人工智慧 （AI） 正在推動零售業的對話式商務，越來越多地商家使用聊天機器人來簡化和改善客戶服務。這可以幫助解決回答客戶諮詢，解決客戶問題到推薦產品幫助銷售更多商品的所有問題。語音到文字的翻譯是人與機器之間達成溝通的重要組成部分，而且它正日益複雜。
雖然零售業是這項技術的一個主要應用場景，但我們實際上只是觸及了未來發展的皮毛。原因如下：音訊是非結構化資料。這些資訊的轉錄使我們能夠更容易地對其進行分析，以提供有用的業務見解。如果不將音訊翻譯成文字，那些沒有先進技術的公司將不知所措。
總而言之，如果我們忽略了談話的重要部分，就很難全面瞭解消費者。如果我們談論的是醫療保健或製藥等行業的應用，您可以想象這會帶來多大的危害。如果您無法將患者的重要病史（無論是儲存在電子病歷還是醫生的筆記中）與遠端醫療預約期間的談話中提出的問題聯絡起來，則治療和結果可能會受到影響。
儘管語音到文字的翻譯在垂直領域取得了巨大的成功，但對於潛在使用者這不是最重要的。事實上，最近的全球研究發現，18% 的受訪者表示即時翻譯是人工智慧發展最不令人興奮的領域，其次是 3D 列印（11。7%）、推薦（13。3%）、技術投資（ 15。9%）和麵部識別（16。8%）。雖然語音到文字的翻譯可能沒有自動駕駛汽車或虛擬助手那麼有吸引力，但它確實提供了真實、實用的應用。
事實上，當被問及希望人工智慧在工作中幫助他們什麼時，同一項調查中近 30% 的受訪者提到了語音到文字的翻譯。雖然與其他領域（知識交付和協助、軟體部署監控和最佳化、個性化等）相比，這一數字較低，但它肯定可以改善員工日常運營中的工作流程。這使員工能夠專注於更高價值的關鍵業務任務，這可以在生產力方面獲得回報。
例如，微軟等廣泛使用的辦公套件提供語音聽寫功能。Word 的語音轉文字功能使使用者可以說出單詞，而不必在鍵盤上鍵入。這有助於捕捉意識流的想法或只是減少手動打字所花費的時間。來自客戶服務電話、會議音訊和影片以及其他區域的語音轉錄可以快速製表和儲存，讓聽眾能夠在場，並在以後回顧內容以鞏固他們的學習。
語音到文字翻譯的另一個特別有用的領域是連線多語言體驗。隨著勞動力變得更加分散和全球化，大流行帶來的遠端和混合工作轉移加速了這一趨勢，對語言翻譯的需求變得越來越普遍。口語和寫作之間的細微差別可能難以破譯，但多語言語音到文字的轉錄可以幫助平衡競爭環境並培養跨地圖團隊之間的協作文化。
透過以多種格式（在本例中為音訊和文字）捕獲資訊，我們可以獲得更好的業務洞察力。幸運的是，支援 AI 的文字到語音翻譯使我們能夠以自動方式執行此操作，而無需手動輸入資料，這既耗時又容易出現人為錯誤。雖然語音到文字的翻譯還處於早期階段，但進步和發展的潛力是顯而易見的。隨著 NLP 和其他語音識別領域變得更加複雜，我們在該領域可以做的事情的可能性也將越來越大。
