فناوری
تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت زیر مجموعه ای از فناوری پردازش یا بازشناسی گفتار یا
speech recognition می باشد که می تواند صوتی که وجود دارد را (اعم از صحبت های افراد، صوت ضبط شده، صدای یک فیلم و…) به نوشتار تبدیل کند یا به عبارتی گفتار را تبدیل به نوشتار نماید.
فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت نوعی برنامه، اپلیکیشن، نرم افزار و… می باشد که محتوای صوتی را گرفته و با پردازش محتوای آن صوت، آن را به کلمات مکتوب تبدیل می نماید. فناوری تبدیل گفتار به نوشتار، همان طور که گفته شد یک فناوری بر پایه هوش مصنوعی می باشد که قادر است از یک گفت و گوی شفاهی و محتوای صوتی موجود، محتوای متنی تهیه کند و یا اینکه به صورت تایپ در لحظه به کار رود.
تبدیل گفتار به نوشتار بخشی از فناوری بازشناسی گفتار می باشد که به سادگی میتوان مسئله بازشناسی گفتار را در این فرمول احتمالاتی شرطی خلاصه کرد:
به این معنی که ما به دنبال رشتهای از کلمات خروجی هستیم که با توجه به سیگنال ورودی موجود، محتملترین رشته کلمات خروجی را به ما نشان دهند. مسئله را می توان بر اساس این فرمول باز کرد و گفت که احتمال سیگنال، نسبت به رشته کلمات مورد نظر ضرب در احتمال کلمات. زمانی که این دو را باز کنیم، در واقع دو پایه اساسی یک سیستم بازشناسی گفتار به دست می آید که عبارتند از:
۱.مدل آتیکی
۲.مدل زبانی
کار مدل آتیکی آن است که تشخیص می دهد با توجه به سیگنال ورودی محتمل ترین آواهای خروجی چه چیزهایی هستند. کار مدل زبانی هم آن است که تشخیص دهد پس از ترکیب آواها، محتمل ترین کلماتی که در آن زبان می توانیم پشت سرهم داشته باشیم، چه هستند. این فرمول شاید ساده ترین و پایهای ترین فرمول بازشناسایی گفتار باشد. در ساختار کلی یک سیستم بازشناسایی گفتار همه چیز از سیگنال صوتی شروع می شود.
سیگنال صوتی وارد یک سری پیش پردازش ها می شود. به عنوان مثال در زمانهایی که سکوت داریم، سیگنال صوتی را می بُریم یا نویز را کاهش می دهیم، استخراج ویژگی ها نیز بخشی از پیش پردازش می باشد. پس از اتمام پیش پردازش، سیگنال صوتی با یک سری ویژگی های کلی بدست میآید. در نهایت با ترکیب دو مدل زبانی و آتیکی، سیگنال یا ویژگی ها را به کلمات نهایی رمز گشایی (Decode) می کنیم.
یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می گیرد، تقلید می کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را دارند ، بسیار مفید است و این روند را سریعتر و آسان تر می کند.
به نوعی می توان گفت یادگیری عمیق در واقع همان یادگیری ماشین است به گونه ای که در سطح کارهای پیچیده، نمایش یا انتزاع، یادگیری را برای ماشین انجام می دهد و به این صورت ماشین درک بهتری از واقعیت های وجودی پیدا می کند و می تواند الگو های مختلف را شناسایی کند. در ساده ترین سطح، یادگیری عمیق را می توان راهی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل پیش بینی ها دانست. الگوریتم های یادگیری عمیق در سلسله مراتب افزایش پیچیدگی و انتزاع قرار دارند در حالی که یادگیری ماشین سنتی بصورت خطی است.
