SparkleComm智能虚拟会议助手的作用

SparkleComm智能虚拟会议助手的作用

这是一个协作的时代,伴随着数字化的发展,云和AI技术的逐步成熟,依靠电子及数字结构的通讯,让我们的生活发生了翻天覆也的改变,同时也改变了我们在工作中团队合作和会面的方式。举行物理的面对面会议的时代已经渐行渐远。如今,企业将更多地依赖基于网络协议(IP)的网络会议应用来实现团队或客户之间的沟通。

为了改善SparkleComm网络会议体验,SparkleComm会议研发团队通过对人工智能驱动的虚拟会议助手的开发来提高会议参与度,并减少执行会后活动所需的时间,使之更贴近现实。 enter image description here

SparkleComm虚拟会议助手常见功能包括:

-会议开始、录制和结束等会议中操作的语音控制

-自动记录和转录

-辅助功能,例如隐藏式字幕

-实时语言翻译等包容性功能

-会后活动的自动化设置,包括后续会议安排和任务分配

通过SparkleComm智能虚拟会议助理改进会议体验的好处:

智能虚拟助理能够提高会议效率,而且越来越多的企业希望能使用提供智能虚拟助理的网络会议系统,从而获得以下好处。

-能节约每次会议的会前跟进安排和任务管理,至少10 -18分钟

-减少或消除会议转录和翻译相关的费用

-通过在团队协作工作区中存储会议记录,以方便团队后续访问从而提高团队效率

-能减化会议进程中与记录相关的干扰,使会议过程更加专注于会议内容,从而优化会议时间。

当然,您在考虑虚拟助手功能时有多种选择,其中包括:利用SparkleComm统一通信平台内置的虚拟助手功能,或者单独购买以及第三方云托管服务。 enter image description here 首先单独购买需要考虑系统间的兼容性且会造成费用的增高,是三者中最先被排除的一个选项。

其次第三方云托管应用程序的使用会产生多个合规性、治理和安全问题。其中最主要的原因是,使用第三方应用程序意味着企业将在SparkleComm通信平台之外共享会议内容,例如一些帐表、笔记和文件。这样很难确保在会议中共享或生成内容的完全安全性、数据可能丢失以及加密控制程度。在使用第三方云托管前您需要对第三方应用程序中对端到端加密,将数字权限管理 (DRM) 控制扩展到会议记录和其他内容的能力以及最重要的安全功能评级进行综合了解。

此外,使用第三方虚拟助理可能会限制将会议内容、工作流程和SparkleComm统一通信平台集成的能力。而使用SparkleComm统一通信平台内置的虚拟助手就不会存在这些问题,可以轻松地访问会议参与者,并维护现有团队空间内的所有会议内容和笔记。

虚拟助手的费用和节约优势

在节省费用和提高生产率方面,SparkleComm智能虚拟助手的好处显而易见。但在使用前,企业管理者仍旧应该全面的评估通信解决方案的适用性,结合企业自身需求,着眼于那些能最适合的企业通信会议平台解决方案,并确保可以轻松地将安全策略应用于所有会议内容。

视频会议中的人工智能开启了一个功能世界(二)

支持 AI 的视频会议市场

视频会议中的 AI 功能现在是供应商之间的主要区别。 BlueJeans、思科、谷歌、Loogear、微软等公司都在为其端点和软件添加人工智能支持的功能,无论是本地开发还是通过收购人工智能初创公司。例如劳格提供的SparkleComm视频会议系统推出了包括转录和动作项目捕获在内的功能。

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最近,端点供应商,包括 Epos、Jabra、Neat、Poly 和 Sennheiser,以及会议供应商,包括思科、谷歌、微软和 Loogear,都专注于使用人工智能功能通过协调所有人的会议体验来改善远程工作人员的体验与会者,无论地点如何。一个例子是会议室内参与者的自动构图,因此他们在屏幕上的显示与在家中参加的人没有什么不同。

