trí tuệ nhân tạo
Kể từ khi thành lập, tập đoàn Saltlux Inc. đã nghiên cứu công nghệ nguồn độc tôn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ngữ nghĩa và lập luận. Saltlux Technology tiếp tục kế thừa và cải tiến hệ thống tri thức, đạt tới trình độ hệ thống tự động học hỏi và phát triển hình mẫu thống kê qua máy học (machine learning), công nghệ ngữ nghĩa, công nghệ đồ thị tri thức (Knowledge Graph) và học sâu (deep learning) trên nền tảng dữ liệu lớn.
Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Saltlux Technology tập trung 4 lĩnh vực: trí thông minh ngôn ngữ, trí thông minh giọng nói, trí thông minh học tập/lý luận và trí thông minh thị giác. Sản phẩm trí tuệ nhân tạo mà chúng tôi thương mại hóa là sản phẩm trí tuệ nhân tạo đồng bộ (Ensemble AI) có khả năng tự cải tiến hệ thống thông qua việc kết hợp hoạt động song hành giữa lý luận trên nền tảng tri thức và học tập trên nền tảng dữ liệu.
Không những vậy, để có thể ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn cuộc sống, chúng tôi đã tích hợp và liên tục phát triển, hoàn thiện công nghệ đang có để đảm bảo tính ưu việt của toàn bộ các tính năng thiết yếu cho quá trình nhận định, lý giải, học hỏi, suy luận, dự đoán các kiểu dữ liệu như ngôn ngữ, giọng nói, thị giác. Tương tự như vậy, chúng tôi hướng tới phát triển một nền tảng AI tối tân cung cấp tổng hợp dịch vụ và giải pháp phần mềm thông minh tích hợp hàng loạt công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo của Saltlux Technology có gì nổi bật?
Công nghệ hiểu ý nghĩa/ý định của học máy (Machine Learning) tích hợp công nghệ nhận thức ngôn ngữ có độ chính xác cao của học máy (Machine Learning) và ngôn ngữ/ý định/kiến thức của nền tảng học sâu (Deep Learning), ứng dụng song song với công nghệ hỏi đáp sâu (Deep Q/A) tổng hợp và diễn đạt kiến thức rõ ràng trên nền tảng tri thức cơ sở, lý luận và học kiến thức ngầm bằng cách truy vấn và học sâu (Deep Learning).
Cung cấp công nghệ trí tuệ nhân tạo đẳng cấp thế giới bằng cách sử dụng các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, công cụ học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) của Saltlux dựa trên các nguồn ngôn ngữ phong phú và biểu đồ tri thức - nguồn tài nguyên quan trọng để phân tích ngữ nghĩa.
Trí tuệ nhân tạo của chúng tôi giúp con người tạo và xác minh kiến thức thông qua phương pháp xoắn ốc song song, nơi mà người và máy cùng làm việc song hành. Việc này giúp nâng cao tri thức cho máy móc thông qua thu thập và tổng hợp nguồn kiến thức, học thêm kiến thức mới và tạo ra các thể thức phức tạp hơn.
Cung cấp môi trường dữ liệu lớn nội bộ trong tổ chứng và tận dụng dữ liệu kết nối với các hệ thống nội bộ của công ty như KMS và ERP.
Hỗ trợ cải thiện chất lượng công nghệ trí tuệ nhân tạo bằng việc xây dựng nguồn dữ liệu ngôn ngữ và tri thức theo từng nghiệp vụ; học hỏi và quản lý các mô hình lĩnh vực thông qua việc học dữ liệu, xây dựng dịch vụ tùy chỉnh dựa theo yêu cầu và ý định của người dùng.
Các ứng dụng chính
Công nghệ trí tuệ nhân tạo của Saltlux Technology có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực và ứng dụng, sản phẩm khác nhau.
