Procesamiento del lenguaje natural
Un motor de comprensión del lenguaje natural
potenciado para Relaciones con los Clientes y preentrenado por sectores para un rendimiento inigualable.
NLU dedicada a las relaciones con los clientes
Fruto de la fructífera colaboración entre los apasionados lingüistas y los expertos ingenieros de AI & Data Factory, nuestro motor de comprensión del lenguaje natural destaca por su altísimo nivel de rendimiento.
Con más de 150 000 verbatims depurados y categorizados por nuestro equipo de lingüistas, esta herramienta está "afinada" para el mundo de las relaciones con los clientes y supera en precisión a las herramientas competidoras del mercado.
NLU preformada por sector de actividad
Organizados por sectores industriales, como sanidad, asistencia, banca o comercio minorista, nuestros modelos NLU se entrenan en enormes conjuntos de datos de texto específicos de cada sector, preprocesados por nuestro equipo de lingüistas para captar los matices y el lenguaje específicos de cada dominio.
Aplicaciones complejas y contexto social
Además de responder a consultas básicas, nuestro motor NLU también es capaz de comprender consultas complejas y el contexto social en el que se producen. Esta capacidad es especialmente valiosa en sectores como las relaciones con los clientes, donde estos suelen expresar su frustración o insatisfacción.
Al integrar este profundo conocimiento del lenguaje y el contexto, nuestros robots de llamada son capaces de ofrecer respuestas más precisas y pertinentes, teniendo en cuenta al mismo tiempo las sutilezas e implicaciones sociales de las interacciones lingüísticas.
Agrupación Zaion
A medida que cambian sus necesidades, también lo hace nuestra IA.
Las peticiones de los usuarios a un servicio de atención al cliente dependen del contexto general de la empresa y de la sociedad. Por eso hemos desarrollado un algoritmo para detectar nuevas tendencias: nuevas palabras, expresiones inusuales, etc.
Técnicamente, este algoritmo se entrena con datos brutos, sin supervisión humana. En el caso de un bot, utilizamos los verbatims no comprendidos por el bot para identificar las palabras y frases utilizadas. Esto puede orientar al diseñador del bot hacia nuevas intenciones o entidades que modelizar. En el caso del análisis semántico de conversaciones entre humanos, este algoritmo puede utilizarse para construir clases que agrupen las frases y expresiones más utilizadas por sus clientes, ofreciéndole un análisis en profundidad de sus necesidades.