AI 功能为改善会议体验和会后工作流程提供了巨大的潜力,这两者都应该会提高协作服务的价值。研究表明,只有 40% 的组织衡量了其协作投资的价值。人工智能提供使用分析以及改善会议体验的能力,通过使会议更直观、优化会议空间的使用、改善会议体验并确保以下内容,增加了实现成本节约、收入增加和生产力提高的潜力,行动项目被准确地捕获并分发给会议参与者。

人工智能安全问题

视频会议中的人工智能有一个潜在的缺点:超过51%的研究参与者表达了对人工智能捕获信息的强烈担忧,例如用于面部识别的生物识别技术。供应商必须能够满足 GDPR 等信息保护要求,并消除对黑客获取手机和其他应用程序访问权限后面部信息失去控制的担忧。此外,组织必须对会议内容(包括抄本、聊天记录、文件和笔记)采取主动的治理和合规性方法。

要评估 AI 是否可以改善您的视频会议环境,请与供应商讨论目前可用的产品以及未来几个月和未来几年内即将推出的产品。寻找解决当前痛点的特定用例,尤其是在会议开始和安排、会议中的表现、翻译和会议记录捕获等领域。劳格科技SparkleComm视频会议系统在安全方面做到了保障,会议所有通讯均会加密传输,加密分多个层面:控制信号采用基于SIP的TLS通道传输;语音传输采用SRTP的TLS传输。确保信令及语音在传输过程中不会被窃听、解析。

考虑部署试点以测试您自己的供应商及其合作伙伴的能力,这些能力为您的会议室带来支持 AI 的视频体验。最后,一定要解决管理信息保护的任何问题或监管要求,以确保遵守治理规则。

在未来的团队会议中正面解决“变焦疲劳”问题(三)

使用 AI 自动化会议质量调整来减少用户疲劳

人工智能是缓解“变焦疲劳”的有希望的方法的关键组成部分。不久之后,没有任何商业会议解决方案会让用户面临未经复杂人工智能平滑和增强的原始视频和音频馈送所带来的质量问题。

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去年秋天宣布的 SparkleComm展示了 AI 调整的实时多人会议中的“新常态”如何发挥作用。SparkleComm新的 GPU 加速远程协作解决方案将多个级别的 AI 驱动操作引入实时流用户体验。

首先,它依靠 GAN 来优化一个人在视频通话中在线呈现的质量。具体来说,它使用 GAN 来调整参与者的视线、重新照亮他们的脸、提高分辨率、放大和重新合成帧、减少抖动和消除噪声。它分析面部点,然后通过算法在连接远端显示的流上实时重新激活和修改这些面部。

其次,SparkleComm使用 GAN 来改善通话中的社交体验,超出参与者依赖原始视频源的体验。它通过自动调整渲染的视频来实现这一点,使其看起来好像人们总是面对面并在通话期间进行眼神交流。此外,SparkleComm 通过使用基于 GAN 的自动取景帮助参与者保持彼此的注意力,这使得视频源能够自动跟随演讲者,即使她或他离开了他们的屏幕。

最后但并非最不重要的一点是,SparkleComm 允许用户使用 GAN 生成的逼真头像,其实时渲染响应声音和情感语调。这些由人工智能驱动的虚拟助手可以使用自然语言处理来做笔记、设置行动项目,并以类似人类的声音回答问题。他们还可以执行实时翻译、隐藏式字幕和转录,以提高参与者对通话内容的理解。

带走

随着远程协作供应商将 AI 驱动的会议质量功能融入他们的产品如统一通信中,与这项技术相关的“深度伪造”污名可能开始消退。

然而,再多的技术奇迹也无法解决用户不得不依赖在线会议而不是面对面的聚会所带来的疲劳。此外,全数字媒体固有的异化和去个性化会阻碍生活质量,特别是如果用户将头像等视为“真实”交互的苍白模仿。此外,在线会议,尤其是在大流行的情况下,可能会加剧工作与生活界限的模糊,许多人需要感到平衡和快乐。

尽管如此,即使我们无法解决“视频疲劳”的潜在文化原因,会议行业也可能能够减少经常使在线会议成为一种折磨的技术因素。

统一通信中AI促进协作的4种方式(一)