Ứng dụng dịch vụ
Ứng dụng trên nền tảng
Các công cụ trí tuệ nhân tạo AI tiêu biểu
Khám phá những công cụ tiêu biểu của Saltlux Inc. ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo
Công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên LEA
Công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên LEA (Language Engineering & Analysis) là công cụ phân tích ngôn ngữ dựa trên học máy/học sâu (Machine Learning/Deep Learning), thực hiện các chức năng phân tích văn bản như phân tích từ tố, nhận dạng tên đối tượng, phân tích cấu trúc câu và phân tích cảm xúc để xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
Chức năng chính:
- Chức năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Chức năng phân tích ý định
- Chức năng hiểu câu hỏi
- Chức năng quản lý từ điển
- Chức năng phân tích hình vị
- Chức năng phân tích cấu trúc câu
- Chức năng trích xuất tên đối tượng
- Chức năng trích xuất danh tiếng
Công cụ nhận dạng giọng nói (Speech-to-text, STT)
Cung cấp dịch vụ nhận dạng giọng nói cho nhiều loại dịch vụ khác nhau dựa trên giao diện giọng nói. Công cụ STT của Saltlux hoạt động dựa trên học tập thích ứng của Deep Learning và mô hình âm thanh cơ bản của Bộ nhớ ngắn hạn dài (long short term memory). Nó được xây dựng với tính năng nhận dạng giọng nói đa ngôn ngữ và các mô hình nhận dạng giọng nói cơ bản chất lượng cao được đào tạo với dữ liệu giọng nói. Chức năng chính:- Học tập STT dựa trên mạng lưới thần kinh sâu
- Học tập dữ liệu giọng nói đa ngôn ngữ dung lượng lớn
- Dịch vụ STT
- Học tập thích ứng với mô hình âm thanh
- Học mô hình ngôn ngữ
- Cung cấp mô hình STT chất lượng cao
Công cụ tổng hợp giọng nói (text – to – speech, TTS)
Bằng cách học giọng nói của con người từ các câu nhất định, công cụ tổng hợp giọng nói của AI Suite có thể tạo ra giọng nói với giai điệu và ngữ điệu tương tự như con người. Đặc biệt, nó có thể tổng hợp giọng nói bằng giọng nói của các cá nhân hoặc lĩnh vực cụ thể được học trong thời gian thực thông qua Deep Learning và mô hình Tacotron. Chức năng chính:- Tổng hợp giọng nói
- Quản lý dữ liệu học tập
- Quản lý từ điển
- Quản lý dữ liệu học tập
- Quản lý dịch vụ
Công cụ đối thoại Trợ lý AI
Là hệ thống đối thoại chuyên sâu có khả năng hiểu ý nghĩa chính xác lời nói người dùng dựa trên Knowledge Graph và lập luận phức tạp. Từ đó cung cấp phản hồi chính xác, tạo ra mô hình đối thoại mạnh mẽ và linh hoạt. Chức năng chính:- Hiểu ý nghĩa, ý định chuyên sâu
- Sơ đồ tri thức và lý luận
- Q&A sâu đồng bộ
- Hỗ trợ đa kênh
- Trình xây dựng Bot và smart card
- Tái sử dụng Bot Group
Công cụ hỏi đáp sâu (Deep Q/A)
là hệ thống tìm và đề xuất câu trả lời cấp kiến thức (thay vì cấp thông tin đơn giản) cho các câu hỏi của người dùng từ kiến thức tích lũy được từ việc đào tạo. Công cụ hỏi đáp sâu hoạt động bằng cách tích hợp công nghệ Q&A dựa trên cơ sở tri thức (KBQA), công nghệ Q&A dựa trên truy xuất thông tin (IRQA), công nghệ Q&A dựa trên đọc máy (MRCQA), và công nghệ Q&A dựa trên tư vấn và lịch sử hội thoại (DLQA).
Chức năng chính:
- Trả lời câu hỏi dựa trên nền tảng kiến thức
- QA dựa trên tìm kiếm thông tin
- QA dựa trên đọc máy
- QA dựa trên học tập đối thoại
- Quản lý xây dựng tài nguyên ngôn ngữ
- Quản lý chất lượng QA
- Quản lý dịch vụ QA
Công cụ dịch máy (machine translation, MT)
Sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network) được phát triển từ công cụ dịch máy dựa trên phương pháp thống kê. Công cụ này được tích hợp với công cụ hỗ trợ dịch thuật trên máy tính CAT Tool (Computer-Assisted Translation) để liên tục cải thiện chất lượng và năng suất dịch thuật.
