各行各业如何使用语音 AI 满足消费者期望

AI 正在改变客户体验，帮助公司提供按需服务、快速交付和个性化互动。

伴随科技的快速发展，消费者已经习惯了前所未有的便利和高效。

如今，智能手机让网上搜索产品、下单购买并快递到家的过程更加便捷。视频聊天技术让身处异地的朋友和家人之间能够轻松联系彼此。通过语音命令工具，AI 助手可以播放歌曲、拨打电话，或推荐附近几公里范围内最棒的意大利菜。AI 算法甚至可以预测用户可能想看的下一个节目，或者在用户购买商品前，推送他们可能想要阅读的文章。

那么，消费者希望与公司之间进行快速且个性化的互动，这一需求也就不足为奇了。Salesforce 的一份研究报告显示，83% 的消费者在联系公司时期望得到即时回应，同时 73% 的消费者期望公司能理解他们独特的需求和期待。近乎 60% 的消费者更愿意通过自助服务功能来解决问题而不是与客服打交道。

满足客户如此高的期望不仅给各行各业的公司带来了巨大负担，也给从业人员和技术需求都带来了压力——然而语音 AI 可以助他们一臂之力。

语音 AI 可以理解并以自然语言进行对话，在与员工的服务能力形成互补的同时，还有助于实现顺畅无阻的多语种客户互动。语音 AI 可以赋能金融服务领域的自助银行服务，实现自助语音点餐，协助医疗机构转录临床病例，或简化公用事业公司的账单支付流程。总而言之，语音 AI 能够帮助各行各业打造个性化的消费者体验。

语音 AI 应用于银行和支付

如今，大部分人在办理银行业务时会同时使用数字手段和传统渠道，这就产生了对全渠道、个性化客户支持的需求。然而，人们对个性化支持需求的持续增长，以及客服人员不断攀升的流失率，导致许多金融机构在满足客户的服务和支持需求方面举步维艰。

消费者感到不满的原因通常包括：数字化流程复杂，难以操作；缺少有用且随时可用的信息；自助服务选项不足；电话等待时间过长；与客服人员沟通困难等。

NVIDIA 最近的一项调查显示，金融服务机构最热门的 AI 用例是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）。这些模型可助力实现客服交互的自动化，处理海量的非结构化金融数据，以提供由 AI 驱动的各类服务。这些服务能够很好地支持金融机构的各条业务线，包括风险管理、欺诈检测、算法交易和客户服务。

通过提供语音自助服务选项、采用 AI 驱动的虚拟助手形式来辅助客服中心专员，银行可以在控制成本的同时提升客户体验。开发者可以使用金融专有词汇和复述技巧，对 AI 语音助手进行训练，使其在提供优质的客户解决方案前能够准确理解客户的需求。

Kore.ai 是一家对话式 AI 软件公司，该公司对其 BankAssist 解决方案进行了 400 多个零售银行用例的训练，这些用例用于交互式语音应答、网络、移动、短信和社交媒体渠道。客户可以使用语音助手进行资金转账、支付账单、卡片挂失、解决费用争议、重置密码等操作。

Kore.ai 的客服语音助手还可以为人工客服提供个性化建议，以便更快速地解决客户问题。该解决方案已被证明可以提高人工客服的效率，将客户处理时间缩短 40%，而每次语音会话的投资回报仅为 2.30 美元。

在此趋势之下，预计金融机构将加快部署语音 AI，以简化客户服务，减少等待时间，提供更多自助服务选项，帮助转录通话以加快金融机构处理贷款的速度，并实现合规自动化，从客户的口头话语中提取出关键信息，提高整体生产力和运营速度。

语音 AI 应用于电信业

对 5G 基础设施的大量投资以及为实现新网络业务的盈利回报而展开的激烈竞争表明，保持客户满意度和品牌忠诚度对电信行业而言至关重要。

NVIDIA 针对 400 多名行业专业人士展开的一项调查显示，电信业中最常见的 AI 应用场景包括优化网络运营和提高客户体验。73% 的受访者表示，AI 帮助他们提升了收入。