统一通信中的AI可以通过减少干扰,增强会议效率和提高效率来改善员工协作和生产力。

自1950年代以来,人工智能领域一直在发展,但是只有在最近添加了云之后,该技术才能够实现其商业潜力。随着时间的流逝,人工智能将逐渐进入日常生活,无论是在家还是在工作中。为了提高工作效率,我们现在开始看到一些实际应用。

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尽管云是所有万物AI的强大推动者,但像2020新冠肺炎这种流行病已经创造了许多AI友好的用例。自动化仍然是AI的主要驱动力,但是现在有许多应用在使用中,这些应用着重于提高员工的生产力和协作能力,尤其是在局限性的远程工作环境中。

尽管自动化可以提高生产力,但在应用AI时,可以提供更丰富的结果,从而使交流变得更容易并且协作更智能。让我们研究一下AI在统一通信中的四种应用,它们展示了将该技术用于工作场所协作的可能性。

1.噪音抑制

噪声抑制是一种新的AI应用程序,它解决了我们许多人在家工作(通常在不理想的协作条件下)所产生的一些独特挑战。在SparkleComm群组通话中的人越多,外来噪音的可能性就越大。

噪声抑制技术解决了两个问题集。首先,噪声抑制可以阻止来自工作空间环境的多余声音。因此,其他人不会分心,而您会变得更加专业。这些可能包括您可以控制的声音,例如键盘键入或皱折的食物包装纸,以及您不控制的声音,例如孩子大喊,狗叫声或警报器尖叫着越过窗户。

其次是需要将噪音屏蔽掉,以便类似SparkleComm统一通信中的语音识别功能可以准确地捕获和分析对话。人工智能驱动的噪声抑制功能可以很好地应对这些情况,并且在将人类语音与其他类型的声音分离时非常重视。

受到严格监管的行业可以实现AI和云通信合规的3种方式

您如何确保跨通信渠道的合规性?

对于金融服务和保险等高度管制行业的公司来说,这是一个关键问题。但是要实现合规性并不容易,尤其是当您考虑到适用于基于文本的通信(例如电子邮件)的保留和监管要求也适用于所有形式的电子通信(包括音频和视频)时。

确保合规性的问题源于数字渠道的激增以及客户对能够使用他们想要的渠道的期望。幸运的是,有一个解决方案。通过使用人工智能(AI)和机器学习来自动检测合规风险,相关数据可以提供给合规团队。

劳格SparkleComm提供基于AI的通信合规性平台,帮助受监管的客户实现云通信合规性。使用AI和云通信大规模满足法规要求。

人工智能和机器学习使高度管制的行业中的企业能够利用提供最高水平的个人接触和参与度的沟通渠道。在寻求有关高价值决策的建议时,大多数客户需要人与人之间的联系。例如,在购买人寿保险时,有68%的购买者倾向于在购买保单之前先与经纪人交谈无论是面对面交流还是利用SparkleComm进行视频通信

企业可以使用AI有效地扩展云通信,同时实现合规性。一些组织依靠合规团队每年手动检查其呼叫记录是否违反合规性,但他们只能完成其中的一小部分。人工智能和机器学习可以通过使该过程自动化,确保100%的SparkleComm通信都经过审核并将合规团队对强度更高的内容进行更深入的审核工作来帮助使这些团队脱颖而出。

将AI功能引入云通信可以帮助降低各种用例和行业的组织风险。可以从这种方法中受益的不仅是金融服务和保险公司。医疗,教育和企业组织在继续创新与客户沟通的方式时,例如利用SparkleComm统一通信来沟通,必须评估其监管和合规性方法。

3种使用AI推动智能客户互动的方式

当涉及到客户服务和参与时,不再只是将语音呼叫打入联络中心。消费者越来越依赖于数字渠道,应用内消息传递,统一通信SparkleComm,以与自己喜欢的企业进行交互。实际上,超过一半的客户通过数字渠道与企业互动(56.7%)。

这些消息传递应用程序的吸引力显而易见:它们为客户提供了与品牌交谈的便利,就像与朋友一样轻松而轻松。一个同步的对话使我们有可能继续互动数小时,甚至数天。用户可以在1月份放弃对话,而毫不费力地在2月份中断的地方继续通话。

