• Sous-motif : Accident responsable
• Sous-motif : Accident non-responsable
• Sous-motif : Bris de glace
• Sous-motif : Vol
• Sous-motif : Changement de véhicule
• Sous-motif : Ajout de conducteur
• Sous-motif : Modification d’adresse
Le moteur NLU Zaion s’appuie sur une Data Bank constituée de millions de verbatims réels collectés auprès de centres de contacts BFSI. Ces données sont clustérisées, annotées et structurées pour créer un plan de classement d’intentions par vertical métier.
Agrégation de millions de conversations réelles issues de centres de contacts Banque, Assurance et services financiers en français.
Regroupement automatique des verbatims similaires et annotation manuelle par des experts métier pour garantir la qualité du plan de classement.
Création d’une taxonomie d’intentions structurée par secteur (Banque, Assurance Auto, Assurance Habitation, etc.) avec sous-motifs et entités métier.
Grâce à la compréhension fine des intentions métier, les demandes clients sont dirigées vers le bon Agent IA spécialisé ou le bon conseiller du premier coup, réduisant les transferts inutiles et améliorant la satisfaction.
Le moteur NLU permet de suivre l’évolution des sous-motifs de contact au fil du temps, d’identifier les pics saisonniers (déclarations de sinistres en hiver, souscriptions avant les vacances) et d’adapter les ressources en conséquence.
L’analyse des volumes et de la complexité par intention permet d’identifier les cas d’usage à fort ROI pour l’automatisation (forte volumétrie, faible complexité) et de cibler les contenus et parcours à créer en priorité.