通过使用语音 AI 技术赋能聊天机器人、呼叫路由、自助服务和推荐系统，电信公司可以增强客户互动，并使互动过程更加个性化。

拥有超过 2200 万用户的韩国移动运营商 KT 打造了一款名为 GiGa Genie 的训练有素的智能语音助手，该公司通过使用大语言模型进行训练，使其理解并使用韩语。GiGa Genie 已经与超过 800 万用户进行了交流。

通过理解语音命令，GiGa Genie AI 语音助手可以帮助人们完成一些日常任务，比如打开智能电视或电灯、发送短信或提供实时交通信息。

KT 公司还利用基于 Transformer 的语音 AI 模型，强化了其客户联络中心的业务能力，该模型每天可独立处理超过 10 万个来电。该系统的生成式 AI 组件可以自动向客户提出解决方案建议，或是为客户转接人工客服，以解决更复杂的问题并提供解决方案。

电信公司有望利用语音 AI 来进一步改善客户自助服务，优化网络性能，进而提高客户的总体满意度。

语音 AI 应用于快餐业

2023 年，餐饮服务行业的销售额预计将达到 9970 亿美元，可增加工作岗位 50 万个。与此同时，消费者对“免下车”式餐厅、路边取餐和外卖的需求日益增加，这表明消费者的餐饮偏好正在发生永久性变。众所周知，餐饮业员工流失率高，而这种转变更是为该行业招聘、培训和留续员工带来了挑战。即便如此，餐饮业还要满足消费者对快速和新鲜服务的期待。

配有语音 AI 的“免下车”订餐助手和店内食品自助机可以有效减轻负担。例如，配备语音功能的虚拟形象可以通过推荐菜品、推荐促销活动、定制菜单或将订单直接传送到厨房进行备菜等方式实现订餐过程自动化。

总部位于多伦多的初创公司 HuEx 是 NVIDIA 初创加速计划的成员，该公司设计了一款多语言自助订餐助手，以提高“免下车”订餐业务的运营效率。这款名为 AIDA 的 AI 助手可以通过“免下车”订餐处的对讲机接收订单，在回应订单的同时将语音转录为文本，供备餐人员及时查阅。

AIDA 能够理解超过 30 万个产品组合，准确率高达 90%，从常见的请求“咖啡加奶”到不太常见的“咖啡加黄油”都能应对自如。AIDA 甚至可以理解不同的口音和方言，以确保为不同的消费人群都能提供顺畅的点单体验。

语音 AI 通过加快订单完成、减少沟通误解和缩短客户等待时间来简化订单流程。行业先行者还将开始运用语音 AI 从语音互动中洞察客户想法，并借此为菜单选项提供信息、提出促销建议，并在降低成本的同时提高整体运营效率。

医疗保健行业中的语音 AI 

在后疫情时代，医疗领域的数字化正不断加速。远程医疗和计算机视觉能够支持远程患者监测；声控临床系统能帮助患者办理入院手续，并接受零接触护理；语音识别技术支持临床文档记录职责。根据 IDC 的调查数据，36% 的受访者表示他们已经部署了用于改善患者医疗服务的数字助手。

自动语音识别和自然语言处理模型现在可以捕捉、识别、理解并记录医疗环境中的关键细节。在 Conference for Machine Intelligence in Medical Imaging 会议上，NVIDIA 研究人员展示了一个最先进的预训练架构，该架构具备语音转文本功能，可以从医患对话中提取临床症状。该模型能识别临床词汇，包括症状、药物名称、诊断和建议治疗方案，还能自动更新病例。

这项技术可以减轻医生手动书写病历的负担，还具备加快保险和计费流程的潜力，同时能为护理人员创建会诊摘要。如此一来，医生就可以从行政任务中解脱出来，专注于治疗患者，从而为患者提供卓越的就诊体验。