但是,尽管选择支持其他数字渠道的过程似乎很简单,但是添加任何新的消息传递渠道,尤其是那些促进对话交互的消息传递渠道,都会产生大量的新通信。例如劳格SparkleComm就是在这样的背景下产生的新通信。公司需要支持来管理这些交互,从标识消息的类型到在交互升级时传递上下文信息,在当今世界,这意味着利用先进的人工智能技术来支持人员。

3种使用AI推动智能客户互动的方式

1.推动客户自助服务

没有人会花时间或耐心等待电话上的现场服务员,听坏声音,只是为了解决一个基本问题。聊天机器人和虚拟助手旨在模拟人机交互并随时为客户查询提供即时答案,以降低运营成本并消除令人沮丧的客户服务延误和错误。

在智能通讯软件SparkleComm的辅助下,机器人将知道何时升级问题,如何对内容进行分类以及如何将请求路由到合适的人。以下是AI在自助服务中成功应用的一些示例:

当客户提出问题时,聊天机器人将引导用户获得自助服务知识库

当处于自助式知识库中时,机器人可以跟踪处理情况,观察沮丧和升级的迹象

在某些技术支持下,企业可以快速开发功能强大的聊天机器人来处理前线通信,从而解放了人工人员来处理更困难或更细微的案件。  

2.建立客户的360 *视图

大量的交易,对话和个人数据是从业务的应用程序生态系统中生成的。人工智能工具可以从各种来源提取和整理大量的客户信息,并产生有价值的见解,从而提高代理商的工作效率并降低运营成本。

以下是AI在个性化客户体验中成功应用的一些示例:

将查询从多个客户资料映射到将单个票证上的请求分组的单个用户身份。   预测客户的需求,并在提出建议之前确保库存中有可用产品。

根据您的历史记录推送产品推荐。

通过在正确的时间向客户的首选设备传递正确的消息,您可以使客户感觉就像是为他们量身定制的体验。

3.实施技术以改善座席经验

成为代理人很困难。由于低薪,很少的辅导以及缺乏成功所需的工具,因此流失率很高,所有这些都使客户对代理商感到沮丧,从而使他们对工作不满意。重要的是要制定计划来改善座席经验,以减少座席人员流动,提高客户满意度并降低运营成本。一种简单的方法是为代理商提供工具和有效的沟通,使他们能够更智能地为客户服务。而这里的有效沟通就需要靠劳格SparkleComm统一通信平台完成。

以下是AI在改善座席体验方面成功应用的一些示例:

实时语音转录和语言翻译的智能路由

情绪和预测行为分析

带有上下文和历史客户信息的屏幕截图

改善客户服务策略的挑战首先是为代理商提供快速有效地解决客户问题所需的工具和解决方案。实现这一目标的基石是开发一种更加智能的参与模型,这在很大程度上要依靠人工智能(AI)及其衍生产品。

如今,许多企业尚未调整其客户服务策略,以适应新的数字趋势和客户喜好。取而代之的是,他们仍在引导客户沿相同的,过时的,难以使用的互动路径前进。

如何应对通信中采用AI的挑战(三)

6.决定如何在通信中使用AI

有了AI可以做到的一切,最大的问题之一就是从哪里开始。现在企业通信已越来越广泛,企业早已使用各种通信系统实现企业的内部通信。例如劳格SparkleComm统一通信平台,除提供语音的IP电话视频通话外,也让企业能够有效的整合现有的数据业务流程。SparkleComm是新一代的通讯平台,融合语音、视频、即时消息、文本、图片等移动互联网的数据融合通信平台,是企业或组织机构专属的内部通讯解决方案。

您可以在通信中使用AI来改善和优化内部效率,从发现根本原因故障到在整个基础架构中进行语音呼叫的路由决策之前。您可以使用AI为您的客户添加直接价值和新用户体验,例如提供更准确的建议或使用聊天机器人来处理支持问题。 您还可以创建在没有AI的情况下无法存在的新产品和功能,例如实时转录和对话翻译或使用面部识别对人进行身份验证。作为一个起点,您需要选择能够带来高投资回报率且风险和成本很低的AI项目。但筛选选项并了解哪些项目更可行并非易事。

