माइक क्लिफ्टन, अलोरिका के सह-सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

माइक क्लिफ्टन अलोरिका के सह-सीईओ हैं, जो डिजिटल रूप से संचालित ग्राहक अनुभव (सीएक्स) में एक वैश्विक नेता है। इस भूमिका में, माइक कंपनी की डिजिटल परिवर्तन रणनीति की देखरेख करते हैं, जिसमें पुरस्कार विजेता एआई उत्पाद शामिल हैं – विभिन्न चैनलों (वॉइस, चैट, वेब, आदि) और उद्योगों में फॉर्च्यून 500 ब्रांडों के लिए ऑप्टिमल सीएक्स प्रदान करने के लिए। डिजिटल नवाचार, एआई और उद्यम प्रौद्योगिकी में मजबूत विशेषज्ञता और अनुभव के साथ, माइक के पास लाभदायक विकास को चलाने का एक सिद्ध रिकॉर्ड है bằng मांग को पूरा करने के लिए स्केलेबल तकनीकी समाधानों को एकीकृत करके।

अलोरिका ग्राहक अनुभव और व्यवसाय प्रक्रिया आउटसोर्सिंग में एक वैश्विक नेता है, जो बैंकिंग, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा, और दूरसंचार जैसे उद्योगों के लिए तकनीक-संचालित, मानव-केंद्रित समाधान प्रदान करता है। 17 से अधिक देशों में 100,000 से अधिक कर्मचारियों के साथ, कंपनी प्रति वर्ष 75 से अधिक भाषाओं में अरबों इंटरैक्शन का प्रबंधन करती है, संपर्क केंद्र, विश्लेषण, एआई समाधान, सामग्री मॉडरेशन, और बैक-ऑफिस संचालन जैसी सेवाएं प्रदान करती है – सभी ग्राहकों के लिए मापने योग्य परिणामों को चलाने पर केंद्रित हैं।

उद्योग स्वचालन की तुलना में पूरकता की ओर बढ़ रहा है – अलोरिका की रणनीति इस हाइब्रिड मॉडल को कैसे दर्शाती है?

अलोरिका की रणनीति हाइब्रिड मॉडल को दर्शाती है जिसमें मानव एजेंट प्रदर्शन को एआई टूल्स के साथ बढ़ाया जाता है, उन्हें प्रतिस्थापित नहीं किया जाता है। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि मानव ग्राहक इंटरैक्शन के केंद्र में बने हुए हैं, उन्नत प्रौद्योगिकियों द्वारा समर्थित हैं जो दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार करती हैं।

उदाहरण के लिए, अलोरिका ने कई उन्नत समाधानों को लॉन्च किया है, जैसे कि evoAI, नॉलेज आईक्यू, डिजिटल ट्रस्ट एंड सेफ्टी मॉडल, और सीएक्स2जीओ। ये टूल मानव एजेंट प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो वास्तविक समय, संदर्भ-जागरूक इंटरैक्शन प्रदान करते हैं जो ज्ञान प्रबंधन में सुधार करते हैं और डिजिटल ट्रस्ट और सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं।

एआई टूल्स का एकीकरण जो भावनात्मक रूप से बुद्धिमान और संदर्भ-जागरूक इंटरैक्शन प्रदान करते हैं विभिन्न भाषाओं में उप-दूसरे प्रतिक्रिया समय के साथ, अलोरिका एजेंटों को ग्राहकों को व्यक्तिगत और कुशल समर्थन प्रदान करने में सक्षम बनाता है। यह वास्तविक समय प्रतिक्रिया बेहतर ग्राहक परिणामों में अनुवाद करती है।

कुल मिलाकर, अलोरिका की रणनीति मानव एजेंटों के महत्व पर जोर देती है जबकि उनकी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए एआई का लाभ उठाती है, जो उद्योग के स्वचालन की तुलना में पूरकता की ओर बढ़ने को दर्शाती है।

क्या आप विशिष्ट उदाहरण साझा कर सकते हैं जहां एआई ने मानव एजेंट प्रदर्शन को बढ़ाया है, न कि प्रतिस्थापित किया है?