برای فهم بهتر یادگیری عمیق، یک کودک نوپا را در نظر بگیرید که اولین کلمه ای که یاد گرفته سگ” است. روشی که این کودک یاد گرفته که یک موجود سگ” هست یا نه، آن است که به موجود اشاره می کند و کلمه سگ” را می گوید. در این زمان والدین او می گویند ” بله آن یک سگ است” یا ” نه آن سگ نیست”. هرچه بیشتر این کودک به موارد مختلفی اشاره کند، بیشتر می فهمد چه نوع موجوداتی جز کلمه سگ” دسته بندی می شوند. کاری که این کودک نوپا انجام می دهد بدون اینکه خودش بداند، در حقیقت به نوعی مشخص کردن یک مفهوم پیچیده است -تعریفی از یک سگ- با ساختن سلسه مراتبی است که در آن هر سطح انتزاعی با دانش ایجاد می شود که آن هم به نوبه خود از سلسه مراتب قبلی بدست آمده است و این کار همانند فرآیند یادگیری عمیق است
برای شناسایی نحوه یادگیری عمیق باید با شبکه های عصبی آشنا باشید. این نوع یادگیری در واقع همان یادگیری به وسیله شبکه های عصبی ای هستند که دارای لایه پنهان زیادی می باشند و هر چقدر در این لایه ها جلو تر بروید به مدل های پیچیده تر و کامل تری می رسید.
یادگیری عمیق در عصر دیجیتال تکامل پیدا کرده است، و این امر باعث شده تا به انفجاری از داده ها در اشکال مختلف در همه ی دنیا داشته باشیم. این دیتا ها که به کلان داده معروف هستند، از منابع متفاوتی مانند شبکه های اجتماعی، موتورهای جست و جوی اینترنت، پلتفورم های تجارت الکترونیکی و… بدست می آیند.
با این حال این نوع داده، که معمولا بدون ساختار هستند، آنقدر وسیع است که شاید برای انسان چندین دهه طول بکشد تا بتواند آن را درک کند و اطلاعات مربوط به این داده ها را استخراج کند. کسب و کارهای مختلف به پتانسیل های بیشمار و باور نکردنی حاصل از این انبوه از اطلاعات پی برده اند و هر روز شاهد کسب و کارهایی هستیم که خود را با هوش مصنوعی سازگار کرده و آن را به دل کسب و کارهای خود می آورند، بخصوص برای اتوماسیون کردن پشتیبانی مشتریان خود.
متد های یادگیری عمیق
متدهای مختلف و متفاوتی برای به وجود آوردن مدل های یادگیری عمیق وجود دارند. این تکنیک ها و متد ها شامل روش های زوال و فروپاشی نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از طریق چرک نویس ها و داده های از قلم افتاده است.
نرخ یادگیری در واقع یک فرا پارامتر محسوب می شود (عملی که یک سیستم را تعریف می کند و یا قبل از فرآیند یادگیری شرایط عملکرد آن را تعیین می کند) که هر بار مقدار تغییرات مدل در پاسخ به اندازه گیری و خطای تخمین زده شده را کنترل می کند. نرخ یادگیری که بیش از حد بالا باشد ممکن است باعث شود فرآیند یادگیری ناپایدار باشد و یا اینکه یادگیری پایین تر از حد مطلوب و استاندارد صورت بگیرد. نرخ یادگیری هایی که بسیار اندک هستند نیز ممکن است فرآیند یادگیری را طولانی کنند که ممکن است باعث گیر افتادن شود.
روش زوال نرخ یادگیری (که به نرخ یادگیری با دوام و یا نرخ یادگیری منطقی نیز شناخته می شود) فرآیندی است برای سازگاری نرخ یادگیری به منظور افزایش کارایی به همراه کاهش زمان آموزش. ساده ترین و رایج ترین روش سازگاری میزان نرخ یادگیری در طول آموزش و شامل تکنیک هایی برای کاهش سرعت یادگیری در طول زمان است.
این فرآیند شامل بهسازی مدلی است که از قبل آموزش دیده است و نیاز به یک رابط کاربری داخلی یک شبکه پیش بینی شده دارد. اول ، کاربران داده های جدید شبکه موجود را که حاوی طبقه بندی های قبلی ناشناخته است ، تغذیه می کنند. پس از ایجاد تنظیمات در شبکه ، می توان کارهای جدیدی را با قابلیت طبقه بندی خاص تر انجام داد. این روش این مزیت را دارد که نیاز به داده های بسیار کمتری نسبت به سایرین دارد ، بنابراین زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش می دهد.
این روش به یک توسعه دهنده نیاز دارد تا یک مجموعه داده بزرگ برچسب دار را جمع کند و یک معماری شبکه را تنظیم کند که بتواند ویژگی ها و مدل را بیاموزد. این تکنیک به خصوص برای برنامه های جدید و همچنین برنامه های کاربردی با تعداد زیادی دسته بندی خروجی مناسب است. با این حال ، به طور کلی ، این رویکرد کمتر متداول است ، زیرا به مقادیر بسیار زیادی از داده ها نیاز دارد و باعث می شود روزها یا هفته ها آموزش طول بکشد.