Chức năng chính:
- Mô hình Dịch Máy và Quản lý Mô hình
- Dữ liệu học và quản lý từ điển
- Chức năng quản lý dịch vụ
- Kiểm tra kết quả dịch thuật và quản lý chỉnh sửa sau khi dịch
Công cụ đọc máy (machine reading comprehension, MRC)
Có khả năng tự tìm các tài liệu liên quan đến câu trả lời của các câu hỏi và trình bày câu trả lời từ các tài liệu đó. Chức năng chính:- Cung cấp kết quả đọc máy tối ưu cho từng tình huống
- Có thể được sử dụng như QA mở
- Mở rộng dịch vụ thông qua kết nối với các công cụ AI
- Dịch vụ đọc máy
- Quản lý dữ liệu học tập
- Quản lý học tập
- Xác nhận và phân phối mô hình
Công cụ lập luận phức hợp
Tạo kiến thức bằng cách tích lũy kiến thức được khai thác từ các tài liệu có cấu trúc/phi cấu trúc dưới dạng Knowledge Graph, sau đó tìm kiếm và lập luận các sự kiện mới dựa trên mối quan hệ giữa các quy tắc hoặc kiến thức có sẵn. Đặc biệt, công cụ có thể tạo ra các mối quan hệ mới từ kiến thức sẵn có và sử dụng như kiến thức mới bằng cách kết hợp lý luận logic dựa trên quy tắc và lý luận quy nạp dựa trên học máy. Chức năng chính:- Lập luận ngữ nghĩa quy mô lớn
- Lập luận dựa trên quy tắc thực nghiệm
- Lập luận không thời gian
- Lập luận xác suất/lập luận không chắc chắn
Công cụ trích xuất kiến thức Kent
Công cụ cho phép khai thác kiến thức từ dữ liệu có cấu trúc/phi cấu trúc; học và quản lý quá trình xử lý hội thoại. Đồng thời cho phép trích xuất thông tin kiến thức hữu ích như hướng dẫn sử dụng sản phẩm, hợp đồng, v.v... Chức năng chính:- Chức năng quản lý tác vụ tự động trích xuất kiến thức
- Chức năng trích xuất kiến thức
- Chức năng kiểm tra kết quả trích xuất kiến thức
- Chức năng quản lý và tạo lập mô hình học tập kiến thức
- Chức năng đánh giá mô hình trích xuất tự động
Công cụ nhận dạng hình ảnh
Cho phép nhận dạng các đối tượng ở dạng ảnh và phân loại dựa trên các kết quả được công nhận. Công cụ nhận dạng hình ảnh có thể hỗ trợ các ứng dụng như tìm kiếm dựa trên hình ảnh, phụ đề video, công nghệ lái tự động, và hỏi đáp trực quan hoá. Chức năng chính:- Phân đoạn ngữ nghĩa
- Phán đoán cử chỉ, điệu bộ
- Nhận dạng cử chỉ tay
- Phát hiện đặc điểm khuôn mặt
- Phân loại nhóm tuổi/giới tính
- Nhận dạng và xác minh khuôn mặt
- Thông hiểu hình ảnh bằng sơ đồ tri thức
Công nghệ trí tuệ nhân tạo cho khách hàng của saltlux inc.
Xem những sản phẩm ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo mà tập đoàn Salltux Inc. đã phát triển cho các khách hàng lớn trên thế giới.
Các kênh dịch vụ khách hàng đang được mở rộng trong lĩnh vực tài chính, bao gồm cả dịch vụ di động và dịch vụ dựa trên AI. Nhu cầu về các dịch vụ tư vấn trí tuệ nhân tạo thông qua các kênh kỹ thuật số khác nhau cũng đang xuất hiện tại Ngân hàng Nonghyup. Trung tâm Hạnh phúc Khách hàng của Ngân hàng Nonghyup đặt mục tiêu xây dựng cơ sở hạ tầng hệ thống để có thể mở rộng kênh dịch vụ bằng cách tiếp nhận tất cả các môi trường yêu cầu dịch vụ tư vấn AI cho tư vấn viên và khách hàng, cả trực tuyến và ngoại tuyến. Thông qua đó, dự kiến Trung tâm Hạnh phúc Khách hàng sẽ đóng vai trò nòng cốt trong các dịch vụ AI và dẫn đầu toàn bộ lĩnh vực tài chính.