हमारे पास कई उदाहरण हैं जहां हमने अपनी सेवाओं को वितरित करने के लिए एआई का लाभ उठाया है। एक उदाहरण यह है कि एजेंट वास्तविक समय भाषण को सुनने वाले एक ज्ञान इंजन के साथ बातचीत कर सकते हैं और स्वचालित प्रतिक्रिया इंजन को प्रेरित कर सकते हैं जो सहायता के लिए प्रेरित करता है; यह एक शक्तिशाली और पूर्व-निर्धारित उपकरण है जिसका हमने कई समाधानों में उपयोग किया है।

आप इन एआई टूल्स के प्रदर्शन प्रभाव को कैसे ट्रैक कर रहे हैं – उदाहरण के लिए, पहले संपर्क समाधान, हैंडल समय, या एजेंट दक्षता में?

एआई टूल्स की ट्रैकिंग ऑगमेंटेड उपयोग में एजेंट के लिए असाइन किए गए मेट्रिक्स पर आधारित होती है, जैसे कि कोई टूल मौजूद नहीं है। अंतर यह है कि अधिक कॉल को उच्च संतुष्टि उपज के साथ लेने और बेहतर कार्यबल रणनीतियों की भविष्यवाणी करने की क्षमता में है।

आपने इस वर्ष कई उन्नत समाधान लॉन्च किए हैं – evoAI, नॉलेज आईक्यू, डिजिटल ट्रस्ट एंड सेफ्टी मॉडल, और सीएक्स2जी। कौन सा आपको लगता है कि एजेंटों के लिए सबसे तेज़ “सुपरपावर” प्रभाव होगा, और क्यों?

हमारे इन-हाउस उपयोग में evoAI एजेंटों को मॉक कॉल के साथ प्रशिक्षण की अनुमति देता है जो उच्च स्तर की स्थिति जागरूकता प्रदान करता है, जो सबसे बड़ा प्रभाव डालता है। इसके बाद नॉलेज आईक्यू है, जो एजेंटों की क्षमता को बढ़ाता है जो सही उत्तर खोज सकते हैं। ये दोनों हमारे कर्मचारियों के लिए गेम चेंजर रहे हैं, जो उनकी जरूरतों को पूरा करने के लिए पूरी तरह से बदल देते हैं।

मशीन लर्निंग के दृष्टिकोण से, आप अपने मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित करते हैं ताकि वे ग्राहक की जरूरतों, भाषा, और बाजार की स्थिति के विकास के साथ सटीकता और अनुकूलन को बनाए रखें?

ग्राहक की जरूरतों, भाषा, और बाजार की स्थिति के विकास के साथ सटीकता और अनुकूलन को बनाए रखने के लिए, हमारे मॉडलों को निरंतर प्रशिक्षण और परिष्करण की आवश्यकता होती है।

यहाँ कुछ महत्वपूर्ण रणनीतियाँ हैं जिनका हम उपयोग करते हैं:

• निरंतर शिक्षा: हमारे मॉडल निरंतर शिक्षा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह नियमित रूप से नए डेटा के साथ प्रशिक्षण डेटासेट को अद्यतन करने का मतलब है। इस तरह, हमारे मॉडल नवीनतम जानकारी के साथ अद्यतन रहते हैं और बदलते ग्राहक प्राथमिकताओं के अनुसार अनुकूलन कर सकते हैं।
• विविध डेटा स्रोत: हम अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न डेटा स्रोतों का उपयोग करते हैं, जिनमें ग्राहक इंटरैक्शन, सोशल मीडिया, बाजार रिपोर्ट, और अधिक शामिल हैं। यह विविधता सुनिश्चित करती है कि हमारे मॉडल विभिन्न परिदृश्यों और भाषाई न्यूनतमों के साथ जुड़े हुए हैं, जो उनकी सटीकता और प्रभावशीलता को बढ़ाता है।
• प्रतिक्रिया लूप: हम प्रतिक्रिया लूप को लागू करते हैं जहां ग्राहक इंटरैक्शन और एजेंट इनपुट का उपयोग मॉडलों को परिष्कृत करने के लिए किया जाता है। यह वास्तविक समय प्रतिक्रिया हमें अनुकूलन और सुधार के लिए मॉडलों को अद्यतन करने में मदद करती है।
• बहुभाषी क्षमता: हमारे मॉडलों को बहुभाषी डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि वे विभिन्न भाषाओं में इंटरैक्शन को संभाल सकें। यह वैश्विक ग्राहक आधार के लिए सटीक और स्थानीयकृत प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण है।
• नियमित ऑडिट और मूल्यांकन: हम नियमित रूप से अपने मॉडलों का ऑडिट और मूल्यांकन करते हैं ताकि उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन किया जा सके। यह मॉडलों को बेंचमार्क डेटासेट और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों के खिलाफ परीक्षण करने का मतलब है।
• मानव-इन-द-लूप: हम मानव-इन-द-लूप दृष्टिकोण को बनाए रखते हैं जहां मानव एजेंट एआई के साथ जटिल प्रश्नों को प्रबंधित करने के लिए सहयोग करते हैं। यह हाइब्रिड मॉडल सुनिश्चित करता है कि प्रौद्योगिकी मानव विशेषज्ञता से सीखती है और समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करती है।
• छोटे भाषा मॉडलों का लाभ: हम छोटे भाषा मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एक हाइब्रिड या एन्सेम्बल दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, जो व्यावसायिक रूप से उपलब्ध एलएलएम के साथ-साथ चलते हैं। यह हमें कंप्यूटे, खोज, और प्रतिक्रिया समय में दक्षता प्रदान करता है, साथ ही साथ पूर्वाग्रह और न्याय के परीक्षण चक्रों को छोटा करता है।