در این روش سعی شده تا مشکل آموزش بیش از حد اتصالات در شبکه هایی با مقادیر زیادی پارامتر با رها کردن تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی در حین آموزش حل شود. ثابت شده است که این می تواند عملکرد شبکه های عصبی را بر روی تسک های یادگیری نظارت شده در زمینه هایی مانند تشخیص گفتار ، طبقه بندی اسناد و… بهبود بخشد.
امروزه موارد استفاده از یادگیری عمیق
deep learn شامل انواع برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، به ویژه مواردی است که در پردازش زبان طبیعی ، ترجمه زبان ، تشخیص پزشکی ، سیگنال های معاملات سهام بورس ، امنیت شبکه و تشخیص تصویر شده اند.
استفاده هایی که در حال حاضر از یادگیری عمیق می شود شامل موارد زیر است:
یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که که وجه تمایز آن روش حل مشکلات است. یادگیری ماشین برای شناسایی بیشتر ویژگی های کاربردی به یک متخصص دامنه نیاز دارد. از طرف دیگر ، یادگیری عمیق ویژگی ها را به صورت تدریجی فرا می گیرد ، بنابراین نیاز به تخصص دامنه را از بین می برد. این امر باعث می شود الگوریتم های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم های یادگیری ماشین که فقط به چند ثانیه تا چند ساعت زمان نیاز دارند ، زمان بیشتری برای آموزش نیاز داشته باشند. با این حال ، در هنگام آزمایش ، برعکس صادق است. الگوریتم های یادگیری عمیق نسبت به الگوریتم های یادگیری ماشین که زمان آزمون به همراه اندازه داده ها افزایش می یابد ، زمان کمتری برای اجرای تست ها می گیرند.
بعلاوه ، یادگیری ماشینی به همان ماشینهای پرهزینه و پرمصرف و GPU هایی با کارایی بالا نیاز ندارد که یادگیری عمیق یه همه ی آن ها نیاز دارد.
در پایان ، بسیاری از دانشمندان داده ها به دلیل تفسیر برتر آن ، یا توانایی در درک راه حل ها ، یادگیری ماشین سنتی را از طریق یادگیری عمیق انتخاب می کنند. همچنین الگوریتم های یادگیری ماشین نیز وقتی داده های کوچک هستند ترجیح داده می شوند.
مواردی که یادگیری عمیق ترجیح داده می شود شامل موقعیت هایی است که مقدار زیادی از داده ها وجود دارد ، مانند عدم درک دامنه برای درون نویسی ویژگی ها یا مشکلات پیچیده ، مانند تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی.
منبع: techtarget.com
چنانچه این محتوا برای شما جذاب بود آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.
چتبات باتاوا با بهرهمندی از هوش مصنوعی و آخرین تکنولوژیهای مبتنیبر یادگیری عمیق، مانند عامل انسانی بهصورت شبانهروزی به مشتریان کسبوکارها خدمات پشتیبانی ارائه میدهد.
در شرایط کنونی، مشتریان بیشتر از هر زمان دیگری انتظار دریافت پاسخ از بخشهای پشتیبانی کسبوکارها را دارند و اگر کسبوکارها به این موضوع توجهی نشان ندهند و برایش بهدنبال راهحلی نباشند، قطعا در فضای رقابتی، بازار خود را از دست خواهند داد.
چتباتها درحقیقت سرویسهایی هستند که بهکمک هوش مصنوعی میتوانند مستقل از عامل انسانی با مشتریان کسبوکارها چت کنند و به سؤالاتشان پاسخ دهند. مزیت اصلی چتباتها این است که با استفاده از آنها، دیگر لازم نیست مشتریان برای رسیدن به اطلاعات موردنیاز خود با بخش خدمات مشتریان گفتوگوهای طولانی و خستهکننده کنند. درواقع، استفاده از چتبات راه جدید و هوشمندانه برای مشتریانتان میسازد تا آنها به اطلاعات موردنیازشان دست پیدا کنند و برای پرسشهایشان مرجعی داشته باشند که به آنها پاسخ دهد.