Thông tin dự án
- Thiết lập dịch vụ hỏi đáp tư vấn khách hàng: Cung cấp dịch vụ hỏi đáp về kiến thức tư vấn khách hàng. Tìm câu trả lời tương ứng sau khi nhận được câu hỏi của người sử dụng thông qua dịch vụ tư vấn trò chuyện bằng ứng dụng di động, và cung cấp bằng văn bản hoặc liên kết với dịch vụ như truy vấn tài khoản, chuyển khoản.
- Thiết lập dịch vụ hỗ trợ tư vấn qua điện thoại theo thời gian thực: Cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi bằng cách chuyển nội dung tư vấn qua điện thoại thành văn bản theo thời gian thực. Không giống như việc tư vấn viên trực tiếp đặt câu hỏi, bạn có thể phản hồi khách hàng nhanh chóng bằng cách tham khảo thông tin được trình bày bởi hệ thống AI trong quá trình tư vấn.
- Thiết lập dịch vụ tư vấn ảo AI Callbot: Hệ thống AI nhân tạo tiếp nhận cuộc gọi trước để trả lời câu hỏi đơn giản hoặc kết nối với tư vấn viên chuyên nghiệp. Cung cấp tư vấn tương tác thông qua mô hình đối thoại và cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi chung thông qua hệ thống Q&A.
- Dịch vụ tư vấn Robot hướng dẫn: Với vai trò là một robot hướng dẫn, cung cấp dịch vụ tư vấn và hướng dẫn khách hàng bằng cách liên kết các API được cung cấp bởi hệ thống AI của NH Nong Hyup Bank. Cung cấp tư vấn cho khách hàng thông qua việc xây dựng một mô hình đối thoại cho các nội dung tư vấn và kết nối hệ thống Q&A.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Khi cung cấp dịch vụ tư vấn, công cụ LEA, công cụ hỏi đáp sâu, công cụ xử lý hội thoại và công cụ đọc máy của Saltlux được ứng dụng để xử lý luồng hội thoại theo kịch bản dịch vụ và cung cấp câu hỏi cũng như câu trả lời.
Thành tựu đạt được
- Thiết lập cơ sở hạ tầng hệ thống mà có thể mở rộng dịch vụ ở tất cả các kênh cho nhân viên và khách hàng thông qua hệ thống tư vấn AI.
- Cung cấp dịch vụ tư vấn tương tác thông qua liên kết công cụ QA sâu và công cụ xử lý hội thoại. Thông qua đối thoại, hệ thống có thể hiểu ý định câu hỏi và trả lời khách hàng, nâng cao khả năng trả lời những câu hỏi không rõ ràng, và tiếp tục tư vấn các câu hỏi bổ sung để cung cấp dịch vụ chất lượng hơn.
- Nâng cao chất lượng tư vấn và chuyên môn hóa vai trò của tư vấn viên thông qua hoạt động hỗ trợ tư vấn.
- Mở rộng dịch vụ tới người dùng phổ thông bằng cách cài đặt dịch vụ tham vấn trong ứng dụng di động Nonghyup Bank, All-One Bank và Smart Banking App.
- Phát triển và thương mại hóa Callbot – Dịch vụ tư vấn điện thoại AI đầu tiên của Hàn Quốc. Công cụ có thể phản hồi nhanh hơn so với hướng dẫn ARS vốn có và cho phép tư vấn viên tập trung vào tư vấn chuyên nghiệp. Hệ thống robot thí điểm có thể cung cấp dịch vụ tri thức và tư vấn tương tác thông qua hoạt động của robot dẫn đường trong các kênh ngoại tuyến như chi nhánh.
