Глобальная розничная и электронная коммерция ежегодно генерируют триллионы долларов во всех частях света.
Несмотря на это, языковые барьеры и адекватное обслуживание людей с физическими ограничениями остаются значительными проблемами. В то же время развитие технологии распознавания речи предлагает перспективные решения этих задач.
Эта статья исследует текущее состояние технологии распознавания речи и перспективы ее внедрения для мирового сектора розничной и электронной коммерции.
Глобальная индустрия розничной торговли
По данным компании Business Research Company объем мирового рынка розничной торговли в 2023 году оценивался примерно в 28,84 триллиона долларов США и, как ожидается, вырастет до 37,66 триллиона долларов США к 2027 году при среднегодовом темпе роста (CAGR) 7,4%.
Хотя физическая или розничная торговля в магазинах сохраняет господствующее положение на рынке, методы вне-магазинной торговли набирают значительную популярность. Онлайн-торговля, или электронная коммерция, захватывает все большую долю в секторе розничной торговли на многих региональных и национальных рынках.
В 2023 году Азиатско-Тихоокеанский регион был крупнейшим на рынке розничной торговли. Северная Америка была вторым по величине регионом.
Этот устойчивый рост стимулирует спрос розничной индустрии на технологии машинного перевода и распознавания речи на основе искусственного интеллекта таких областях как менеджмент, работа с клиентами, и в последние годы — аналитика потребителей. Сегодня дальнейшее внедрение технологий является одним из главных приоритетов для руководителей розничных компаний по всему миру.
Что такое распознавание речи?
Машинное распознавание речи — это технология, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, которая позволяет компьютерным программам интерпретировать аудиосигналы. Тесно связанной с этой технологией является транскрипция, которая заключается в преобразовании произнесенных слов и фраз в письменный текст, создавая текстовую расшифровку.
Как работает процесс распознавания речи?
Процесс машинного распознавания речи включает следующие этапы:
1. аудиосигнал захватывается с помощью микрофона или другого устройства звукозаписи;
2. затем аудиофайл разбивается на фрагменты для облегчения обработки, при этом выполняется удаление шума и улучшение качества, чтобы подготовить его к дальнейшему преобразованию;
3. для интерпретации полученного текста используются алгоритмы декодирования и нейронные сети машинного обучения, которые учитывают контекст и структуру языка. В конечном итоге текст представляется в виде документа, отображается на экране устройства или выполняется как команда.
Преимущества распознавания речи в секторе розничной торговли и электронной коммерции
- Улучшение многоязычного взаимодействия: Технология распознавания речи может мгновенно понимать, идентифицировать и переводить речь на десятки языков, позволяя покупателям и сотрудникам розничных магазинов эффективно общаться, несмотря на языковые барьеры. Это улучшает общий клиентский опыт, облегчая носителям других языков задавать вопросы и получать информацию на предпочитаемом языке. Многоязычная поддержка помогает привлечь более широкий круг международных клиентов.
- Автоматизация обслуживания клиентов: Розничные приложения с опциями распознавания речи позволяют оформлять заказы онлайн с помощью голосовых команд. Благодаря распознаванию речи автоматизированные системы могут одновременно обрабатывать любое количество рутинных запросов, освобождая персонал для более сложных взаимодействий. Эта технология обеспечивает более быстрое решение проблем и более эффективное выполнение запросов, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов.
- Оптимизация операций:Распознавание речи может автоматизировать различные административные задачи, такие как оформление заказов на товары и обработка платежей. Это снижает нагрузку на персонал и минимизирует человеческие ошибки, что приводит к более эффективным и точным операциям. Автоматизация с помощью распознавания речи гарантирует быстрое выполнение повторяющихся задач, улучшая общую операционную эффективность.
- Повышение доступности: Автоматическое распознавание речи помогает людям с ограниченными возможностями, предоставляя голосовые команды и сервисы. Например, люди с нарушениями зрения могут использовать голосовые команды для навигации по магазинам или доступа к информации, не полагаясь на визуальные подсказки. Эта технология обеспечивает более инклюзивное обслуживание, удовлетворяя потребности всех клиентов.
- Персонализация клиентского опыта: Технология распознавания речи может собирать данные о предпочтениях и поведении клиентов, позволяя создавать более персонализированный опыт. Персонализация через голосовые взаимодействия помогает улучшить впечатления покупателей.
- Обеспечение безопасности данных: Современные системы распознавания речи часто оснащены надежными функциями безопасности, обеспечивающими защиту конфиденциальной информации. Программное обеспечение для распознавания речи, такое как разработанное Lingvanex может использоваться на локальных серверах, что гарантирует, что никакая информация не покидает серверы розничной компании. Эта технология помогает поддерживать конфиденциальность и безопасность данных клиентов, укрепляя доверие.