از چتبات ها میتوان برای انواع خدماترسانی در کسبوکارهای مختلف استفاده کرد؛ از آنلاینشاپهای خردهفروشی گرفته تا مراکز مهم درمانی و شرکتهای بانکی و. . بهعنوان مثال، در بخش بازاریابی، چتباتها میتوانند مشتریان را بهسمت اطلاعاتی راهنمایی کنند که در جستوجوی آنها هستند یا به آنها الهام بخشند یا در انتخاب محصولات مناسب کمکشان کنند یا با خودکارکردن فرایندهای لازم، بهرهوری کارمندان را افزایش دهند. هر چتبات برای هدفی خاصی طراحی میشود؛ مثلا فروشگاهی میتواند از چتبات برای کمک به تسهیل روند خرید مشتریان بهره گیرد یا کسبوکار دیگری بهمنظور پشتیبانی از مشتریانش از آن استفاده کند.
هر وقت در کسبوکار خود موارد زیر را مشاهده کردید، بدون هرگونه تردیدی بدانید باید به سراغ چتبات بروید:
باتاوا، یک چتبات یا دستیار هوشمند سازمانی مجهز به آخرین تکنولوژیهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که بهطوراختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است. باتاوا میتواند متناسب با نیازهای سازمانها و کسبوکارهای مختلف شخصیسازی شود و با کمک دادههای اطلاعاتی ازقبلآموخته، ۲۴ ساعته به سؤالات مطرحشده، پاسخی مناسب ارائه دهد.
باتاوا محصولی بومی است که شرکت عامراندیش هوشمند در داخل کشور و متناسب با نیازهای داخلی تولید و توسعه داده شده است. سازمانها و کسبوکارهای داخلی در هر زمینهای میتوانند از این دستیار هوشمند متناسب با نیازهایشان در بخشهای مختلف استفاده کنند.
برای درخواست دمو رایگان چتبات باتاوا روی لینک کلیک کنید یا از راههای زیر در ارتباط باشید.
www.amerandish.com
۰۲۱۲۲۸۴۷۶۹۳
هنوز در دنیای اینترنت برای بسیاری از کاربران و صاحبان کسبوکار اینکه چت بات چیست یک علامت سوال بزرگ است و هنوز هم بسیاری دقیقا نمیدانند که منظور ما از چت بات هوشمند چیست؟ ما در این مقاله قصد داریم تا علاوه بر تعریف چت باتها به آیندهای که انتظار آنها را میکشد نیز بپردازیم.
چت باتها در حقیقت یک سرویس مبتنی بر چت هستند که به مشتریان خدماتدهی میکنند و به پرسشهای آنها پاسخ داده و به مشتریان اطلاعات رسانی میکنند. چت باتها قابلیت بارگذاری روی هر بستر مبتنی بر چت و پیامرسان را دارند .
مزیت اصلی چت باتها آن است که به کمکشان، دیگر لازم نیست مشتریانتان برای رسیدن به اطلاعاتی مورد نیازشان به گفتوگوهای طولانی و خستهکننده بخش خدمات مشتریان مراجعه کنند. چت باتها اطلاعات لازم را در زمانی کم به افراد میدهند و علاوه بر آن میتوانند به خریدار شخصی، دوست و حلال مشکلات مشتریان شما تبدیل شوند.
به عنوان مثال در بخش بازاریابی چت باتها میتوانند مشتریان را به سمت اطلاعاتی که در جستجوی آن هستند راهنمایی کنند، به آنها الهام ببخشند یا در انتخاب محصولات به مشتریان کمک کنند و یا با خودکار کردن فرآیندهای لازم ، بهرهوری کارمندان را افزایش دهند.
دو نوع چت بات وجود دارند که میتوانند مکالمات انسانی را شبیه سازی کنند و بسته به نیازهای موجود میتوان از آنها استفاده کرد:
این نوع چت باتها دارای چهارچوب به خصوصی برای کار کردن هستند. به این معنی که آنها تنها میتوانند به دستورات و سوالهای از قبل طراحی شده پاسخ دهند و از یک اسکریپت و جریان از پیش تعریف شده پیروی میکنند. آنها فقط به همان اندازه هوشمند هستند که شما آنها را میسازید. کاربرانی که از این نوع چتبات استفاده میکنند تنها میتوانند سوالهای محدودی بپرسند. چتباتهای مبتنی بر اسکریپت اغلب به عنوان دستیار خرید یا برای کارهای ساده مانند پیشبینی وضعیت آبوهوا به کاربران سرویس ارائه میدهد.