Thông tin dự án
- Quản lý sáng tạo nội dung kiến thức: Quản lý sáng tạo nội dung tri thức: Xác định danh mục kinh doanh theo cấu trúc phân cấp bằng việc xem xét trích xuất kiến thức và chuyển đổi biểu mẫu biểu đồ tri thức cũng như trích xuất tri thức, và xây dựng các công cụ quản lý nội dung được chia nhỏ để quản lý nội dung kiến thức cho từng đơn vị danh mục.
- Tự động trích xuất dữ liệu kiến thức: Tự động trích xuất các ứng cử viên dữ liệu kiến thức bằng cách phân tích nội dung kiến thức được viết bằng văn bản phi cấu trúc. Áp dụng quá trình trích xuất kiến thức tự động trong đó kiến thức mục tiêu được xác định thông qua xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên trong nội dung, và dữ liệu được trích xuất thông qua mô hình học tập dựa trên Deep Learning. Dữ liệu kiến thức được trích xuất sẽ được chuyển đổi thành bộ ba để có thể lưu trữ trong biểu đồ tri thức.
- Xác minh và quản lý học tập kiến thức: Thiết lập môi trường quản lý chất lượng để xác minh và chỉnh sửa dữ liệu kiến thức được trích xuất tự động. Không ngừng nâng cao chất lượng và hiệu suất trích xuất kiến thức tự động.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Áp dụng công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên, công cụ học tập kiến thức và công cụ suy luận phức hợp để trích xuất và lưu trữ kiến thức từ nội dung kiến thức.
Thành tựu đạt được
- Trích xuất kiến thức tự động và trích xuất kiến thức là các lĩnh vực công nghệ còn đòi hỏi nhiều nỗ lực trong nghiên cứu và phát triển. Để cải thiện chất lượng và thỏa mãn kết quả của trích xuất kiến thức từ nội dung của miền tương ứng, các phương pháp khác nhau bao gồm xử lý ngôn ngữ và Machine Learning đã được nghiên cứu. Đây có thể được coi là một ví dụ thành công của việc áp dụng trích xuất kiến thức tự động vào các dịch vụ thực tế.
- Nội dung kiến thức được quản lý bởi hệ thống quản lý tri thức có thể được sử dụng trong hệ thống trí tuệ nhân tạo, từ đó tăng cường sử dụng kiến thức. bên cạnh đó, có thể giảm chi phí bảo trì kiến thức và tăng tính thuận tiện bằng cách thống nhất từng thông tin kiến thức được quản lý.
KEPCO KDN đã cho ra mắt dịch vụ Chatbot có ứng dụng các công cụ xử lý hội thoại cơ bản như xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiệu suất cao, công nghệ lập bản đồ ý định / thực thể và mô hình hội thoại. Các nỗ lực đã được thực hiện để mở rộng hệ thống nhằm cung cấp Q & A hiệu quả cho nhiều loại kiến thức trong tương lai, bao gồm cả việc liên kết các biểu đồ kiến thức. Để thuận tiện cho nhân viên nội bộ của KEPCO, các dịch vụ được đặt trên nền tảng tin nhắn dễ truy cập. Mục tiêu là cung cấp dịch vụ trả lời tùy chỉnh để cung cấp những kiến thức ngoài phổ thông liên quan đến lĩnh vực như đi công tác giải quyết nhiệm vụ thực tế, cho thuê thiết bị ICT, hay kết nối với người phụ trách công việc.
Thông tin dự án
- Xây dựng từ điển nghiệp vụ: Thu thập các câu hỏi thường gặp từ nhân viên nội bộ và xây dựng từ điển thuật ngữ.
- Hình thành mô hình đối thoại quy trình làm việc: Xây dựng mô hình đối thoại để Chatbot có thể hoạt động theo từng quy trình làm việc.
- Phân tích câu: Áp dụng các ý định khác nhau được rút ra thông qua tư vấn và phân tách câu nội dung tư vấn để tăng tỷ lệ trúng mục đích trích xuất và sử dụng nó để phân tích ý định.
- Triển khai dịch vụ hướng dẫn: Xây dựng hướng dẫn về hệ thống chi phí đi công tác và dịch vụ hướng dẫn công việc cho thuê thiết bị ICT.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Ứng dụng công cụ xử lý hội thoại và công nghệ hỏi đáp sâu của AI.