Artisight 是一个面向医疗健康的 AI 平台，使用语音识别技术实现零接触挂号，并利用语音合成通知候诊室的患者面诊时间。每天有超过 1200 名患者使用 Artisight 自助终端，这些终端有助于简化挂号流程，改善患者的就诊体验；以及通过自动化消除数据输入错误，并提高员工生产力。

随着医疗行业向智能医院模式发展，语音 AI 将在支持医疗专业人员和为患者提供低接触就诊体验方面发挥更大的作用，包括：通过分析临床记录实现风险因素预测和诊断，为多语言护理中心提供翻译服务，进行医学相关内容的听写转录，以及实现其他行政任务的自动化。

能源行业中的语音 AI 

面对清洁能源的需求不断增加、运营成本过高，以及大量劳动力退休的压力，能源和公用事业公司正在寻求降本增效的解决方案。

为提高效率、为未来能源做好准备，并满足客户不断提高的期望，公用事业领域也可以借助语音 AI 的力量。基于语音的客户服务可以让客户在无代理干预的情况下报告停电、查询账单以及获得对其他问题的支持。语音 AI 可以简化抄表流程，支持现场技术人员使用语音笔记和语言命令查看工作订单，并使电力公司可以利用 NLP 来分析客户偏好。

Minerva CQ 是一款专为零售能源用例设计的 AI 助手，其通过实时将对话转录为文本为客服人员提供支持。将文本输入到 Minerva CQ 的 AI 模型中后，该模型就可以分析客户的情感、意图、倾向等。

通过动态倾听，AI 助手可以在客服专员的屏幕上提出对话建议、行为提示、个性化提议和情感分析。其中的信息调取功能通过调取客户的能源使用历史并提出减碳选项的方式，能够为客服专员提供信息，从而帮助客户做出明智的能源消费决策。

基于 AI 助手提供的能源来源、电价计划、账单变更和最佳消费方案，客服专员可以轻松引导客户选择最理想的能源使用方案。在部署 Minerva CQ 后，一家公用事业供应商的电话处理时间减少了 44%，一次性解决问题的比例提高了 12.5%，每通电话平均节省 2.67 美元。

语音 AI 有望继续帮助公共事业供应商降低培训成本，消除客户服务中的摩擦，为现场客服人员提供声控工具，以提高生产力和安全性，同时提升客户满意度。

公共领域中的语音和翻译 AI 

由于公共服务项目经常资金不足、人手短缺，因此寻求重要服务和信息的市民有时会陷入长久的等待和沮丧中。为了应对这一挑战，一些联邦和州级机构正在转向使用语音 AI，以便提供更及时的服务。

美国联邦紧急事务管理局使用了自动语音识别系统来管理紧急热线，分析求救信号，并有效地调配资源。美国社会保障局使用交互式语音应答系统和虚拟助手来回应有关社会保障福利和申请流程的询问，并提供基础信息。

美国退伍军人事务部已“聘用”了一位 AI 主管，负责监督并推动该技术与医疗系统的整合。退伍军人事务部利用语音识别技术，在远程医疗预约期间进行记录。此外，该事务部还开发了一种先进的自动语音转录引擎，用于帮助评估老年患者的神经心理测试结果，以分析他们认知能力下降的情况。

除此之外，还有一些公共部门应用语音 AI，为包括市民互动、公共活动或外交官来访等提供实时语言翻译服务。需要处理大量来电的公共机构可以获益于多语言语音界面，让市民能够以不同语言获取信息、进行查询或提出服务请求。

语音和翻译 AI 还可以通过将多语言音频录音或口头内容转换为文本，从而实现文档处理的自动化，简化合规流程，提高数据准确性，并提高行政任务效率。语音 AI 还能为视力或行动受限的人群扩大获取服务的途径。

