Natural Language Processing
Eine Maschine zum Verstehen natürlicher Sprache
, die für die Kundenbeziehung geboostet und von Sektoren für unübertroffene Leistung vortrainiert wurde.
NLU, die der Kundenbeziehung gewidmet ist
Als Ergebnis der fruchtbaren Zusammenarbeit zwischen den leidenschaftlichen Linguisten und den fachkundigen Ingenieuren der AI & Data Factory zeichnet sich unsere Engine zum Verständnis natürlicher Sprache durch ein sehr hohes Leistungsniveau aus.
Mit über 150.000 Verbatims, die von unserem Linguistenteam gesäubert und kategorisiert wurden, ist dieses Tool "fine-tuning" auf die Welt der Kundenbeziehungen und übertrifft die konkurrierenden Tools auf dem Markt in Bezug auf die Genauigkeit.
Vorgefertigte NLU nach Branchen
Unsere NLU-Modelle sind nach Branchen wie Gesundheit, Betreuung, Bankwesen oder Einzelhandel gegliedert und werden mit riesigen branchenspezifischen Textdatensätzen trainiert, die von unserem Linguistenteam vorverarbeitet wurden, um die spezifischen Nuancen und die Sprache jeder Branche zu erfassen.
Komplexe Anträge und sozialer Kontext
Unsere NLU-Engine kann nicht nur grundlegende Anfragen beantworten, sondern ist auch in der Lage, komplexe Anfragen zu verstehen und den sozialen Kontext zu erfassen, in dem sie stehen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll in Bereichen wie Kundenbeziehungen, in denen Kunden häufig Frustration oder Unzufriedenheit äußern.
Durch die Integration dieses tiefen Verständnisses von Sprache und Kontext sind unsere Callbots in der Lage, präzisere und relevantere Antworten zu geben und dabei die Feinheiten und sozialen Implikationen sprachlicher Interaktionen zu berücksichtigen.
Zaion Clustering
Ihre Bedürfnisse ändern sich, unsere KI auch!
Die Anfragen von Nutzern an einen Kundenservice sind abhängig vom Gesamtkontext des Unternehmens und der Gesellschaft. Daher haben wir einen Algorithmus entwickelt, der neue Trends aufspürt: neue Wörter, ungewöhnliche Ausdrücke etc.
Technisch gesehen wird dieser Algorithmus auf Rohdaten trainiert, ohne menschliche Aufsicht. Im Falle eines Bots nutzen wir die vom Bot nicht verstandenen Verbatims, um die verwendeten Wörter und Phrasen zu identifizieren. Dies kann den Designer des Bots auf neue Absichten oder Entitäten hinweisen, die modelliert werden sollen. Im Falle einer semantischen Analyse von Mensch-Mensch-Gesprächen kann dieser Algorithmus Klassen bilden, die die von Ihren Kunden am häufigsten verwendeten Phrasen und Ausdrücke gruppieren und Ihnen so eine tiefgehende Analyse ihrer Bedürfnisse ermöglichen.