Thành tựu đạt được
- Nâng cao hiệu quả công việc bằng cách giảm nhân lực hỗ trợ các nhiệm vụ đơn giản của công việc dựa trên kiến thức.
- Tạo biểu đồ luồng logic phức tạp để ứng phó với từng tình huống công việc khác nhau.
- Có thể hỏi đáp về các thủ tục kinh doanh, đăng ký kinh doanh và đặt chỗ thông qua tích hợp phần mềm cộng tác trên nền tảng nhắn tin.
Do môi trường công nghệ mở, môi trường dịch vụ như tích hợp phát sóng/truyền thông, và cấu trúc tiêu thụ nội dung ngày càng phát triển, ngày càng có nhu cầu về một môi trường mà nội dung cần thiết có thể dễ dàng tìm thấy và tiêu thụ. Đó là lý do tại sao chúng tôi phát triển công nghệ đề xuất nội dung tùy chỉnh dựa trên đặc điểm và tình huống của người dùng. Trong trường hợp này, chúng tôi đã phát triển nghiên cứu tìm kiếm đề xuất nội dung phát sóng dành riêng cho người dùng về các nội dung video phát sóng và nội dung liên quan, bằng cách sử dụng các công nghệ khác nhau như phân tích ngôn ngữ, tìm kiếm, trích xuất và công nghệ ngữ nghĩa.
Hệ thống tìm kiếm đề xuất nội dung phát sóng gồm có 4 hệ thống: thu thập dữ liệu, tìm kiếm nội dung, đề xuất nội dung và máy chủ API. Có thể chia những hệ thống này thành các hệ thống độc lập. Các hệ thống độc lập này được phân loại thành thu thập dữ liệu, lập chỉ mục nội dung, phân tích nội dung, xác định nội dung, tìm kiếm nội dung, phân tích người dùng và đề xuất nội dung.
Thông tin dự án
- Nền tảng dữ liệu ưu tiên và nội dung: Thu thập và quản lý lưu trữ siêu dữ liệu phát sóng và thông tin liên quan ở KBS để phân tích chương trình phát sóng, lịch sử dịch vụ phát sóng và thông tin phản hồi của người dùng.
- Nền tảng tìm kiếm được đề xuất: Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử tiêu thụ nội dung của người dùng, mô hình người dùng tiêu thụ nội dung đưa ra được thông tin tương tự với những người dùng tiêu thụ nội dung khác, từ đó cung cấp kết quả tìm kiếm đề xuất nội dung.
- Phát triển thuật toán tìm kiếm được đề xuất: Thực hiện 2 thuật toán: Một là thuật toán dựa trên nội dung, có khả năng đề xuất nội dung theo dữ liệu người dùng nhập vào (cụm từ tìm kiếm, menu, nội dung) thông qua phân tích tính tương đồng/liên quan giữa các nội dung dựa trên đặc điểm của siêu dữ liệu nội dung đã được thu thập. Loại còn lại là thuật toán đề xuất dựa trên người dùng, có khả năng đề xuất dựa trên hồ sơ thông tin và sở thích cá nhân của người dùng. Thuật toán này sử dụng kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên người dùng và kỹ thuật lọc hợp tác dựa trên vật phẩm.
- Quản lý tìm kiếm được đề xuất: Triển khai các tính năng quản lý dữ liệu và dịch vụ cần thiết cho các hệ thống đề xuất như quản lý thu thập, quản lý mục lục, quản lý dự án, quản lý API và quản lý nội dung.
- Dịch vụ tối ưu tìm kiếm đề xuất: Phát triển giao diện tìm kiếm đề xuất và triển khai các dịch vụ như mục lục chương trình và trang đề xuất liên quan, tìm kiếm đề xuất dựa trên nội dung/từ khóa/người, đề xuất tùy chỉnh và đề xuất gần đây.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên và công cụ suy luận phức hợp của AI.
Thành tựu đạt được
- Xác định xu hướng nghiên cứu tìm kiếm đề xuất cho các dịch vụ đề xuất nội dung phát sóng. Đồng thời lập kế hoạch, nghiên cứu và phát triển các thành phần cấu tạo hệ thống đề xuất như thuật toán đề xuất, tính năng và dịch vụ chính.