汽车行业中的语音 AI 

语音 AI 可以为汽车制造商、经销商、驾驶员和乘客带来上至汽车销售，下至服务预约的诸多便捷服务。

在亲自前往经销处之前，过半的汽车买家会先在网络上搜索，通过打电话的方式和经销商取得首次联系，以收集信息。针对车辆使用说明进行过训练的语音 AI 聊天机器人可以回答关于技术能力、导航、安全、保修、维护成本等方面的问题。此外，AI 聊天机器人还可以安排试驾、回答有关价格的问题，并告知买家哪些型号有现货。如此一来，汽车制造商可以通过与客户之间的智能和自动化互动，实现经销商网络的差异化。

制造商正在将先进的语音 AI 融入车辆和车载应用程序中，以提高驾驶体验、安全性和服务。车载 AI 助手可以执行自然语言语音命令，用于导航、信息娱乐、一般车辆问题诊断和查询用户手册。驾驶员无需操作控件实物或触摸屏，只需全神贯注地将目光集中在道路上。

语音 AI 也可以帮助商业车队最大限度地提高车辆运行时间。经过技术服务公告提示和软件更新培训的 AI 可以帮助技术人员提供更准确的维修报价，在把车辆放到升降台上之前识别出关键信息，从而快速为商业和小企业客户提供车辆维修的最新信息。

通过驾驶员的语音指令和故障报告，制造商还可以改进汽车设计和操作软件。随着自动驾驶技术的不断进步，预计语音 AI 将在驾驶员操作汽车、排除故障、呼叫救援和安排维护方面发挥关键作用。

语音 AI —— 从智能领域到娱乐行业

语音 AI 几乎可以影响各行各业。

在智慧城市中，语音 AI 可以用于处理紧急呼叫，并向紧急救援人员提供关键信息。在墨西哥城，联合国毒品和犯罪问题办公室正在开发一个语音 AI 项目，以分析 911 电话，防止性别暴力。通过分析紧急呼叫，AI 可以识别关键词、信号和模式，以帮助预防女性家庭暴力事件。语音 AI 还可以用于在公共场所提供多语言服务，并能让视力受损人士更便利地搭乘公共交通。

在高等教育和研究中，语音 AI 可以自动转录讲座和研究访谈，为学生提供详细的笔记，同时为研究人员节省整理定性数据的时间。语音 AI 还有助于将教育内容翻译成各种语言，从而提升教育内容的可及性。

由 LLM 驱动的 AI 翻译使人们能够更轻松地在线观看不同语言的娱乐和流媒体内容。例如，网飞（Netflix）正在使用 AI 将字幕自动翻译成多种语言。与此同时，初创公司 Papercup 正在利用 AI 自动为视频内容配音，希望为全球各地的观众提供当地语言版本的内容。

用语音 AI 推动产品和服务转型

在现代消费环境下，企业必须提供便捷、个性化的客户体验。企业可以利用自然语言处理和语音 AI 的翻译功能，在全球范围内实时改变运营方式和与客户的互动方式。

各行各业的公司正在利用语音 AI 提供快速、多语种的客服回应、自助服务功能以及信息和自动化工具，以使员工能够提供更高价值的服务体验。

为了帮助各行业的企业获益于语音、翻译和对话 AI，NVIDIA 提供了一整套技术。

NVIDIA Riva 是一款基于 GPU 加速的多语言语音和翻译 AI 软件开发套件，为自动语音识别、文本转语音和神经机器翻译应用提供完整、可定制的实时对话 AI 管道。

NVIDIA Tokkio 基于 NVIDIA Omniverse Avatar 云引擎构建，其提供云原生服务，创建虚拟助手和数字人，可用作 AI 客服。

这些工具能够支持开发人员快速部署高精度应用，并提供卓越的员工和客户体验所需的实时响应速度。

观看语音 AI 日活动的视频回放，聆听知名著名的语音和翻译 AI 引领者们关于开创性研究、实际应用和开源贡献的演讲。

GTC 2024 将于 2024 年 3 月 18 至 21 日在美国加州圣何塞会议中心举行，线上大会也将同期开放。点击 “阅读原文” 或扫描下方海报二维码，关注更多会议及活动信息。

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原文标题：各行各业如何使用语音 AI 满足消费者期望

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