7.决定组织结构

您将员工放在哪里,让您了解AI?一些企业在首席技术官办公室或研发团队中创建了一个卓越的团队,以推动与AI相关的计划。

其他企业采用自下而上的方法。首先,确定可以进行机器学习实验的一两个领域,随着时间的推移培养它们,并了解领导组织的位置。

一些企业采用自上而下的方法,从特定的业务需求和用例开始,然后确定如何继续。通常,这种方法会导致外包给专门从事AI的外部顾问和供应商,以帮助定义和实施用例。

8.并非所有数据都需要机器学习

在开始进行机器学习的道路上,大部分工作都是收集并使闲置的操作数据具有意义,无需借助机器学习即可充分利用这些数据。

由于人们查看数据并做出大部分决策的都是数据科学家,他们可能会跳过这样的机会来改善业务并尝试在其他地方找到更具挑战性的任务。

如何应对通信中采用AI的挑战(二)

2.具有商业意义

将机器学习添加到医疗保健用例不同于将机器学习添加到社交网络交互。虽然这两个示例都可能使用类似的算法和技术,但您需要在市场中拥有一些领域专业知识。

例如,在联络中心,销售对话的动态与伙伴关系讨论完全不同。在这些情况下,AI可以判断谁在何时以及在多长时间内发言。了解业务的这些差异和细微差别与了解统计数据和机器学习同样重要。

当人们需要就产品路线图,优先级和功能做出决策时,这在产品管理角色中更是如此。填补这些角色对于此类举措的成功至关重要。

3.收集正确的数据

在许多情况下,机器学习算法需要分析未收集或不易访问的数据。这包括本地数据库,不同机器和系统以及传统专有应用程序中的数据或从未存储在任何地方的数据。

不需要始终收集数据以获得有效结果,但了解可用数据及其可访问性非常重要。

4.清洁数据

由于错误或不一致或不完整的数据,操作数据可能非常乱并且不适合机器学习。例如,背景噪声,分组丢失或电话呼叫上的其他干扰可以影响语音到文本算法如何捕获口语单词。 这些数据需要在机器学习算法使用之前进行清理 ,否则,创建的模型将无法反映现实或您尝试达到的优化。清理数据不同于手动浏览数据,方法是过滤输入并添加转换规则以更改用于为特定方案创建模型的数据。

5.迭代实验

一旦你有一个团队并开始尝试机器学习,你可能会问以下问题:你有足够的数据吗?数据干净吗?数据有代表性吗?你需要机器学习,还是一个简单的规则就足够了?这些问题将需要更多的机器学习算法数据,但如果它在另一个数据库中或需要清理,则可能无法获得所需的数据。

数据要求的这些变化可能导致模型创建的延迟,这可能需要数天到数月,具体取决于数据的性质及其收集方式。每次实验,您都会找到新的见解。这些见解将引发更多问题,这需要收集额外的不同数据。在企业通信(如SparkleComm)中添加AI意味着有耐心收集,试验,检查和迭代。

如何应对通信中采用AI的挑战(一)

采用人工智能可能是一个复杂的过程。通信中的AI可能特别具有挑战性,但组织可以采取某些步骤来克服这些障碍。

今天,AI是IT项目的狂野西部。它始于商业智能,在整个企业中收集数据并将其发送到大型数据库。然后在顶部构建报告和仪表板,以帮助我们制定日常决策。大约十年前,语言转向大数据和分析。最近,这种曲调已经转变为机器学习和深度学习,营销人员将其称为AI。目前,企业采用人工智能包括查看隐藏在企业每个角落的操作数据,并使数据可行。现在,组织更少关注技术,更多关注业务成果,以及将学习算法放在我们拥有的数据之上可以获得什么。

人们还熟练掌握计算机视觉和语音分析,以创建将语音转换为文本和文本到语音的最佳实践,以及识别图像中的对象和动作。例如劳格科技的SparkleComm统一通信平台,SparkleComm会议支持讲录用同步转化为会议纪要文本。这些进步,加上业务流程中的机器学习创造市场优势的想法,已经将公司推向人工智能。

