเนียง แต่ผู้ใช้ที่มีปัญหาการพูดมากอาจพบข้อผิดพลาดสูงขึ้นและอาจต้องปรับแต่งหรือใช้โซลูชันเฉพาะทาง

ผู้ช่วยเสียง AI สามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้หรือจำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลา?

ผู้ช่วยเสียง AI สามารถทำงานออฟไลน์ได้หากใช้ระบบรู้จำเสียงและโมเดลภาษาในอุปกรณ์ แต่จะจำกัดเฉพาะงานง่าย ๆ และไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลภายนอกแบบเรียลไทม์ ผู้ช่วยขั้นสูงส่วนใหญ่ต้องใช้การประมวลผลบนคลาวด์และข้อมูลล่าสุดผ่านอินเทอร์เน็ต

ข้อมูลที่แชร์กับผู้ช่วยเสียง AI มีความปลอดภัยแค่ไหน โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ต้องการความปลอดภัยสูง เช่น สุขภาพและการธนาคาร?

ข้อมูลที่แชร์กับผู้ช่วยเสียง AI ในอุตสาหกรรมที่อ่อนไหว เช่น สุขภาพและการเงิน จะถูกเข้ารหัสและปฏิบัติตามข้อบังคับ เช่น HIPAA, GDPR หรือ PCI DSS อย่างไรก็ตาม ธุรกิจควรเลือกผู้ให้บริการที่มีใบรับรองความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง และหลีกเลี่ยงการส่งข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตนได้

การเพิ่มอินเทอร์เฟซเสียงให้กับแชทบอทที่มีอยู่แล้วมีค่าใช้จ่ายสูงหรือไม่?

การเพิ่มอินเทอร์เฟซเสียงให้แชทบอทที่มีอยู่ อาจมีค่าใช้จ่ายไม่สูงนักหากใช้ API คลาวด์ เช่น Google Text-to-Speech หรือระบบเสียงของ Botpress แต่จะสูงขึ้นหากต้องพัฒนาหรือเชื่อมต่อกับระบบเฉพาะ ปัจจุบันหลายแพลตฟอร์มมีฟีเจอร์เสียงในตัว ลดค่าใช้จ่ายเหลือเพียงหลักร้อยเหรียญต่อเดือนสำหรับการใช้งานปานกลาง แต่หากต้องการระบบขนาดใหญ่หรือเสียงเฉพาะ ค่าใช้จ่ายอาจสูงถึงระดับองค์กร

ธุรกิจสามารถเริ่มใช้งานผู้ช่วยเสียง AI ได้เร็วแค่ไหนหากเริ่มจากศูนย์?

ธุรกิจสามารถติดตั้งผู้ช่วยเสียง AI พื้นฐานได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงโดยใช้แพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเทมเพลตสำเร็จรูป โดยเฉพาะสำหรับงานง่าย ๆ เช่น ตอบคำถามที่พบบ่อยหรือโอนสาย สำหรับผู้ช่วยเสียงที่ซับซ้อนขึ้น ซึ่งต้องเชื่อมต่อกับระบบหลังบ้านและรองรับการสนทนาแบบธรรมชาติ มักใช้เวลาพัฒนาหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน