アリペイは65歳以上の高齢者が直接人間サービスを利用できる専用ホットラインを立ち上げた。

アリペイは65歳以上の高齢者が直接人間サービスを利用できる専用ホットラインを立ち上げた。

IT Homeは2月9日、「高齢者のデジタル適応力に関する調査報告」によると、スマートフォンを使用する高齢者がますます増えているという。高齢者は携帯電話のアプリケーションを学びたいが、1対1の患者支援が不足している。高齢者の約70%が携帯電話の使い方を独学に頼っており、40%以上が電話をかけたりニュースを読んだりするなど基本的な機能しか使えない。

2月9日、アリペイは「ブルーベスト」アクセシビリティプランのアップグレードを継続し、高齢者向けの「ウォームホットライン」を立ち上げ、ワンクリック着信で人間のオペレーターに直接接続できる高速チャネルを開設すると公式に発表した。

IT Homeは、今後、65歳以上のすべての高齢者がAlipayカスタマーサービスホットライン95188に電話すると、直接手動カスタマーサービスに入ることができることを知りました。健康コードの使用、公共交通機関の利用、携帯電話の充電、水道・電気・ガスの支払いなど、日常生活で遭遇する問題をデジタル選択やその他の操作を経ることなく解決できます。

「あったかホットライン」サービスは2か月間試験運用されており、1人あたり平均1日10件以上の高齢者からの助けを求める電話を受けているとのこと。よくあるトラブルは、携帯電話の基本的な使い方、「どうやって送るの?小さな飛行機しか見えない」「どうやってアンインストールするの?みんな震えている」などであり、公共交通機関や健康管理がそれに続く。

今回、「暖洋洋」ホットラインサービスでは予約機能も提供します。 2月12日から17日までの春節期間中、子供が年老いた両親と一緒にいないときは、アリペイで「暖洋洋」を検索して予約することができます。カスタマーサービスが率先して電話をかけ、疫病報告などの温かいサービスを提供します。

Alipayは、AI人工知能などの技術に基づき、ユーザーからの問い合わせの95%をAlipayのインテリジェントカスタマーサービスを通じて処理できると述べた。しかし、テクノロジーの進歩は人間の温かさに取って代わることはできません。高齢者がデジタルライフの利便性を安心して享受するには、人と人の間に本当のつながりが必要です。

Alipayの手動サービスでは、通常、問題解決に約7分かかりますが、高齢者は話すのが遅く、中国語を理解できず、送信やアンインストールなどの操作に慣れていないため、一から教える必要があります。平均サービス時間は30分以上です。この目的のために、Alipay は既存のオペレーターをトレーニングするだけでなく、方言を理解するカスタマー サービス オペレーターのグループも採用しました。 「多くの場合、ユーザーは携帯電話番号などを提供する必要があります。当社のカスタマーサービス担当者の中には、広東語や四川語を含む 8 つの方言の数字の聞き取りと読み取りに堪能な者もいます。」

<<:  2021年に予測される6つのテクノロジートレンド

>>:  陳根:人工知能は人間と機械の間の感情的な溝を埋めている

推薦する

50億のブルーオーシャンが呼び寄せる、電力検査ロボットが最前線に

[[398288]]近年、気温が高くなり、多くの地域で扇風機やエアコンが使用されるようになり、それに...

2か月でAIをゼロから学んだ方法とは?

編集者注: 人工知能は「電気」のようなものになりつつあり、その将来の発展に関心を持つ人は誰でもそれに...

Google、ファイルサイズを35%削減できる新しいJPEGアルゴリズムをオープンソース化

海外メディアの報道によると、Googleはファイルサイズを約35%削減、あるいはファイルサイズを変え...

自己一貫性を利用して大規模モデルの推論能力を向上させたGoogleは、ベンチマークの数学問題の75%を解決しました。これはGPT-3よりも20%高い数値です。

言語モデルはさまざまな NLP タスクで目覚ましい成功を収めていますが、その推論能力は不十分な場合が...

スマート教育を開発することの価値は何でしょうか? 5GとAIが重要な役割を果たす

国内の感染予防・抑制状況が基本的に安定してきたため、各地で大学や小中学校などで「授業再開」が実施され...

エネルギーの未来: 仮想発電所はエネルギー転換を加速できるか?

コペルニクス気候変動サービスによると、2023年は記録上最も暖かい年となっただけでなく、世界の平均表...

TensorFlow から Theano まで: 7 つのディープラーニング フレームワークの水平比較

ディープラーニング プロジェクトを開始する前に、適切なフレームワークを選択することが非常に重要です。...

生成AIの構築には、大きなモデルだけでは不十分

生成型人工知能 (GenAI) の急速な台頭により、企業はビジネス アプリケーションでこのテクノロジ...

英国のAI研究者マイケル・ローンズによる機械学習の5つの大きな落とし穴を避けるための独占ガイド

[[416810]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leip...

Googleの自然言語処理はさらに一歩進んで、複雑な質問に直接答えることを可能にしました。

Google 音声検索は 2008 年に開始され、4 年後には人物、場所、物に関する情報を含む「ナ...

AIはIoTベースのDDoS攻撃を阻止できる

研究者らによると、人工知能はインターネットサービスプロバイダー(IPS)がDDoS攻撃に先手を打つの...

WOT2018 孫林:連佳は人工知能技術の応用の原理と技術を探る

[51CTO.com からのオリジナル記事] 7 年間の努力と見事な変貌。 2012年以降、6年連続...

ディープラーニングで構造化データを処理するにはどうすればよいですか?

この投稿では、ディープラーニングのあまり知られていない応用分野である構造化データに焦点を当てます。こ...

機械学習をサポートする 8 つのデータ ウェアハウス

[[399333]] [51CTO.com クイック翻訳]非常に大きなデータセットの場合、理想的な状...

階乗関連のアルゴリズムとその C++ 実装

階乗とは、必要な数値が得られるまで 1 × 2 × 3 × 4 を掛け合わせることを意味します。 C...