当我和一位同事研究人工智能在实时通信中的使用时,我们采访了与人工智能合作的公司 - 从人工智能初创公司到需要启动人工智能计划的大型企业。该调查揭示了组织在通信中采用机器学习和人工智能时面临的一些挑战。

1.找到合适的人才

人工智能采用的主要挑战之一是在机器学习中找到足够熟练的人才。人才库相对较小,华为,谷歌和Facebook等大型云供应商正在吸引开发人员和数据科学家,他们的工资,奖金和福利都很高。

企业可以通过以下三种方式吸引人才:

(1)在全球较小的技术中心开设办事处。离开北上广深越远,对你将面临的机器学习天赋的争夺就越少。

(2)通过提供更高的薪水和福利来吸引经验丰富的AI开发人员在市场上竞争。

(3)培训现有员工。我们采访的一个组织表示,所有开发人员都有机会参加在线人工智能课程,这使10%的开发人员对AI更加熟悉。

通信中的AI提高了生产力,但潜伏着挑战

人工智能服务与统一通信(如SparkleComm)相结合,可以提供多种好处,包括改进的网络监控功能和会议室 人工智能和机器学习为组织提供了改进和自动化IT服务各个方面的新方法。统一通信(如SparkleComm)也不例外。对于希望提高UC性能并支持员工生产力的组织,AI可以提供必要的功能。在通信中采用AI的第一步是确定从AI服务中获益最多的领域。但组织还必须解决实施AI功能时可能出现的潜在挑战,例如语音识别和聊天机器人。

AI如何改善UC性能?

通信中的AI与机器学习相结合,可以帮助组织监控和改善实时通信应用程序的性能。组织可以使用AI和机器学习通过端到端网络可见性和动态路由来提高服务质量。AI和机器学习模型增强了网络的集中控制平面,可以执行诸如识别数据包的目的,简化实时通信优先级以及将高优先级流量从拥挤区域重新路由的任务。

通信中的AI还可以提供额外的监控和分析功能。算法可以确定收集的通信数据的趋势,以识别可能指示问题的异常值,例如分组丢失和会话长度。组织还可以通过识别通信模式来检测欺诈活动,例如本地电话号码突然拨打昂贵的国际电话,从而提高通信安全性。

AI如何改善员工协作?

会议室是人工智能可以提高员工生产力和协作的关键领域。AI驱动的语音分析可以为自动转录和会议摘要提供语音到文本功能。事实上有些统一通信也有此功能,例如劳格SparkleCommSparkleComm会议支持讲录用同步转化为会议纪要文本。组织还可以添加虚拟助手或机器人来替换远程控制,并使员工能够使用语音命令进行会议。会议室技术可以使用AI的计算机视觉功能,通过跟踪房间使用频率和参加会议的人数,深入了解员工如何使用房间。

组织还可以部署使用AI技术构建的摄像头,以支持会议室工作效率和其他视频用例。视频会议硬件提供商提供具有AI驱动功能的智能相机,例如计算人数,自动缩放和背景模糊。一些云提供商,如微软和亚马逊,提供适用于垂直行业(如制造业和零售业)的各种视频用例的通用AI相机。

在通信中推出AI有哪些挑战?

如果组织没有合适的业务案例或人才来确保成功部署,那么AI可能难以部署。组织需要确保AI服务收集并准确处理正确的数据,以提高通信效率和用户体验。

AI还通过虚拟助手和聊天机器人构成潜在的安全威胁。例如,不准确的语音识别可能导致收集不正确的信息或向错误的人发送信息。虚拟助理和聊天机器人也有被组织外部人员攻击的风险,然后他们可能会窃听对话或窃取信息以进行身份盗用。而劳格科技SparkleComm统一通信平台则不会这方面的担心,SparkleComm会议所有通讯均会加密传输,保证通讯的安全性。

但是,通过培训该技术可以解决使用AI的许多挑战。通过在小命令中识别语音模式开始,AI的功能可以从完整的会议转录扩展到识别和归因于各个发言者的信息。