Nors pati „Alexa“ pirmiausia nėra naudojama tradiciniuose klientų aptarnavimo vietose, tokiose kaip skambučių centrai, jos galimybės emocijų atpažinimui gali būti pritaikytos siekiant pagerinti klientų patirtį įvairiais būdais. Čia yra keletas praktinių pavyzdžių ir galimų programų:
1. Emocinis atsakas sąveikoje: „Alexa“ gali būti užprogramuota reaguoti skirtingais tonais, remiantis sąveikos kontekstu. Pavyzdžiui, jis gali naudoti laimingą ar jaudinantį toną, kai vartotojas ką nors pasiekia, pavyzdžiui, laimėdamas žaidimą, arba nusivylęs/empatiškas tonas, kai pralaimi vartotojo mėgstamiausia sporto komanda [4]. Šią galimybę galima išplėsti iki klientų aptarnavimo scenarijų, kai „Alexa“ tipo sistemos yra integruotos į klientų programas.
2. Psichikos sveikatos palaikymas: Alexa gali atpažinti, kai vartotojas išreiškia emocinį kančią, pavyzdžiui, jaučiasi prislėgtas ar savižudiškas, ir pateikti tinkamus atsakymus, pavyzdžiui, siūlo jiems susisiekti su Nacionalinės savižudybės prevencijos gelbėjimo linija [1]. Tai parodo, kaip emocijų atpažinimas gali būti naudojamas siekiant pasiūlyti empatinę paramą kritinėse situacijose.
3. Individualizuota klientų patirtis: Išanalizavus vartotojo balsą dėl emocinių užuominų, „Alexa“ galėtų pritaikyti savo atsakymus, kad geriau atitiktų vartotojo nuotaiką ar emocinę būseną. Pvz., Jei Alexa nustato nusivylimą, ji gali pasiūlyti daugiau kantrių ar išsamesnių paaiškinimų, kurie padėtų išspręsti problemas [1].
4. Integracija į klientų aptarnavimo platformas: Nors pati „Alexa“ paprastai nenaudojama skambučių centruose, jos emocijų atpažinimo technologija galėtų būti integruota į klientų aptarnavimo platformas. Pavyzdžiui, AI varomos sistemos, panašios į „Alexa“, galėtų išanalizuoti klientų emocijas sąveikos metu ir pateikti realiojo laiko grįžtamąjį ryšį klientų aptarnavimo agentams, padėdami jiems empatiškiau reaguoti [7].
5. Ateities programos: Tobulėjant emocijų atpažinimo technologijoms, tai galėtų suteikti Alexa ar panašiems balso padėjėjams aktyviai pasiūlyti palaikymą ar paslaugas, pagrįstus vartotojo emocine būsena. Pvz., Jei „Alexa“ nustato, kad vartotojas jaučia stresą, tai gali pasiūlyti atsipalaidavimo metodus ar nuraminti atkūrimą [1].
Šie pavyzdžiai parodo, kaip emocijų atpažinimas, ištirtas „Alexa“ plėtroje, gali sustiprinti klientų aptarnavimą, suteikdamas daugiau empatiškų ir individualizuotų sąveikų. Tačiau tiesioginis „Alexa“ pritaikymas tradiciniuose klientų aptarnavimo nustatymuose šiuo metu yra ribotas, palyginti su kitais AI sprendimais, specialiai sukurtais klientų aptarnavimo aplinkai.
Citatos:[1] https://ventureebeat.com/ai/amazons-alexa-wants-to-learn-more-about-your-feelings/
[2] https://www.restack.io/p/ai-for-emotion-recognition-answer-voice-emotion-analysis-cat-ai
[3] https://dialzara.com/blog/ai-emotion-detection-for-customer-service-guide/
[4] https://www.pymnts.com/amazon-technology/2019/alexa-and-ther-voice-devices-learning-to-read-emotions/
[5] https://arxiv.org/html/2502.15367v1
[6] https://www.mdpi.com/2071-1050/16/7/2721
[7] https://www.softwebsolutions.com/resources/5-examples-of-emotion-analytics.html
[8] https://www.amazon.science/blog/using-adversarial-training-to--recognize-peakers-emotions