सिर्फ 13% संगठनों ने कई ग्राहक यात्राओं में वॉयस एआई लागू किया

भारत में कंपनियां ग्राहक सेवा, बिक्री और दूसरी कारोबारी प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए Voice AI का इस्तेमाल तेजी से बढ़ा रही हैं। अब चुनौती सिर्फ नए वॉयस एजेंट बनाने की नहीं है। बड़ा सवाल यह है कि ये एजेंट भारतीय भाषाओं, अलग-अलग क्षेत्रीय उच्चारणों, हिंदी-अंग्रेजी की मिली-जुली बातचीत और आसपास के शोर के बीच कितनी सटीक और भरोसेमंद सेवा दे पाते हैं।

नई दिल्ली। Voice AI तकनीक को शुरुआती प्रयोगों से निकालकर बड़े स्तर पर इस्तेमाल में लाना कंपनियों के लिए अब भी आसान नहीं है। किसी नियंत्रित माहौल में अच्छा काम करने वाला वॉयस सिस्टम जरूरी नहीं कि वास्तविक ग्राहकों से बातचीत के दौरान भी उतना ही अच्छा प्रदर्शन करे। वास्तविक कॉल में भाषा, उच्चारण, बोलने की गति और बातचीत का तरीका लगातार बदल सकता है।

NASSCOM की India Voice AI Readiness 2026 रिपोर्ट के हवाले से साझा किए गए आंकड़ों के अनुसार, सर्वे में शामिल केवल 13 प्रतिशत संगठनों ने Voice AI को कई ग्राहक यात्राओं में बड़े स्तर पर लागू किया है। वहीं, 30 प्रतिशत से अधिक संगठनों ने क्षेत्रीय भारतीय उच्चारणों को समझने और संभालने में असंगतियों की बात कही है।

ये आंकड़े बताते हैं कि भारत में Voice AI का अगला चरण केवल ज्यादा वॉयस एजेंट तैयार करने तक सीमित नहीं रह सकता। कंपनियों को इन एजेंट की सटीकता, विश्वसनीयता और वास्तविक परिस्थितियों में काम करने की क्षमता पर भी ध्यान देना होगा। ग्राहक से बातचीत के दौरान सिस्टम का सही बात समझना और उसी के मुताबिक जवाब देना इसकी उपयोगिता के लिए जरूरी है।

Voice AI आधारित सिस्टम का इस्तेमाल ग्राहक सहायता, अपॉइंटमेंट बुकिंग, लीड क्वालिफिकेशन, भुगतान संबंधी रिमाइंडर और बिक्री जैसे कामों में किया जा सकता है। इन कामों में ग्राहकों से बार-बार एक जैसी जानकारी लेनी पड़ सकती है या उन्हें किसी प्रक्रिया के अगले चरण के बारे में बताया जा सकता है। ऐसे मामलों में ऑटोमेशन मददगार हो सकता है, लेकिन इसके लिए सिस्टम का बातचीत को सही संदर्भ में समझना जरूरी है।

वास्तविक कॉल के दौरान ग्राहक तेज बोल सकते हैं। वे स्थानीय शब्दों का इस्तेमाल कर सकते हैं या एक ही वाक्य में हिंदी और अंग्रेजी के शब्द मिला सकते हैं। बातचीत के दौरान ग्राहक अचानक अपना सवाल बदल सकते हैं, किसी दूसरी समस्या का जिक्र कर सकते हैं या पहले दिए गए जवाब पर अलग प्रतिक्रिया दे सकते हैं। इन बदलावों को समझना Voice AI सिस्टम के लिए एक अहम चुनौती है।

नेटवर्क की गुणवत्ता और आसपास का शोर भी बातचीत को प्रभावित कर सकता है। ग्राहक ऐसी जगह से बात कर सकते हैं जहां कई तरह की आवाजें आ रही हों। इस स्थिति में सिस्टम को ग्राहक की आवाज और दूसरे शोर के बीच फर्क करना होगा। अगर आवाज सही ढंग से सुनी या पहचानी नहीं गई, तो आगे की पूरी बातचीत गलत दिशा में जा सकती है।

ऐसे माहौल में केवल ग्राहक की आवाज को टेक्स्ट में बदल देना पर्याप्त नहीं है। सिस्टम को यह समझना होगा कि ग्राहक की जरूरत क्या है, उसका सवाल किस संदर्भ में पूछा गया है और उसे किस तरह का जवाब चाहिए। जवाब देने के बाद भी यह देखना जरूरी है कि ग्राहक की समस्या वास्तव में हल हुई या नहीं।

कई मामलों में Voice AI सिस्टम को बातचीत को मानव प्रतिनिधि तक पहुंचाने की जरूरत पड़ सकती है। जटिल, संवेदनशील या अनसुलझे मामलों के लिए पहले से साफ नियम होने चाहिए। इन नियमों के आधार पर सिस्टम तय कर सके कि वह खुद बातचीत जारी रखे या मामला मानव प्रतिनिधि को सौंप दे।

इससे ग्राहक को अपनी समस्या बार-बार समझाने की जरूरत कम हो सकती है। साथ ही, गलत या अधूरे समाधान से बचने में भी मदद मिल सकती है। लेकिन यह तभी संभव है जब वॉयस एजेंट ग्राहक की पहले की बातचीत और समस्या से जुड़े संदर्भ को सही ढंग से मानव प्रतिनिधि तक पहुंचाए।

भारत जैसे बहुभाषी देश में Voice AI की सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि सिस्टम अलग-अलग भाषाओं और बोलने के तरीकों को कितनी अच्छी तरह समझता है। एक ही भाषा बोलने वाले लोगों के उच्चारण, शब्दों और बोलने की गति में अंतर हो सकता है। क्षेत्रीय उच्चारणों को समझने में होने वाली असंगति ग्राहक के अनुभव को सीधे प्रभावित कर सकती है।

हिंदी-अंग्रेजी की मिली-जुली बातचीत भी इस तकनीक के सामने बड़ी चुनौती है। ग्राहक तकनीकी शब्द अंग्रेजी में बोल सकते हैं और बाकी बात हिंदी में कह सकते हैं। कई बार एक ही वाक्य में दोनों भाषाओं के शब्दों का इस्तेमाल हो सकता है। अगर सिस्टम भाषा के इस बदलाव को सही ढंग से नहीं समझता, तो वह गलत जवाब दे सकता है या ग्राहक की समस्या को अधूरा समझ सकता है।

इसलिए Voice AI को वास्तविक परिस्थितियों के लिए तैयार करने में स्पीच रिकग्निशन, शोर कम करने वाली तकनीक और स्वाभाविक आवाज में जवाब देने की क्षमता पर ध्यान देना जरूरी है। इसके साथ ही, ऐसे सिस्टम की जरूरत है जो बातचीत के संदर्भ को समझ सके। केवल अलग-अलग शब्द पहचान लेना पर्याप्त नहीं होगा। बातचीत के पूरे मतलब को समझना भी जरूरी है।

बड़े स्तर पर Voice AI लागू करने के लिए वॉयस एजेंट तैयार करना अकेला काम नहीं है। इसे कंपनियों के मौजूदा CRM, टेलीफोनी इंफ्रास्ट्रक्चर, ग्राहक सेवा प्लेटफॉर्म और दूसरे व्यावसायिक सिस्टम से जोड़ना भी जरूरी है। इन सिस्टम के साथ जुड़ाव के बिना वॉयस एजेंट के लिए ग्राहक से मिली जानकारी का इस्तेमाल करना और आगे की प्रक्रिया शुरू करना मुश्किल हो सकता है।

मौजूदा बिजनेस सिस्टम से जुड़ाव इसलिए भी जरूरी है क्योंकि Voice AI को ग्राहक संवाद के एक बड़े हिस्से के साथ काम करना होता है। ग्राहक सेवा, बिक्री और भुगतान संबंधी प्रक्रियाओं में अलग-अलग जानकारी और सिस्टम की जरूरत हो सकती है। अगर वॉयस एजेंट इन प्रणालियों से जुड़ा नहीं है, तो वह बातचीत तो कर सकता है, लेकिन ग्राहक की समस्या को आगे बढ़ाने या समाधान तक पहुंचाने में सीमित रह सकता है।

विशेषज्ञों के अनुसार, Voice AI की उपयोगिता का आकलन केवल इस आधार पर नहीं होना चाहिए कि कितनी कॉल ऑटोमेट की गईं। यह भी देखना जरूरी है कि ग्राहक की समस्या का समाधान हुआ या नहीं, पहली बातचीत में समाधान की दर कितनी रही, ग्राहक कितने संतुष्ट रहे और बातचीत की गुणवत्ता कैसी थी। प्रति संपर्क लागत भी एक महत्वपूर्ण मानक है।

इसका मतलब है कि बड़ी संख्या में कॉल संभालना अपने आप में सफलता का पर्याप्त पैमाना नहीं है। अगर सिस्टम बहुत सारी कॉल तो संभाल ले, लेकिन ग्राहक को सही जवाब न मिले या उसे बाद में मानव प्रतिनिधि से फिर संपर्क करना पड़े, तो ऑटोमेशन का उद्देश्य पूरा नहीं माना जा सकता। लागत और कार्यक्षमता के साथ ग्राहक अनुभव को भी बराबर महत्व देना होगा।

एंटरप्राइज कम्युनिकेशन प्लेटफॉर्म कंपनी Fonada के समूह की रिसर्च एवं इनोवेशन इकाई FonadaLabs वॉयस टेक्नोलॉजी के अलग-अलग पहलुओं पर काम कर रही है। कंपनी की प्रोफाइल के अनुसार, इसका तकनीकी प्लेटफॉर्म स्पीच रिकग्निशन (ASR), टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS), वॉयस क्लोनिंग, नॉइज कैंसलेशन और वॉयस इंटेलिजेंस जैसी क्षमताओं पर केंद्रित है।

Fonada का प्लेटफॉर्म क्लाउड टेलीफोनी, कॉन्टैक्ट सेंटर, मैसेजिंग और कम्युनिकेशन APIs जैसी सुविधाएं भी उपलब्ध कराता है। कंपनी के मुताबिक, इन तकनीकों को एक साथ जोड़ने का उद्देश्य कारोबारों को ग्राहक संवाद के अलग-अलग माध्यमों पर ऑटोमेशन और कम्युनिकेशन सुविधाएं उपलब्ध कराना है।

FonadaLabs के सह-संस्थापक नितिश गोपालानी दूरसंचार, आईटी इंफ्रास्ट्रक्चर, बिक्री, मार्केटिंग और बिजनेस डेवलपमेंट सहित अलग-अलग क्षेत्रों में 25 वर्षों से अधिक का अनुभव रखते हैं। कंपनी की प्रोफाइल के अनुसार, उनका फोकस एंटरप्राइज स्तर की तकनीक को ज्यादा सुलभ और व्यावहारिक बनाने के साथ-साथ सुरक्षा, परिचालन दक्षता और ग्राहक अनुभव को बेहतर करने पर है।

Voice AI का अगला चरण उन समाधानों के लिए महत्वपूर्ण होगा जो केवल सवालों के जवाब देने के बजाय ग्राहक की समस्या को समझकर उसका समाधान कर सकें। इसके लिए कंपनियों को भाषा और उच्चारण की सटीकता, मौजूदा सिस्टम के साथ एकीकरण, डेटा सुरक्षा और जरूरत पड़ने पर मानव हस्तक्षेप की व्यवस्था पर एक साथ ध्यान देना होगा।

एंटरप्राइज स्तर पर Voice AI की सफलता केवल ज्यादा कॉल संभालने से तय नहीं होगी। असली कसौटी यह होगी कि तकनीक ग्राहकों की जरूरतों को कितनी अच्छी तरह समझती है, कितनी विश्वसनीय सेवा देती है और कारोबार की लागत व कार्यक्षमता पर उसका कितना सकारात्मक असर पड़ता है।

भारत के विविध भाषाई परिवेश में यही अंतर Voice AI के एक सफल प्रयोग और बड़े स्तर पर उपयोगी व्यावसायिक समाधान के बीच निर्णायक साबित हो सकता है। Agent बनाना शुरुआती कदम हो सकता है, लेकिन लंबे समय तक काम आने वाली तकनीक के लिए सटीकता, भरोसेमंद प्रदर्शन और सही समय पर मानव मदद की व्यवस्था जरूरी होगी।