Natural Language Processing
Un moteur de compréhension du langage naturel
boosté pour la Relation Client et pré-entraîné par secteurs pour des performances inégalées
NLU dédié à la Relation Client
Résultant d’une collaboration fructueuse entre les linguistes passionnés et les ingénieurs experts de la AI & Data Factory, notre moteur de compréhension du langage naturel se distingue par son très haut niveau de performance.
Avec plus de 150 000 verbatims nettoyés et catégorisés par notre équipe de linguistes, cet outil est « fine-tuné » sur le monde de la relation client et dépasse les outils concurrents sur le marché en termes de précision.
NLU pré-entraîné par secteurs d'activité
Organisés par secteurs d'activité tels que la santé, l'assistance, la banque ou encore le Retail, nos modèles de NLU sont entraînés sur d'immenses ensembles de données textuelles sectorielles pré-traitées par notre équipe de linguistes afin de capturer les nuances et le langage spécifiques à chaque domaine.
Demandes complexes et contexte social
En plus de répondre aux demandes basiques, notre moteur NLU est également capable de comprendre les requêtes complexes et de saisir le contexte social dans lequel elles s'inscrivent. Cette capacité est particulièrement précieuse dans des secteurs tels que la relation client où les clients expriment souvent de la frustration ou de l'insatisfaction.
En intégrant cette compréhension approfondie du langage et du contexte, nos callbots sont en mesure de fournir des réponses plus précises et plus pertinentes, tout en tenant compte des subtilités et des implications sociales des interactions linguistiques.
Zaion Clustering
Vos besoins évoluent, notre IA aussi !
Les demandes des utilisateurs à un service client sont dépendantes d’un contexte global de l’entreprise et de la société. Nous avons donc développé un algorithme de détection de nouvelles tendances : les nouveaux mots, les expressions inhabituelles, etc.
Techniquement, cet algorithme est entraîné sur des données brutes, sans aucune supervision humaine. Dans le cas d’un bot, nous utilisons les verbatims non compris par ce dernier pour identifier les mots et phrases utilisées. Cela peut orienter le concepteur du bot vers les nouvelles intentions ou entités à modéliser. Dans le cas d’une analyse sémantique des conversations humain-humain, cet algorithme permet de construire des classes regroupant les phrases et expressions les plus employées par vos clients, vous offrant ainsi une analyse approfondie de leurs besoins.