- Thu thập dữ liệu nội dung phát sóng, siêu dữ liệu và thông tin lịch sử người dùng dựa trên mô hình tiêu chuẩn siêu dữ liệu phát sóng. Triển khai mô hình đề xuất theo từng thuật toán đề xuất thông tin lịch sử người dùng, mô hình đề xuất bằng kỹ thuật mà dữ liệu nội dung phát sóng và siêu dữ liệu trích xuất văn bản và thống kê.
- Ứng dụng tìm kiếm đề xuất nội dung cho dịch vụ đề xuất OHTV và các trang web tìm kiếm đề xuất, nhằm xây dựng dịch vụ sử dụng hệ thống tìm kiếm đề xuất.
- Công cụ tìm kiếm khuyến nghị được áp dụng cho hệ thống CMS tích hợp của KBS để nghiên cứu cách sử dụng công cụ. Chúng tôi đã phát triển dịch vụ tìm kiếm đề xuất dựa trên 5 chức năng đề xuất mà người dùng cung cấp, bao gồm: đề xuất dựa trên lịch sử tiêu dùng, đề xuất người được yêu thích, đề xuất thể loại yêu thích, đề xuất nhóm/giới tính/độ tuổi và đề xuất tổng hợp.
Tin tức và thông tin xã hội là cốt lõi của dữ liệu lớn có thể được phân tích bằng công cụ AI. Saltlux đã xây dựng dịch vụ Genie News, một ứng dụng tin tức thông minh cung cấp và đề xuất thông tin cá nhân hóa cho hơn 300,000 người dùng bằng cách phân tích hơn 1,200 tin tức trực tuyến/ ngoại tuyến cũng như truyền thông xã hội trên thời gian thực bằng công cụ AI.
Công cụ AI của Genie News có khả năng đọc 7 triệu thông tin tin tức và blog hàng ngày giống như con người. Công cụ này không chỉ tự động phân loại thành hơn 500 danh mục mà còn cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh bằng cách tự động nhận biết các vấn đề mới phát sinh. Đặc biệt, chức năng tin tức tùy chỉnh sử dụng công nghệ Deep Learning để học tập nội dung mà mỗi người dùng đọc cũng như tin tức từ khóa đã đăng ký và tự động dự đoán, đề xuất nội dung mà người dùng sẽ thích dựa trên kết quả đã học. Điều quan trọng là công cụ AI triển khai dịch vụ đề xuất thông tin phù hợp với cá nhân thông qua mạng lưới nơ ron nhân tạo ẩn danh mà không hề thu thập thông tin người dùng thông qua việc thực hiện đề xuất nội dung bằng cách tạo ra AI cho từng người dùng và mạng lưới nơ ron nhân tạo được cá nhân hóa.
Thông tin dự án
- Đề xuất nội dung phù hợp với người dùng thông qua Deep learning: Đề xuất nội dung phù hợp với người dùng thông qua Deep LearningNghiên cứu công nghệ tâm lý học (Psychography) dựa trên Deep Learning và công nghệ tích hợp dựa trên nhân khẩu học (Demography) để phát triển dịch vụ đề xuất thông tin.
- Quan sát thông minh về tin tức chuyên sâu và nội dung xã hội: Tìm hiểu vấn đề (chủ đề) chính và nội dung trọng tâm thông qua phân tích thời gian thực nội dung quy mô lớn.Phân loại nội dung theo danh mục và cung cấp phân tích nội dung tương tự /liên quan dựa trên công nghệ ngữ nghĩa
- Cung cấp trải nghiệm người dùng nâng cao hơn (UX): Triển khai UI/UX giúp tăng tính tiện lợi của người dùng và khả năng đọc nội dung.Cá nhân hóa nội dung quan tâm và thực hiện các tính năng chia sẻ xã hội.
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên và công nghệ suy luận phức hợp của AI.