इन रणनीतियों के माध्यम से, हमारे मॉडल ग्राहक अनुभवों को वितरित करने में सटीकता और अनुकूलन बनाए रखने में सक्षम होते हैं जो बदलते बाजार परिदृश्यों में भी प्रभावी रहते हैं।

evoAI 120+ भाषाओं में भावनात्मक रूप से बुद्धिमान, संदर्भ-जागरूक इंटरैक्शन प्रदान करता है जो उप-सेकंड प्रतिक्रिया समय के साथ आता है। यह वास्तविक समय प्रतिक्रिया एजेंट समर्थन और ग्राहक परिणामों में कैसे अनुवादित होती है?

evoAI एजेंट समर्थन और ग्राहक परिणामों में बेहतर बनाने के लिए कई तरीकों से मदद करता है:

• प्रदर्शन: संदर्भ-जागरूक इंटरैक्शन एजेंट क्वेरी के लिए विशाल जानकारी को तेजी से खोजने और व्यवस्थित करने में मदद करते हैं।
• व्यक्तिगतकरण: बहुभाषी अनुकूलन एजेंटों को वास्तविक समय में इनपुट और आउटपुट भाषाओं का चयन करने की स्वतंत्रता प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, एक ग्राहक जो अंग्रेजी में पूछता है लेकिन फ्रेंच में प्रतिक्रिया चाहता है ताकि एक बड़े माता-पिता को समझने में मदद मिल सके।
• दक्षता: प्रतिक्रिया समय को कम करता है और अक्सर मानव प्रतिक्रिया की आवश्यकता को समाप्त करता है।
• भावनात्मक बुद्धिमत्ता: एजेंटों को स्थिति जागरूकता (स्वर, मूड, और शब्द चयन) के आधार पर विकल्पों को समायोजित करने में मदद करता है, जिससे तेजी से शांति मिल सकती है।

एजेंटिक एआई के बढ़ते महत्व के साथ, आप जोखिमों जैसे कि हॉलुसिनेशन, पूर्वाग्रह, या नियंत्रण के नुकसान को कैसे प्रबंधित करते हैं, सुनिश्चित करते हुए कि एजेंट निर्णय लेने वाले बने हुए हैं?

अलोरिका में, हम मानते हैं कि सही आर्किटेक्चर प्रौद्योगिकी के पीछे सभी अंतर लाता है। इसलिए, एजेंटिक एआई के जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए, हमने अपने एआई संचालन के हर स्तर पर एक बहुस्तरीय शासन ढांचा बनाया है।

यहाँ कुछ तरीके हैं जिनसे हम प्रत्येक महत्वपूर्ण जोखिम को संबोधित करते हैं:

• हॉलुसिनेशन मिटाना: हम एक त्रि-स्तरीय सत्यापन प्रणाली का उपयोग करते हैं जो हॉलुसिनेशन को कम करने में मदद करती है। पहले, हमारे मॉडल रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) का उपयोग करते हैं जो प्रतिक्रियाओं को सत्यापित ज्ञान आधारों और वास्तविक समय डेटा स्रोतों में आधारित बनाता है, जो 85% तक फैब्रिकेटेड जानकारी की संभावना को कम करता है। दूसरा, हम एआई-जनरेटेड सुझावों पर आत्मविश्वास स्कोरिंग लागू करते हैं, जहां 80% से कम आत्मविश्वास वाली प्रतिक्रियाओं को स्वचालित मानव समीक्षा के लिए ट्रिगर किया जाता है। तीसरा, हमारे मॉडल विशिष्ट पैरामीटर स्थानों में संचालित होते हैं जो प्रत्येक क्लाइंट के व्यवसाय नियमों और तथ्यात्मक डोमेन के लिए विशिष्ट होते हैं – एआई को ऐसी जानकारी उत्पन्न नहीं करने दिया जाता है जो प्रशिक्षण डेटा में विशेष रूप से निर्दिष्ट नहीं है।
• पूर्वाग्रह का पता लगाना और रोकना: हम पूरे एआई जीवन चक्र में पूर्वाग्रह प्रबंधन रणनीति का संचालन करते हैं। मॉडल प्रशिक्षण के दौरान, हम प्रतिकूल डीबायसिंग तकनीकों और न्याय-सचेत शिक्षा एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं जो प्रशिक्षण डेटा में ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों का मुकाबला करते हैं। हम लिंग, आयु, और अन्य संरक्षित श्रेणियों में जनसांख्यिकीय समानता मेट्रिक्स को बनाए रखते हैं और प्रति माह न्याय संकेतकों और विभिन्न प्रभाव मूल्यांकन के साथ ऑडिट करते हैं। हम सिंथेटिक डेटा का उपयोग करते हैं जो विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों, भाषाओं, और सांस्कृतिक संदर्भों में पूर्वाग्रहों को प्रकट करने में मदद करता है। जब पूर्वाग्रह का पता चलता है, तो हम लक्षित पुनः प्रशिक्षण पर बल देते हैं और मॉडल वजनों को समान परिणाम सुनिश्चित करने के लिए समायोजित करते हैं।
• मानव नियंत्रण बनाए रखना: हमारे “एआई एज एडवाइजर” आर्किटेक्चर में मानव एजेंट अंतिम निर्णय लेने वाले बने रहते हैं। एआई सिस्टम सिफारिशें प्रदान करता है जिनमें व्याख्या सुविधाएं होती हैं – एजेंट देख सकते हैं कि एआई ने क्यों एक विशिष्ट कार्रवाई का सुझाव दिया, किन कारकों पर विचार किया, और क्या विकल्प मौजूद हैं। हमने हार्ड स्टॉप लागू किए हैं जहां एआई स्वचालित रूप से कertain कार्रवाई नहीं कर सकता है: वित्तीय लेन-देन, अनुबंध संशोधन, कानूनी प्रतिबद्धताएं, या स्वास्थ्य संबंधी सलाह हमेशा मानव अधिकारी की आवश्यकता होती है।
• निरंतर निगरानी और किल स्विच: प्रत्येक एआई इंटरैक्शन को लॉग और मॉनिटर किया जाता है हमारे मॉडल प्रदर्शन ऑब्जर्वेटरी द्वारा, जो वास्तविक समय में अप्रत्याशित व्यवहार से विचलन को ट्रैक करता है। हम तुरंत रोलबैक क्षमता और “किल स्विच” बनाए रखते हैं – व्यक्तिगत मॉडल घटक, पूरे मॉडल, या सिस्टम-वाइड एआई सुविधाएं सेकंड के भीतर अक्षम की जा सकती हैं यदि असामान्य व्यवहार का पता चलता है।
• मानव-इन-द-लूप सत्यापन: हमने प्रतिक्रिया लूप डिज़ाइन किए हैं जहां एजेंट प्रत्येक इंटरैक्शन के बाद एआई सुझावों का मूल्यांकन करते हैं, जिससे एक निरंतर शिक्षा प्रणाली बनती है जो मानव विशेषज्ञता के अनुसार अनुकूलन करती है। हमारे शीर्ष-प्रदर्शन करने वाले एजेंट साप्ताहिक कैलिब्रेशन सत्रों में भाग लेते हैं जहां वे एज केस की समीक्षा करते हैं और एआई के निर्णय सीमाओं को परिष्कृत करने में मदद करते हैं। यह एक सहयोगी बुद्धिमत्ता मॉडल बनाता है जहां मानव निर्णय निरंतर एआई व्यवहार को आकार देते हैं।
• जिम्मेदारी और ऑडिट ट्रेल: प्रत्येक एआई-प्रभावित निर्णय में एक पूर्ण ऑडिट ट्रेल होता है जो एआई की सिफारिश, आत्मविश्वास स्तर, उपयोग किए गए डेटा स्रोत, और मानव एजेंट के अंतिम निर्णय को दर्शाता है। यह जिम्मेदारी सुनिश्चित करता है और हमें परिणामों के आधार पर अपने मॉडलों में सुधार करने की अनुमति देता है। नियमित तृतीय-पक्ष ऑडिट हमारे जोखिम प्रबंधन अभ्यासों को उद्योग मानकों और नियामक आवश्यकताओं के खिलाफ मान्य करते हैं।