Использование распознавания речи в ближайшем будущем
Ожидается, что достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения еще больше улучшат технологию распознавания речи. Вот некоторые предполагаемые разработки:
- Повышенная точность и контекстуальное понимание: Будущие улучшения в ИИ и машинном обучении значительно повысят точность систем распознавания речи, позволяя им лучше понимать акценты, диалекты и нюансы речи. Улучшенное контекстуальное понимание позволит этим системам более эффективно интерпретировать и отвечать на сложные запросы, предоставляя более точные и релевантные ответы.
- Обработка естественного языка (NLP): Достижения в области обработки естественного языка позволят системам распознавания речи понимать намерения, стоящие за произнесенными словами, а не только их буквальное значение. Это обеспечит более интуитивное и разговорное взаимодействие, где технология сможет предугадывать потребности и предлагать проактивную помощь, подобно человеческой поддержке клиентов.
- Сервисы мгновенного перевода: Автоматический перевод в реальном времени и распознавание речи помогут преодолевать языковые барьеры, позволяя клиентам легко общаться с персоналом или ИИ-поддержкой как в письменной, так и в устной форме.
- Голосовые персональные помощники: Будущее программное обеспечение для электронной коммерции за счет технологий распознавания и синтеза речи будет включать в себя продвинутых голосовых персональных помощников для каждого клиента.
- Аналитика на основе ИИ: Технология распознавания речи в текст будет собирать и анализировать данные из взаимодействий с клиентами, предоставляя ценные инсайты о предпочтениях и поведении покупателей. Эти данные позволят розничным компаниям настраивать свои услуги и маркетинговые усилия, предлагая высоко персонализированные решения, которые учитывают индивидуальные потребности и предпочтения.
Что такое Локальное ПО для распознавания речи
Локальное программное обеспечение для распознавания речи разрабатывается одной компанией, но устанавливается и используется на серверах другой организации. Этот подход обеспечивает всесторонние услуги по распознаванию речи на всех устройствах, подключенных к серверу, включая планшеты, настольные компьютеры на Windows и Mac OS, а также мобильные телефоны на Android и iPhone.
Этот подход отличается высокой степенью безопаности, так как устраняет необходимость передачи и обработки аудиозаписей на внешних серверах, что защищает конфиденциальную информацию. Вопрос безопасности особенно важен в случаях, связанных с частной финансовой информацией.
Благодаря этому, сложно переоценить преимущества Локального программного обеспечения для распознавания речи Lingvanex Помимо полной безопасности, Lingvanex предлагает фиксированную ежемесячную плату без ограничений по объему обрабатываемого аудио. За 400 евро в месяц пользователи могут транскрибировать хоть тысячу, хоть 50 тысяч часов аудио.
Программа автоматически вставляет знаки препинания и может добавлять временные метки в текст. Она поддерживает транскрипцию как речи в реальном времени, так и предварительно записанных файлов в таких форматах, как FLV, AVI, MP4, MOV, MKV, WAV, WMA, MP3, OGG и M4A.
Кроме того, Локальное ПО для распознавания речи Lingvanex можно безшовно интегрировать с Локальным ПО для машинного перевода Lingvanex. Эта интеграция позволяет в режиме реального времени или после распознавания переводить текст на 109 языков, без ограничений на объем перевода.
Лингванекс также предлагает бесплатный пробный период, позволяющий пользователям оценить качество работы системы распознавания речи.
Заключение: инструмент, значение которого невозможно переоценить
Ожидается, что глобальный рынок технологий распознавания речи будет быстро расти, что обусловлено увеличением их применения в различных отраслях, включая розничную торговлю и электронную коммерцию.
Потребительское поведение изменяется как в развитых, так и в развивающихся странах, и наблюдается заметный переход к онлайн-покупкам. Теперь клиенты могут просматривать товары, узнавать цены и характеристики, а также получать персонализированные рекомендации, не выходя из дома. Использование голосовых помощников может дополнительно улучшить этот опыт, сделав его более удобным и интерактивным.
Согласно опросу Capgemini Conversational Commerce Survey, 41% потребителей предпочитают использовать голосовых помощников вместо традиционного серфинга по веб-сайтам или приложеням для онлайн-покупок, так как голосовые помощники упрощают и автоматизируют рутинные задачи.
Аналитики прогнозируют значительный рост в сфере распознавания речи, при этом распознавание речи станет стандартной функцией во многих услугах, связанных с розничной торговлей.
В заключение, индустрия розничной торговли и электронной коммерции получит значительные преимущества от достижений в области ИИ и машинного обучения, особенно в распознавании речи. Эти технологии будут стимулировать инновации, повышать качество обслуживания клиентов и открывать новые возможности для роста и дифференциации.
