Amazon Web Services (AWS) объявила в понедельник, что интегрирует возможности аналитики вызовов на основе машинного обучения (ML) в SDK Amazon Chime, чтобы упростить процесс получения информации из аудиозвонков, транскрипций и анализа голоса в реальном времени. Amazon Chime SDK — это комплект для разработки программного обеспечения, который позволяет разработчикам реализовывать функции обмена сообщениями, аудио, видео и демонстрации экрана в веб-приложениях или мобильных приложениях.
Благодаря этим обновлениям разработчики теперь могут включать голосовую аналитику на основе машинного обучения в свои приложения. Согласно AWS, модель машинного обучения может обнаруживать и классифицировать тон участников, независимо от того, выражают ли они положительные, нейтральные или отрицательные настроения. Себастьян Стормак, главный защитник разработчиков в AWS, объяснил в своем блоге, что анализ тона голоса использует машинное обучение для определения тональности путем совместного анализа лексической, лингвистической, акустической и тональной информации из речевых сигналов.
Стормак заявил, что данные анализа тонов голосовых вызовов в режиме реального времени доступны в выбранном разработчиком озере данных, которое затем можно использовать для создания настраиваемых информационных панелей для визуализации данных. AWS отмечает высокий спрос на функции аналитики звонков в различных отраслях, таких как банковское дело, финансовые услуги, аутсорсинг бизнес-процессов (BPO), государственный сектор, здравоохранение, телекоммуникации и страхование. Информация, полученная в результате аналитики звонков, может улучшить стратегии продаж, производительность сотрудников и общую эффективность предприятия.
Помимо интеграции аналитики вызовов в SDK, AWS обновила Консоль управления AWS, их централизованный раздел для всех сервисов AWS, чтобы упростить процесс реализации возможностей аналитики вызовов в приложениях, использующих SDK. Раздел Amazon Chime SDK консоли управления AWS теперь предлагает графическую конфигурацию, которая позволяет разработчикам включать аналитику в аудиоприложения, не требуя опыта работы с облачной инфраструктурой, телефонией или искусственным интеллектом или написания кода.
Разработчики могут выбрать сервис AWS AI, который они предпочитают использовать для анализа аудиоданных в реальном времени, например голосовую аналитику, Amazon Transcribe или Amazon Transcribe Call Analytics. Стормак упомянул, что AWS обеспечивает интеграцию между сервисами ИИ и голосовыми или телефонными приложениями. Консоль управления помогает разработчикам указать, куда они хотят направлять аналитические данные: в поток Amazon Kinesis или в корзину Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Уведомления в режиме реального времени от голосовой аналитики можно отправлять в функцию на основе AWS Lambda, в очередь SQS или в тему Amazon Simple Notification Service.
Чтобы визуализировать собранную информацию, предприятия должны сначала отправить результаты анализа в озеро данных, а затем использовать такой сервис, как Amazon QuickSight или Tableau, для создания информационных панелей. Затем эти информационные панели можно встраивать в приложения, вики-сайты и порталы или загружать в виде предварительно созданных информационных панелей в виде шаблонов AWS CloudFormation для развертывания в учетной записи AWS. Аналитика вызовов также может генерировать оповещения в режиме реального времени, публикуя события в Amazon EventBridge, который можно интегрировать в учетную запись AWS или любое другое стороннее приложение.
Хотя новые возможности аналитики вызовов не требуют инвестиций в инфраструктуру, AWS будет взимать плату с предприятий в зависимости от их использования. Цена определяется объемом аудиоданных, анализируемых в минуту, и может варьироваться в зависимости от местоположения центра обработки данных. Эти функции аналитики вызовов в настоящее время доступны в регионах Восток США (Северная Вирджиния), Азиатско-Тихоокеанский регион (Сингапур) и Европа (Франкфурт).
В дополнение к предложениям AWS в последнее время набирают обороты платформы low-code и no-code, такие как AppMaster.io, которые меняют способы разработки и обслуживания приложений в компаниях. AppMaster, платформа no-code, насчитывающая более 60 000 пользователей, позволяет профессионалам создавать веб-приложения, мобильные и серверные приложения с меньшими затратами и временем, затрачиваемым на традиционные методы разработки. Автоматизируя процесс разработки приложений, такие платформы, как AppMaster, повышают гибкость в различных отраслях, таких как банковское дело, здравоохранение и страхование.