این نوع از چت باتها مبتنی بر هوش مصنوعی هستند و با استفاده از یادگیری ماشین به جواب پرسشها که ازشان میشود، می رسند. به این معنی که نیازی نیست سوالهای کاربران شسته رفته و بسیار ساده باشد. آنها قادرند سوال را تجزیه و تحلیل کنند و پس از درک پاسخ مناسب را ارائه دهند. نکته مثبت این چت باتها یادگیری بیشتر با گذشت زمان است. آنها میتوانند بر اساس تاریخچه جستوجوی کاربران و یا لایک و دیسلایکهایشان در صفحات اجتماعی، محصولات مطابق سلیقهشان را به آنها معرفی کنند.
شاید بتوان گفت که آیندهی
چت باتها مدتی است که شروع شده و هم اکنون آنها در آستانهی پیشرفت قرار گرفتهاند. امروزه شاید کاربران اینترنتی با چت باتهای هوشمند آشنایی نداشته باشند، اما تا حدودی با مفهوم چتبات آشنا باشند و حتی از آنها در شکلهای مختلفی استفاده کرده باشند. به همین دلیل است که میگوییم چت باتها در آستانه پیشرفت قرار گرفتهاند زیرا زمانی در راه پیشرفت قرار میگیرند که کاربران با کاربردشان آشنایی پیدا کنند و به دلیل مزایایی که دارند از کسبوکارها تقاضای این سرویس را داشته باشند.
چتباتها ظرفیت آن را دارند که از دو راه اساسی و کلی به کسبوکارها سود رسانی داشته باشند و باعث تحول آنها بشوند: (1) با بالا بردن اصل بهرهوری و (2) کمک به کسبوکارها برای رفع نیازهای روزافزون مشتریان. آمارهای جدید نشان میدهد که چتباتها تا چه حد میتوانند باعث پیشرفت یک کسبوکار شوند و در هزینههایشان تحول ایجاد کنند.
اگر بخواهیم در مورد تحولی که چتباتها در هزینه ایجاد میکنند مثال بزنیم، میتوانیم به این مسئله اشاره کنیم که تنها در سال 2019 صاحبان کسبوکاری که از چتبات در بخش پشتیبانی و فروش استفاده کردند، توانستند تا 300 هزار دلار در هزینههایشان صرفهجویی کنند. البته این مسئله برای قشر مصرفکننده و کاربرانی که از چتباتها استفاده میکنند هنوز با خلاءهایی روبهرو است. آمار نشان میدهد که 74 درصد از کاربرانی که به یک سایت مراجعه میکنند انتظار یک چتبات را بر روی وبسایت دارند و 87 درصد از آنها ترجیح میدهند عامل انسانی جوابگوی آنها باشد تا چتباتها زیرا تصور میکنند که در این صورت تعامل با آن سریعتر انجام میشود. البته آمار باز هم نشان میدهد که 25 درصد از کاربران تا زمانی که به راحتی بتوانند جواب خود را بگیرند، برایشان تفاوتی نمیکند که عامل انسانی جوابگویشان باشد یا خیر.
یکی از زمینههایی که chat bot ها به سرعت در حال گسترش در آن هستند، بخش پشتیبانی از مشتریان میباشد. آنها میتوانند به مشتریان در هر سطحی از چرخه عمر مشتری (customer lifecycle) قرار دارند کمک رسانی کنند. در حال حاضر از چت باتها 41 درصد در بخش فروش، 37 درصد در بخش پشتیبانی و 17 درصد در بخش بازاریابی استفاده میشود.
همچنین چتباتها برای طیف گسترده ای از کارهای اتوماسیون مورد استفاده قرار میگیرند، از وصل کردن سوالات کاربران به تیم مناسب گرفته تا نمایش دمو محصولات، بررسی واجد شرایط بودن فرصتهای فروش و جذاب کردن وبسایت برای کاربران. آمارها نشان میدهد که میزان رضایت از چتباتها بسته به بخشی که از آن استفاده میکنند متفاوت است.
