پایگاه خبری راه پرداخت دارای مجوز به شماره ۷۴۵۷۲ از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و بخشی از «شبکه عصر تراکنش» است. راه پرداخت فعالیت خود را از دوم اردیبهشت‌ماه ۱۳۹۰ شروع کرده و اکنون پرمخاطب‌ترین رسانه ایران در زمینه فناوری‌های مالی، بانکداری و پرداخت و استارت‌آپ‌های فین‌تک است.
آینده ارتباط با مشتریان با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
محمدمهدی امیرفروغی در یادداشتی تخصصی به بررسی انواع هوش مصنوعی، برنامه‌ها و نرم‌افزارهای موجود در این حوزه می‌پردازد
در عصر فناوری، هوش مصنوعی به‌عنوان یک تغییردهنده بازی در ارتباط با مشتریان مطرح شده است. ابزارهای نوینی که از AI بهره می‌برند، پتانسیل بالایی در بهبود کارایی و کیفیت تعاملات با مشتریان دارند. این مقاله به بررسی تخصصی گونه‌های مختلف هوش مصنوعی شامل هوش مصنوعی باریک (ANI)، هوش عمومی مصنوعی (AGI) و هوش فوق مصنوعی (ASI) و نیز برنامه‌ها و نرم‌افزارهای موجود در این زمینه، با تمرکز ویژه بر چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی، می‌پردازد.
گونه‌های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی باریک (ANI)
هوش مصنوعی باریک یا محدود، سیستم‌هایی هستند که برای انجام وظایف خاصی طراحی شده‌اند. این نوع هوش مصنوعی معمولاً در چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی به کار می‌رود. برای مثال، چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری که قادر به پاسخ‌گویی به سؤالات متداول یا کمک به حل مشکلات پایه‌ای هستند.
نمونه‌های برنامه:
- Watson Assistant از IBM: یک پلتفرم پیشرفته برای ساخت چت‌بات‌هایی که می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند.
- Dialogflow از Google: که برای توسعه چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی با قابلیت پردازش زبان طبیعی قوی طراحی شده است.
هوش عمومی مصنوعی (AGI)
هوش عمومی مصنوعی به سیستمی اشاره دارد که بتواند فرآیندهای فکری انسانی را درک و تقلید کند. در حال حاضر، AGI بیشتر به عنوان یک هدف در تحقیقات هوش مصنوعی مطرح است و هنوز به مرحله کاربردی و عملی نرسیده است. اما از نظر تئوری، AGI می‌تواند تمامی وظایف شناختی انسان را انجام دهد و تعاملات بسیار پیچیده‌ای را با مشتریان برقرار کند.
هوش فوق مصنوعی (ASI)
هوش فوق مصنوعی سطحی از هوش است که فراتر از توانایی‌های انسان است. این نوع هوش مصنوعی توانایی انجام تحلیل‌ها و اتخاذ تصمیم‌هایی را دارد که برای انسان غیرممکن است. هرچند ASI هنوز به طور عملی محقق نشده و به عنوان یک چشم‌انداز آینده‌نگرانه محسوب می‌شود، اما تصور آن می‌تواند چشم‌اندازی انقلابی برای تعاملات آینده با مشتریان باشد.
عناصر کاربردی و فناوری‌های مرتبط
یادگیری عمیق (Deep Learning)
Deep Learning زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی توانایی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را تقویت می‌کند. این فناوری در پردازش زبان طبیعی (NLP) چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی برای درک معنایی پیشرفته‌تر کاربرد دارد.
مدل‌های مهم:
- Transformerها (مانند GPT و BERT): این مدل‌ها از ساختارهای شبکه توجه (Attention) برای تقویت درک زبان طبیعی استفاده می‌کنند و در ارائه پاسخ‌های دقیق و متناسب مؤثرند.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
یکی از قابلیت‌های کلیدی هوش مصنوعی در تعاملات مشتریان، توانایی درک و تولید زبان طبیعی است. NLP این امکان را به چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی می‌دهد که زبان انسان را پردازش و مفاهیم را استخراج کنند.
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
این روش برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌ها در سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود. یادگیری تقویتی در ایجاد تجربیات پویا و انطباق‌پذیر در سرویس‌های مشتری کاربرد دارد، به‌گونه‌ای که سیستم‌ها از بازخوردهای محیط برای بهبود عملکرد خود بهره می‌برند.
چالش‌ها و تعاملات پیشرو
بی‌تردید استفاده گسترده از این پیشرفت‌ها در حوزه تعاملات مشتری و ارتباط با مشتریان با چالش‌هایی مانند امنیت داده‌ها، حریم خصوصی و نیاز به شفافیت همراه است. این چالش‌ها نیازمند توجه ویژه‌ای برای اطمینان از پیاده‌سازی مسئولانه و موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در کسب‌وکارها هستند.
با استفاده از انواع مختلف هوش مصنوعی و فناوری‌های کلیدی مانند یادگیری عمیق و NLP، تعامل با مشتریان به سطح بی‌سابقه‌ای از شخصی‌سازی و کارایی دست‌یافته است. هر چند راه طولانی برای رسیدن به هوش عمومی و فوق مصنوعی در پیش است، اما حتی رویکردهای فعلی در ANI نیز فرصت‌های فراوانی را ارائه می‌دهند که می‌توانند تجربه مشتری را بهبود بخشند و تعاملات را نوآورانه‌تر سازند. دانش عمیق درباره این فناوری‌ها و انطباق استراتژیک با نیازهای بازار، کلید موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی برای ارتباط با مشتریان خواهد بود.