इन व्यापक सुरक्षा उपायों को लागू करके, हम सुनिश्चित करते हैं कि हमारे एजेंटिक एआई सिस्टम मानव क्षमताओं को बढ़ाते हुए मानव एजेंसी, नैतिक मानकों, और संचालन नियंत्रण को बनाए रखते हैं।

आप मॉडल पुनः प्रशिक्षण और निरंतर शिक्षा के लिए कैसे दृष्टिकोण अपनाते हैं ताकि आपके एआई सिस्टम न केवल अनुपालन आवश्यकताओं के साथ बल्कि ग्राहक भावना की नाजुकताओं के साथ भी संरेखित रहें?

अलोरिका आईक्यू में, हमारा मॉडल पुनः प्रशिक्षण और निरंतर शिक्षा के लिए दृष्टिकोण एक मजबूत एमएलओप्स फ्रेमवर्क पर आधारित है जो नियामक अनुपालन के साथ ग्राहक अनुभव अनुकूलन को संतुलित करता है।

हमने एक बहुस्तरीय पुनः प्रशिक्षण आर्किटेक्चर लागू किया है जो विभिन्न कैडेंस पर संचालित होता है। हमारे अनुपालन-महत्वपूर्ण मॉडल दैनिक ड्रिफ्ट डिटेक्शन और साप्ताहिक प्रदर्शन ऑडिट के अधीन होते हैं, जिसमें नियामक परिवर्तनों के समय तुरंत पुनः प्रशिक्षण के लिए स्वचालित ट्रिगर होते हैं। ग्राहक भावना मॉडल के लिए, हम वास्तविक समय प्रतिक्रिया लूप का लाभ उठाते हैं जो एजेंट सुधार और ग्राहक संतुष्टि स्कोर को हर 72 घंटे में प्रशिक्षण पाइपलाइन में फीड करते हैं।

हमारी प्रोप्राइटरी कंप्लायंस इंटेलिजेंस लेयर एक गार्डरेल सिस्टम के रूप में कार्य करती है जो मॉडल आउटपुट को विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रों के लिए नियामक ढांचे के खिलाफ स्वचालित रूप से सत्यापित करती है। यह परत नियमित रूप से कानूनी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं और नियामक फीड के माध्यम से अद्यतन की जाती है, सुनिश्चित करती है कि हमारे एआई सिस्टम बिना मैनुअल हस्तक्षेप के अनुपालन में रहते हैं।

भावना नाजुकता के लिए, हमने अलोरिका आईक्यू में “सांस्कृतिक संदर्भ एम्बेडिंग” विकसित की है, जो क्षेत्रीय मॉडल हैं जो न केवल भाषा बल्कि सांस्कृतिक संचार पैटर्न को समझते हैं। उदाहरण के लिए, हमारे मॉडल पहचानते हैं कि सीधापन के स्तर जर्मन और जापानी ग्राहक इंटरैक्शन में काफी भिन्न होते हैं, और उनके भावना स्कोरिंग को उसी के अनुसार समायोजित करते हैं।

हम संस्करणित मॉडल रजिस्ट्री को पूर्ण रोलबैक क्षमता के साथ बनाए रखते हैं, जिससे हमें नए प्रशिक्षण में अप्रत्याशित व्यवहार पेश करने पर तुरंत पिछले संस्करणों में वापस जाने की अनुमति मिलती है। हमारा ए/बी परीक्षण फ्रेमवर्क निरंतर रूप से चलता है, जो नए मॉडल संस्करणों की तुलना उत्पादन बेसलाइन के साथ हजारों इंटरैक्शन पर करता है trước पूर्ण तैनाती।

सबसे महत्वपूर्ण बात, हमने मानव प्रतिक्रिया एकीकरण प्रोटोकॉल स्थापित किया है जहां हमारे शीर्ष-प्रदर्शन करने वाले एजेंट नियमित रूप से एज केस की समीक्षा करते हैं और सुधारात्मक प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं, जिससे एक मानव विशेषज्ञता को एआई क्षमताओं में निरंतर सुधार करने वाला चक्र बनता है। इस दृष्टिकोण ने अनुपालन उल्लंघनों को 94% तक कम कर दिया है जबकि भावना पहचान सटीकता को सभी समर्थित भाषाओं में 92% तक बढ़ा दिया है।

तेजी से अंतरराष्ट्रीय विस्तार के साथ – विशेष रूप से भारत, मिस्र, और ईएमईए जैसे बाजारों में – आप अपने एआई-मानव दृष्टिकोण को विभिन्न भाषाई और सांस्कृतिक आवश्यकताओं के अनुसार कैसे अनुकूलित करते हैं?

