在日益數位化的世界中,挑戰往往不在於資訊的缺乏,而是無法有效獲取資訊。這個基本問題是無數網站和數位產品中反覆出現的摩擦來源,啟發了軟體工程師 Shrikrishna Joisa 創建 OpenSpeechAI,這是一個創新平台,旨在改變組織溝通和用戶尋找答案的方式。
Joisa 是紐約市一位經驗豐富的軟體工程師,專精於 AI 和機器學習驅動的系統,他觀察到一個普遍存在的問題:企業大量投資於建立全面的文件、常見問題解答和詳細的產品頁面,但訪客經常帶著未解答的問題離開。他解釋說,罪魁禍首不是缺少資料,而是傳統網站耗時的導航和有限的搜尋體驗。
「我創立 OpenSpeechAI 是因為反覆觀察到數位產品和公司網站中存在相同的摩擦:資訊存在,但用戶無法有效獲取,」Joisa 在採訪中表示。「團隊大量投資於文件、常見問題解答和產品頁面,但訪客仍然帶著未解答的問題離開,僅僅因為導航耗時且搜尋體驗有限。」
他的動機非常個人化。「我討厭訪客帶著未解答的問題離開我的網站。你花費數週撰寫文件、建立常見問題解答頁面並添加詳細的產品描述。但人們仍然會向你詢問那些就在文件第三頁上的內容。」
Joisa 強調,核心問題不在於資訊的缺失,而在於其可發現性。「資訊存在;只是人們找不到它,」他說。「他們不會翻閱 47 頁的 PDF 來獲得答案,他們肯定也不會花 10 分鐘瀏覽你的網站結構。」
OpenSpeechAI 被構想為這場數位捉迷藏的解藥。其前提看似簡單卻影響深遠:上傳你的內容、訓練 AI 代理,讓它即時回答訪客問題。這種方法透過使現有知識變得對話化和即時可訪問來彌合差距,允許組織透過「基於事實的 AI 回應」呈現相關資訊。Joisa 強調,目標「不是取代文件,而是使其可用」。
彌合 B2B 和 B2C 的資訊差距
根據 Master of Code 最近的報告,大約 70% 至 80% 的公司已採用或計劃採用聊天機器人進行 AI 驅動的客戶服務和互動。2026 年的最新數據顯示,78% 的公司已在至少一個核心功能中實施對話式 AI。B2B(60%)的採用率高於 B2C(42%)領域,這是由成本節約和 24/7 服務需求所驅動的。
OpenSpeechAI 的需求超越了行業特性,對企業對企業(B2B)和企業對消費者(B2C)平台都至關重要。正如 Joisa 解釋的那樣,「B2B 和 B2C 平台都在資訊發現方面面臨困難,」他說。「在 B2B 環境中,買家在做出決策前通常需要技術澄清。在 B2C 環境中,用戶期望即時答案和個人化指導。」
傳統聊天機器人往往力不從心,依賴腳本流程或通用語言生成,這會限制其實用性。OpenSpeechAI 透過直接在組織自身經過驗證的材料中檢索和確立回應來區別於其他系統。這使其能夠提供情境化、準確的答案而非範本式回覆,顯著減少客戶旅程中的摩擦,同時確保品牌一致性。
根據 Statista 2025 年的報告,來自流行聊天機器人(ChatGPT、Gemini、Copilot 和 Perplexity 的免費版本)的大約一半聊天機器人回應包含準確性問題(48%)。此外,17% 存在重大錯誤,主要涉及來源和缺少情境。與 2024 年 12 月的 Statistica 報告相比,不準確回應的比例顯著更高:所有四個 LLM 為 72%,證明正在取得重大改進,但仍需要做更多工作來整體改進 LLM 模型。
克服當前 AI 聊天機器人的限制
Joisa 敏銳地意識到許多 AI 聊天機器人助理中普遍存在的當前缺陷。「最大的限制之一是可靠性;許多 AI 聊天機器人生成流暢的回應,但如果沒有在經過驗證的內容中確立這些回應,它們就有產生幻覺或模糊答案的風險,」他說
除了單純的流暢性,他指出許多系統缺乏深度。「另一個限制是表面層級的互動。」正如 Joisa 解釋的:「一些系統以對話方式回應,但缺乏結構化檢索、情境記憶管理或與公司真實知識庫的整合。沒有這些組成部分,AI 助理一開始可能感覺有幫助,但在更複雜的查詢下會失敗。」
OpenSpeechAI 透過優先考慮準確性、情境檢索以及與組織知識庫的深度整合來直接解決這些問題。
對話式和易於理解語言的藝術
確保 OpenSpeechAI 在語言上保持對話式和易於理解是其設計的核心。Joisa 解釋說:「保持對話清晰度始於情境。每個回應都是根據用戶的特定查詢和最相關的檢索內容生成的,而不是依賴靜態腳本或通用回覆。」
一個關鍵特性是其自動語言適應。「系統還會檢測用戶輸入的語言並相應地回應,允許互動保持自然而無需手動配置。透過將情境確立與自動語言適應相結合,助理在保持對話式的同時與經過驗證的來源材料保持一致。」這意味著來自西班牙的訪客在凌晨 2 點提出問題時,將無縫地收到西班牙語答案,而無需任何手動設置。
確立事實作為 AI 互動的未來
OpenSpeechAI 背後的動機——透過直接在組織自身材料中確立回應來即時提供現有內容——是 Joisa 認為將其定位為 AI 互動未來的原因。
「隨著 AI 採用的增加,信任變得至關重要,」他說。「用戶和組織需要不僅流暢而且準確的系統。在組織自身材料中確立回應確保答案可追溯並與經過驗證的資訊保持一致。」
這種方法標誌著一個範式轉變。「這種方法將 AI 從通用對話層轉變為結構化知識的智能訪問點;而不是取代內容,它增強了其可用性。」Joisa 堅信這種模式的長期可持續性:「從長遠來看,結合檢索、驗證和對話介面的系統將比純粹生成式工具更具可持續性。」
多語言能力的不可或缺角色
在全球化的數位環境中,多語言支援不僅僅是一個功能,而是一種必需品。「數位受眾是全球性的,用戶互動不遵循單一語言界限。啟用多語言能力減少摩擦,並使支援在各個地區都可訪問,而無需單獨部署或手動配置。」
OpenSpeechAI 利用先進的語言模型支援 50 多種廣泛使用的語言,自動檢測訪客的語言並相應地回應。「重點不僅僅是翻譯,而是在組織的來源材料中確立回應的同時保留情境和意圖,」他說。「這確保用戶可以使用他們最熟悉的語言訪問準確的資訊。」
前方的道路:隨著用戶需求而演進
展望未來,Joisa 強調 OpenSpeechAI 的產品開發將保持動態和以用戶為中心。「產品開發將繼續由真實的用戶反饋塑造,」他說。「雖然核心系統專注於知識檢索和對話互動,但我們正在積極改進用戶介面、擴展支援工具,並改善組織管理和更新其內容的方式。」
隨著採用率的增長,焦點將從核心能力擴展到可用性和支援。「這包括更好的分析、更清晰的配置工作流程,以及基於用戶實際與系統互動方式的迭代改進,」Joisa 說。「長期目標是負責任地發展平台——擴展功能而不損害可靠性、清晰度或性能。」