آمار نشاندهنده آن است که میزان رضایت شرکتهای B2C از چتباتها دو برابر بیشتر از شرکتهای B2B می باشد. یکی از دلایل این افزایش رضایت میتواند آن باشد که میزان دادههای تکراری در کسبوکارهای B2C بیشتر است و آموزش سیستم هوشمند چتبات از پیچیدگیهای کمتری برخوردار میباشد.میزان رضایت کسبوکارها در زمینههای مختلف از chat botها به شکل زیر میباشد: تکنولوژی 73%، خرده فروشی 67%، تولید و صنعت 57% و در نهایت زمینه درمان 56%.
در 30 سال گذشته، تحولات زیادی در روش خرید و فروش ما به وجود آمده است. روزهای تماس با پشتیبانی، بازاریابی تلفنی و تبلیغات انبوه گذشته است. کاربران امروزی انتظار دارند که در لحظه و به سرعت پاسخ نیازهایشان را بگیرند و این پاسخها مناسب و شخصی سازی شده برایشان باشد. همین انتظار است که محلی برای درخشش چت باتها میشود. در سالهای آینده شاهد تحول بسیار و بازگشت سرمایه با استفاده از چتباتها در بخش فروش، از راههای زیر خواهیم بود:
به کمک
چتباتهای هوشمند دیگر شاهد چت با پشتیبانی بر روی وبسایتهایی که میگویند از فلانی بپرس، نیستیم. خوشبختانه از زمانی که شاهد چنین سامانههای چتی بر روی وبسایتها بودیم، چتباتها پیشرفت بسیاری کردهاند. چتباتهای مدرن میتوانند به بخش پشتیبانی در مشکلات مربوط به ارجحیت، وصل کردن و مسیریابی و ارائه راهحلهای فوری کمک کنند. چتباتهای هوشمند قادرند به افزایش بهرهوری و پیشرفت بخش پشتیبانی کسبوکارها کمک کنند. به این موارد توجه نمایید:
با توجه به نکات و آماری که گفته شد، همانند سایر تکنولوژیهایی که کاربران به استفاده از آنها عادت کردند، چت بات نیز به دلیل در دسترس بودن به صورت 24 ساعته در 7 روز هفته و کاهش زمان انتظار و وصل کردن سریع و درست به تیم و یا بخش مورد نظر به یکی از نیازهای روزمره کاربران تبدیل خواهد شد. بدین ترتیب کم کم چتباتها به آیندهی کسبوکارها تبدیل خواهند شد و در آیندهای نزدیک نه تنها ارزش افزوده بلکه به یک بخش اساسی در هر کسبوکار تبدیل خواهد شد.
اگر به چتبات هوشمند نیاز دارید و نمیدانید که چگونه به آن دست پیدا کنید، دیگر منتظر آینده کسبوکارتان نباشید، بلکه به کمک باتاوا، آینده را برای آن به ارمغان بیاورید. باتاوا، یک دستیار هوشمند سازمانی صوتی است که از آخرین تکنولوژی های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برخوردار است. این محصول به طور اختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است و می تواند زبان فارسی را به طور کامل پردازش و درک نماید. باتاوا قابلیت آن را دارد که متناسب با نیازهای سازمان ها و کسب و کارهای مختلف شخصی سازی شود. باتاوا قادر است با کمک از داده های اطلاعاتی که از قبل آموخته، پاسخی درست به سوالاتی که از او می شود ارائه دهد.
همان طور که گفته شد متناسب با نیاز کسب و کار و یا سازمان، باتاوا قابلیت شخصی سازی دارد. اگر شما در کسب و کارتان نیاز به چت باتی عمومی دارید که به صورت 24 ساعته پاسخگوی مشتریان و یا مراجعه کنندگانتان باشد، باتاوا می تواند این کار را برای شما انجام دهد. باتاوا محصولی بسیار ضروری برای کسب و کارهاست که می توانید با هزینه کم، پاسخگوی نیازهای مشتریانتان باشد به طوری که دیگر نیازی به نیروی انسانی نداشته باشید.
مهم تر از همه اینکه باتاوا محصولی بومی است که در داخل کشور، متناسب با نیازهای داخلی تولید شده و توسعه داده شده است. کسب و کارهای داخلی در هر زمینه ای و سازمان های مختلف می توانند از این دستیار هوشمند متناسب با نیازهایشان در بخش های مختلف استفاده نمایند.
اگر می خواهید از محصول باتاوا استفاده کنید و یا درخواست دموی محصول را دارید به صفحه تماس با ما مراجعه کنید.
درباره این سایت