हम मानते हैं कि स्थानीयकरण का अर्थ केवल भाषा बोलना नहीं है, बल्कि संस्कृति को प्रतिबिंबित करना है।

हमारे एआई प्लेटफॉर्म जैसे कि evoAI और ReVoLT विभिन्न भाषाओं और बोलियों में टोन, नाजुकता, और संदर्भ को पकड़ने के लिए ट्यून किए गए हैं, ताकि इंटरैक्शन परिचित और प्रामाणिक महसूस हों। लेकिन हम केवल प्रौद्योगिकी पर नहीं रुकते। हम प्रत्येक क्षेत्र से प्रतिभा को नियुक्त करते हैं, टीमों को सांस्कृतिक अपेक्षाओं के चारों ओर प्रशिक्षित करते हैं, और सेवा डिजाइन को स्थानीय मानकों के अनुसार अनुकूलित करते हैं। यह हाइब्रिड मॉडल सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक इंटरैक्शन उस बाजार के लिए बनाया गया महसूस होता है।

भारत में, जहां हम 75 से अधिक आधिकारिक भाषाओं और कई क्षेत्रीय बोलियों का समर्थन करते हैं, हमने अपनी भाषाई जाल वास्तुकला तैनात की है जो न केवल हिंदी, अंग्रेजी, या क्षेत्रीय भाषाओं को पहचानती है, बल्कि शिक्षा पृष्ठभूमि और शहरी बनाम ग्रामीण मूल को भी पहचानती है, जिससे एजेंटों को संचार शैली को उसी के अनुसार समायोजित करने में मदद मिलती है।

मिस्र के लिए, जो व्यापक मध्य पूर्व और उत्तरी अफ्रीका क्षेत्र की सेवा करता है, हमने अरबी बोली विशिष्ट मॉडल विकसित किए हैं जो मिस्री अरबी, खाड़ी अरबी, और लेवेंटाइन अरबी के बीच अंतर करते हैं, साथ ही साथ औपचारिक (फुशा) और अनौपचारिक (अम्मिया) रजिस्टर के बीच भी विशेषज्ञता प्रदान करते हैं। हमारा एआई यह समझता है कि जब ग्राहक औपचारिक अरबी से अनौपचारिक अरबी में स्विच करता है तो यह एक भावनात्मक संकेत के रूप में कार्य करता है, जिससे एजेंटों को वास्तविक समय में सांस्कृतिक अनुकूलन के साथ हस्तक्षेप करने में मदद मिलती है।

ईएमईए बाजारों में, हमने “नियामक-पहले एआई डिजाइन” को लागू किया है। प्रत्येक देश की तैनाती में पूर्व-विन्यास अनुपालन मॉड्यूल शामिल हैं – जर्मनी की डेटा स्थानीयकरण आवश्यकताओं से लेकर फ्रांस के भाषा संरक्षण कानूनों तक, जो फ्रेंच-पहले इंटरफेस की आवश्यकता को निर्देशित करते हैं। हमारे मॉडल न केवल भाषा पर प्रशिक्षित होते हैं बल्कि स्थानीय व्यावसायिक शिष्टाचार पर भी – उदाहरण के लिए, हमारा जर्मन तैनाती सटीकता और विस्तृत प्रलेखन पर जोर देता है, जबकि हमारा इतालवी मॉडल अधिक बातचीत की लचीलापन की अनुमति देता है।

तकनीकी रीढ़ हमारा संघीय शिक्षा फ्रेमवर्क है जो अलोरिका आईक्यू के भीतर काम करता है, जहां स्थानीय मॉडल क्षेत्रीय डेटा से सीखते हैं बिना उस डेटा को देश से बाहर ले जाए, जिससे डेटा संप्रभुता सुनिश्चित होती है और साथ ही वैश्विक मॉडल सुधार का लाभ मिलता है। हम क्षेत्रीय जीपीयू क्लस्टर बनाए रखते हैं ताकि वास्तविक समय एजेंट सहायता के लिए उप-100 मिलीसेकंड लेटेंसी सुनिश्चित की जा सके।

