Sintesi accurata dei dialoghi con la tecnologia AI di Mitsubishi Electric

Mitsubishi Electric ha sviluppato una tecnologia di sintesi dei dialoghi basata sulla sua tecnologia di AI Maisart, in grado di generare in automatico riassunti accurati di conversazioni vocali, come rilevato nei test preliminari condotti.

La tecnologia consente agli operatori dei call center aziendali di ridurre di circa la metà il tempo necessario a preparare i report finali delle chiamate, con inoltre un’accuratezza molto superiore. La tecnologia Mitsubishi è infatti in grado di apprendere i contesti dei dialoghi per stabilire con precisione i significati, inclusi quelli di espressioni colloquiali e semantiche. E’ inoltre capace di aggiornare costantemente le proprie conoscenze apprendendo la cronologia delle chiamate e basandosi sui report precedenti degli operatori, imparando dalle loro correzioni manuali come questi convertono sintassi scomposta, espressioni colloquiali o interruzioni dei discorsi, per generare frasi complete in un linguaggio più naturale.

Test interni hanno dimostrato che la tecnologia riduce drasticamente il volume di testo (in lingua giapponese nei test), e che questo è utilizzabile per circa il 90%, contro circa il 30% di testo utile che si ottiene con la comune tecnologia di riconoscimento vocale.

L’azienda sta valutando la tecnologia con test dimostrativi presso i suoi call center da marzo 2021. L’obiettivo finale è utilizzarla per generare trascrizioni di conversazioni telefoniche con i clienti in merito ad esempio a malfunzionamenti dei prodotti e richieste di informazioni sugli stessi.

Secondo un libro bianco sui call center pubblicato dal governo giapponese nel 2019, il 41,8% degli intervistati ha dichiarato che un problema chiave è il miglioramento dell’efficienza lavorativa degli operatori. La richiesta di automatizzazione del processo di preparazione dei report sulle conversazioni telefoniche con i clienti è in aumento. Le tecnologie convenzionali, tuttavia, generano appunto trascrizioni di cui solo il 30% circa è utilizzabile nella preparazione dei report finali.

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