Thành tựu đạt được
- (Cover Story) Thường xuyên cập nhật tin tức cho người dùng, quản lý các tin tức nóng trong ngày bằng cách cung cấp các thẻ tin tức khác nhau, loại bỏ tin tức trùng lặp và xếp hạng tin tức mới nhất, tin vắn 3 phút, v.v.
- (Tin tức/Luồng thông tin xã hội) Thu thập tin tức theo thời gian thực từ các trang lớn, cung cấp nhiều nội dung khác nhau bằng cách chọn lọc danh mục theo chủ đề/lĩnh vực mà người dùng quan tâm.
- (Tin tức tùy chỉnh) Dựa trên các từ khóa quan tâm đã đăng ký từ trước, chọn lọc và cung cấp nội dung phù hợp với người dùng.
- (Tin vắn 3 phút) Cung cấp tin vắn về các tin tức quan trọng hàng ngày như chính trị, kinh tế, thế giới, công nghệ thông tin, thể thao, v.v.
- (Đề xuất của Ziny) Nghiên cứu, phân tích sở thích của người dùng nhằm cung cấp nội dung phù hợp. Đồng thời cung cấp nhiều loại nội dung khác nhau phân theo chủ đề, độ tuổi và giới tính bằng thuật toán đề xuất.
- (Người xem bài viết) Cung cấp chế độ xem thông minh không quảng cáo giúp người dùng dễ đọc hơn.
- (Mục tin tức/Tin tức liên quan) Phân tích chủ đề hàng ngày trong các bài báo, sắp xếp tự động theo trình tự thời gian để người dùng có thể đọc được tin tức nhanh hơn. Đồng thời đề xuất các chủ đề liên quan khác để đa dạng hóa nhiều loại thông tin.
Saltlux đã giới thiệu các hệ thống tư vấn AI, dịch vụ trợ lý tư vấn ảo cho các ngành tài chính và hàng không Nhật Bản. Chúng tôi đã thương mại hóa các công nghệ AI như Machine Learning, lý luận kiến thức và hỏi đáp sâu. Sự ra đời của hệ thống tư vấn trí tuệ nhân tạo đã ngăn chặn tình trạng lộn xộn của khách hàng, cho phép hệ thống tự giải quyết vấn đề, cải thiện sự hài lòng của khách hàng, nâng cao hình ảnh doanh nghiệp, tăng lợi nhuận hoạt động và tăng sự hài lòng của khách hàng.
Thông tin dự án
- Tư vấn ảo của Ngân hàng Mizuho: Thiết lập một dịch vụ chăm sóc khách hàng (Concierge) mà hệ thống ảo có thể hiểu ý nghĩa của câu hỏi, tìm và đưa ra câu trả lời thích hợp như tư vấn viên thực. Để giải quyết các vấn đề cho khách hàng của Ngân hàng Mizuho, dịch vụ Mina Navigator của Push Type được cung cấp trên trang web của ngân hàng.
- Manex Securities: Thiết lập dịch vụ tư vấn trên trang web của Manex Securities.
- Công ty TNHH Bảo hiểm Nipponkoa: Thiết lập dịch vụ Daily Guardian giúp giải quyết những thắc mắc của khách hàng trên trang web chính thức của công ty TNHH Bảo hiểm Nipponkoa.
- Công ty Nippon Airways: Thành lập dịch vụ Amy trên WEB ANA SKY của All Nippon Airways (ANA).
Công nghệ ứng dụng & giải pháp
Ứng dụng công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên và công cụ hỏi đáp sâu.
Thành tựu đạt được
- Giữ chân khách hàng: Cung cấp phù hợp thông tin cần thiết cho khách hàng khi yêu cầu, giảm thiểu việc khách hàng rời đi trong khi chưa giải quyết được vấn đề ở trang web dịch vụ.
- Giảm số lần tư vấn: Giảm số lượng cuộc gọi và email tư vấn bằng cách ứng dụng dịch vụ hướng dẫn Concierge.
- Cải thiện sự hài lòng của khách hàng: Bổ sung kiến thức còn thiếu thông qua giám sát dịch vụ để cải tiến chất lượng tốt hơn. Tỷ lệ đánh giá của khách hàng tăng, dẫn đến mức độ hài lòng thực tế cũng tăng lên.