हमारी सांस्कृतिक बुद्धिमत्ता टीम, जिसमें प्रत्येक क्षेत्र से भाषाविद और व्यवहार वैज्ञानिक शामिल हैं, निरंतर हमारे एआई आउटपुट को मान्य करते हैं। उन्होंने हमें 3,000 से अधिक सांस्कृतिक-विशिष्ट परिदृश्यों की पहचान करने में मदद की है जिन्हें विशेष संभाल की आवश्यकता होती है – धार्मिक अनुष्ठान जो सेवा उपलब्धता को प्रभावित करते हैं से लेकर स्थानीय भुगतान प्राथमिकताएं जो बातचीत प्रवाह को प्रभावित करती हैं।

यह दृष्टिकोण ने उल्लेखनीय परिणाम दिए हैं: हमारे भारतीय संचालन में सांस्कृतिक रूप से अनुकूलित एआई का उपयोग करने से सीएसएटी स्कोर 40% तक बढ़ जाते हैं, और हमारे ईएमईए तैनाती में भाषा-विशिष्ट प्रश्नों के लिए 98% पहले संपर्क समाधान दर हासिल हुई है।

evoAI की क्षेत्रीय बोलियों और भावनात्मक संकेतों को पहचानने और अनुकूलन करने की क्षमता नए बाजारों में अपनाई जाने में कैसे मदद करती है?

गोद लेने में तेजी आती है जब लोग महसूस करते हैं कि प्रौद्योगिकी उन्हें “समझती” है। evoAI शब्द से शब्द अनुवाद से परे जाता है और वास्तविक समय में बोली, लहजे, और भावनात्मक स्वर को समझता है।

evoAI की जटिल बोली और भावना पहचान क्षमताएं नए बाजार प्रवेश में हमारे प्राथमिक प्रतिस्पर्धी लाभ बन गई हैं, जो विशेष रूप से उभरते बाजारों में एआई को अपनाने में अक्सर मौजूद विश्वास अंतर को संबोधित करती हैं।

तकनीकी दृष्टिकोण से, evoAI हमारे प्रोप्राइटरी एकाउस्टिक-लिंग्विस्टिक फ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है, जो फोनेटिक पैटर्न, प्रोसोडिक विशेषताओं, और सेमेंटिक सामग्री को एक ही समय में संसाधित करता है। यह त्रि-मोडल दृष्टिकोण सांस्कृतिक रूप से विभिन्न भावनात्मक राज्यों का पता लगाने में हमें सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, जापानी बाजारों में, हम “होने” बनाम “तatemae” (वास्तविक भावनाएं बनाम सार्वजनिक मुखौटा) को माइक्रो-परिवर्तनों में पहचान सकते हैं जो पिच और बोलने की गति में होते हैं, जबकि मध्य पूर्वी बाजारों में, हम सम्मान-शर्म गतिविधियों को विशिष्ट वाक्य रचना और जोर देने वाले पैटर्न के माध्यम से पहचान सकते हैं।

हमारी बोली पहचान केवल एक्सेंट का पता लगाने से परे जाती है। evoAI गतिशील बोली मैप बनाए रखता है जो भाषा पैटर्न में निहित सामाजिक-आर्थिक संकेतकों को समझता है। भारत में, उदाहरण के लिए, प्रणाली न केवल यह पहचानती है कि कोई व्यक्ति तमिल या तेलुगु बोलता है बल्कि यह भी पहचानती है कि क्या वे शिक्षित हैं और शहरी या ग्रामीण मूल के हैं, जिससे एजेंटों को अपनी संचार शैली को उसी के अनुसार समायोजित करने में मदद मिलती है। यह विस्तृत समझ पायलट कार्यक्रमों में ग्राहक विश्वास स्कोर में 67% की वृद्धि दिखाती है।

भावनात्मक बुद्धिमत्ता परत हमारी संदर्भ भावना ग्राफ प्रौद्योगिकी का उपयोग करती है, जो पूरी बातचीत के दौरान भावनात्मक ट्रैक को मैप करती है, न कि केवल एक बिंदु-समय की भावना को मापती है। यह एजेंटों को 89% सटीकता के साथ 30 सेकंड पहले ही भावनात्मक वृद्धि का पता लगाने में मदद करता है, जिससे उन्हें सांस्कृतिक रूप से उपयुक्त शांति तकनीकों के साथ हस्तक्षेप करने के लिए महत्वपूर्ण समय मिलता है।

