Home / FAQs / AI produksi sistem dan operasi kontinyu
QUESTION & ANSWER

Bagaimana jika klien AI menanggapi keluhan klien yang salah?

Pertama, Anda menghentikan kesalahan dari pengetahuan atau respon otomatis berisiko tinggi, menyimpan sesi, sumber, versi dan hasil bisnis, dan kemudian secara manual menginterpretasikan dan memperbaikinya dengan proses layanan klien. Secara internal, Anda harus membedakan antara kesalahan pengetahuan, kesalahan pencarian, produksi model, hak cipta, antarmuka atau masalah proses, dan kemudian kembali ke tes dengan masalah yang sama. Anda tidak dapat mendeklarasikan masalah yang terpecahkan dengan mengubah sebuah petunjuk.

Jawab pertanyaannya.

Pertama, memberikan kesimpulan yang dapat digunakan untuk memutuskan-membuat

Perusahaan ini harus menentukan identitas klien, berbagai jawaban, kondisi transfer dan orang yang bertanggung jawab sebelum Anda online.

DECISION FACTORS

Kondisi apa yang perlu diidentifikasi sebelum penghakiman dibuat?

Pertanyaan yang sama mungkin memiliki jawaban yang berbeda di bawah berbagai bisnis, data, dan fase proyek. Hal ini disarankan agar kondisi berikut diperiksa dan bahwa temuan yang sama di web dimasukkan ke dalam proyek mereka sendiri.

Apakah kesalahan menimbulkan risiko komitmen, kehilangan atau kepatuhanApa pengetahuan, interface dan versi model digunakan dalam menanggapiApakah ada mekanisme untuk membebaskan, mengutip dan pengambilalihan manualApakah mungkin bagi pengguna dengan tipe yang sama untuk terus menerima pesan yang salah?
ACTION STEPS

Perintah yang disarankan dari muka

01

Pertama, kita akan jelas tentang target dan perbatasan.

(b) suspensi pengetahuan, niat atau otomatis tindakan dan mempertahankan bukti.

02

Dependence Kunci Validasi

Kontak manual dengan klien, informasi yang benar dan dampak proses secara sistematis.

03

Pengembangan hasil yang dapat dipertimbangkan

(c) Memposisikan pengetahuan, pengambilan, pemodelan, antarmuka atau proses penyebab akar.

04

Pastikan kau memutuskan langkah berikutnya dengan hasil yang sebenarnya.

Pengembalian dikembalikan, verifikasi skala abu-abu dan pengawasan yang terus menerus dilakukan.

PRACTICAL EXAMPLE

Bagaimana kau memahaminya dalam bisnis yang sebenarnya?

Contoh yang digunakan untuk menggambarkan metode penilaian

Layanan klien mengacu pada kebijakan pengembalian dana yang kadaluarsa sebagaimana berkomitmen kepada klien untuk mengembalikan uangnya. Operasi menutup proses kebijakan dan manual transfer, dan inspeksi menemukan bahwa dokumen lama belum menetapkan tanggal kadaluarsa. Pemulihan tidak hanya menggantikan dokumen, tetapi juga menambahkan referensi wajib terhadap masalah validitas, audit, dan kebijakan.

COMMON RISKS

Lubang termudah untuk melangkah.

Hapus Sesi Tidak Dapat Menyelidiki

Semua kesalahan dikaitkan dengan ilusi model.

Untuk mengurangi keluhan, kau menyembunyikan semua identitas dan batas-batas AI.

ACCEPTANCE

Bagaimana kita bisa menerima dan mengkonfirmasinya?

Acara ini harus membentuk timeline, lingkup dampak, penanganan pelanggan, akar menyebabkan, perbaikan, regresi dan langkah-langkah pencegahan.

Ketika mempersiapkan untuk berkomunikasi dengan pemasok atau tim internal, disarankan bahwa proses saat ini, contoh perwakilan, sistem yang ada, perencanaan tingkat waktu dan anggaran akan dibawa. Pertama, item yang tidak diketahui jelas ditandai, dan kemudian keputusan dibuat untuk menggunakan diagnosis, PoC, proyek jangkauan tetap atau penelitian dan pengembangan yang sedang berlangsung, yang biasanya lebih dapat diandalkan daripada permintaan langsung untuk harga dan durasi tanpa batas.

Kondisi proyek Anda berbeda dari contoh di atas?

Tujuan operasional, sistem yang ada, sampel dan rencana waktu dapat dikumpulkan sebelum konsultan bisa membuat penilaian awal dalam kaitannya dengan batas-batas sebenarnya.

Konsultan proyek asosiasi