नए बाजार गोद लेने के लिए, हमारे पास अलोरिका आईक्यू के माध्यम से “प्रगतिशील स्थानीयकरण” रणनीति है। हम एक आधार मॉडल के साथ शुरू करते हैं जो लक्ष्य बाजार की मीडिया सामग्री, सोशल मीडिया, और सार्वजनिक वार्ता पर प्रशिक्षित है। तैनाती के पहले 30 दिनों के भीतर, evoAI स्थानीय ग्राहक पैटर्न के अनुसार अनुकूलन करता है हमारे एक्टिव लर्निंग पाइपलाइन के माध्यम से, जो उच्चतम भावनात्मक परिवर्तनशीलता वाली बातचीत को प्राथमिकता देता है। 90 दिनों के भीतर, हमारे मॉडल 95% सटीकता तक बोली पहचान और 88% तक भावनात्मक राज्य का पता लगाने में सक्षम होने चाहिए।

व्यवसायिक प्रभाव महत्वपूर्ण होगा। हमारे अध्ययन से पता चलता है कि मिस्र में एक तैनाती जहां evoAI काहिरा और अलेक्जेंड्रिया बोलियों को पहचान सकता है और उपयुक्त सांस्कृतिक विनम्रता पैटर्न के साथ प्रतिक्रिया कर सकता है, शब्द-मुंह सिफारिशों में वृद्धि के कारण ग्राहक अधिग्रहण लागत 45% तक कम हो सकती है।

evoAI की भावनात्मक अनुकूलन क्षमता पूरी तरह से नए सेवा श्रेणियों को खोल सकती है। उदाहरण के लिए, हमने अनुमान लगाया है कि evoAI द्वारा संचालित एक मानसिक स्वास्थ्य समर्थन सेवा प्राकृतिक अभिव्यक्ति पैटर्न के आधार पर अवसाद और चिंता के शुरुआती संकेतों को पहचान सकती है, जिससे समय पर हस्तक्षेप और हमारी स्वास्थ्य और कल्याण टीम को एस्केलेशन सुनिश्चित हो सकती है – सुनिश्चित करते हुए कि एजेंट कल्याण हमेशा प्राथमिकता है।

यह तकनीकी लाभ सीधे बाजार गोद लेने में अनुवादित होता है: क्षेत्र जो evoAI की पूर्ण बोली और भावना क्षमताओं का उपयोग करते हैं उनमें मानक एआई तैनाती की तुलना में 3.2 गुना तेजी से गोद लेने की दर देखी जाती है, साथ ही सांस्कृतिक रूप से जटिल इंटरैक्शन को संभालने में एजेंट संतुष्टि स्कोर 78% तक सुधर जाते हैं।

2025 से परे, आप मानव-केंद्रित एआई में अगले मोर्चे को ग्राहक अनुभव में क्या देखते हैं?

अगला मोर्चा बातचीत एआई, एजेंटिक एआई, और न्यूरल नेटवर्क का संगम होगा जो पहले की तरह परिणामों की एक उच्च स्तर की व्यवस्था करेगा। यह व्यवसाय करने के तरीके को पुनः डिज़ाइन करेगा। अब व्यवस्था मानव-से-मशीन नहीं है; यह मशीन-से-मशीन या एक ही समय में हजारों मशीनों के बीच है।

कल्पना कीजिए कि आप एक व्यवसाय यात्रा की योजना बना रहे हैं: एक वेबसाइट पर जाना और एक एयरलाइन चुनना, फिर एक होटल बुक करना, परिवहन की व्यवस्था करना, रात के खाने की योजना बनाना, और वापसी की योजना बनाना। यह एक सरल उदाहरण है जो एक बार प्रेरित करने और एकीकृत बॉट्स – एक न्यूरल नेटवर्क द्वारा संचालित – को सभी उपलब्ध विकल्पों को संसाधित करने और आपके लिए एक बहु-विकल्प प्रतिक्रिया बनाने देने के लिए है। इस मॉडल में, व्यवस्था तंत्रिका है, एजेंटिक एआई बॉट्स को संचालित करता है, और बातचीत प्रतिक्रिया है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें अलोरिका पर जाना चाहिए।