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実際のプロジェクト再発見。クライアント情報が分散化。

AI クライアントサービスおよびビジネス

リアルタイムで顧客です。

チェーンのアイ・カスタマー・サービス・プロジェクトがナレッジ・ケースを接続する方法を説明し、注文メンバーの検索とマニュアル・シートの操作、権限、マニュアル・トランスファー、評価、ダブル・ディスクの操作によるリスクの制御を行います。

RAG knowledgeベース注文と会員の問い合わせハンドオーバー。評価・監査
実際のプロジェクト再発見。クライアント情報が分散化。

実装したプロジェクトの感性を崩した赤みが特徴。

確認済みで公開されているプロジェクトファクトのみがページ上に保持され、クライアントの名前、契約額、生産データ、および機密構成が隠されています。 信頼できる資料でサポートされていない正確な効率、費用、および利益の数値は、このページには表示されません。 ページコンテンツとパブリックスコープの理解

こんな感じで。

誰がそれを使うのか、システムが何をしているのか、その価値は何ですか?

主なご利用者

クライアントの「制服、本社、メンバーの操作とシステム管理者の頭

実際の使用

顧客が質問をした後、システムは質問の種類を識別し、レビューされた知識や注文メンバーインターフェイスから基礎を得ます。識別できる標準的な質問は、回答、苦情、払い戻し紛争、および機密約束によって直接サポートされています。

コア機能

知識の質問と回答

回答は、ドアストレージシステム、アクティビティのルール、サービス情報から取得され、参照のソースが表示されます。

会員の問い合わせを注文する

注文状況、会員権等の情報については、本人確認や権限の許可等が確認されます。

ハンドオーバー。

複雑で高リスクな問題の場合、ユーザの問題、すでにチェック済みの情報、転送の理由はテーブルに置かれます。

品質オペレーション

回答、誤った回答、マニュアル転送の理由は記録されず、更新と継続的な再評価をサポート。

業務価値

プロジェクトが開発してきた事業改善の方向は、以下に定めるものであり、未確認の図は、公開ページのインパクトコミットメントとして記述されていない。

サービス知識の調和

標準的な質問を繰り返して減らして下さい

複雑な問題は、マニュアルの担当者にタイムリーに渡されます。

間違った答えはフラッシュドライブを追跡できます。

01/ 業務状況

プロジェクトが始まった理由

プロジェクトの焦点は、顧客サービスをロボットと完全に置き換えることではなく、知識、リアルタイムのビジネスクエリ、追跡プロセスにおける人工的なサイツを置きます。

知識は、システム、アクティビティの説明、ドア・ツー・ドア・ツー・ドア・インフォメーションを横断し、矛盾するキャリブレスと更新されます。

クライアントサービスは、注文とメンバーの質問に答えるために、システム間で切り替える必要があります。

払い戻し紛争、苦情、約束は、モデル自体に残されていません。

オンラインに一度、間違った答え、不必要な質問、転送の理由を調べる必要があります。

02 / 実装方法論

プロジェクトの解体方法と解体方法

最初のフェーズは、プロセス、データ、システム依存性、異常境界を特定する実際のビジネス課題によって定義されます。 以下は、この場合に採用または推奨される実装のシーケンスです。

01

まず、相談の真のサンプルは、手動で転送しなければならない明確な自動応答、ビジネスの問い合わせおよび境界線で、質問、データソース、リスクレベルの種類によって組織されます

02

ガバナンスストア、会員、活動、サービスのルール、バージョンの保持、責任ある人、参照などの知識ソース

03

変更および敏感な行為とき手動確認を必要とする制御されたインターフェイスによって順序および会員情報を検索して下さい、

04

質問要約、調べられた情報、転送の理由はマニュアルシートと共有され、障害の問題は繰り返される

03 / 事実の公性

このページはどのような内容で確認されていますか?

確認済み

知識の質問や回答、注文、メンバーやマニュアルシートからの問い合わせなど

確認済み

高リスクの問題の手動判断と認識を維持

確認済み

ゴーライブプロセスには、実際の問題評価と継続的な再発行が含まれています

確認済み

公開ページの顧客アイデンティティと生産データの非開示

導入後の変更

単一の処理ポータルを形成するための標準的なカウンセリング

業務上の問い合わせは、手動のクロスシステム検索にのみ頼りにはなりません。

複雑な質問は、コンテキストでテーブルに参照することができます。

知識の更新とエラーの問題のための明確なリセットパス

まずはリクエストを書いていなくても大丈夫です。

営業は近いですか?

プロジェクトのコンサルタント「マイクロレター」を追加して、現在の問題、システム、予想される移動時間と予算レベルを示すとともに、最初の期間と主なリスクのスコープを決定するのに役立ちます。

お問い合わせ
04/プロジェクト境界

誰が責任を負いますか? どのような条件が最初に確認されなければなりませんか?

当事者の責任

シャンシェはコンサルティングプロセスのコーミング、知識応答アプリケーション、ビジネスインターフェイス、マニュアルチームワーク、ログ監査、オンライン評価を担当しています

クライアントは、知識とビジネスルールの確認、法的に認可されたデータとインターフェイスを提供し、評価および運用におけるクライアントサービスマネージャーの参加を手配する責任を負います

締約国は、自動処理の範囲、変換条件、敏感な操作のルール、受諾および点検質問の収集を共同決定します

結合および境界

クレーム、返金紛争、予備債務および約束のカテゴリーの保有マニュアルの判断値、および自動化率でリスク管理を置き換えなかった

知識が日付外である場合の知識の明確化、拒否または転送、インターフェイスは利用できないか、またはユーザー識別は不可能です

顧客名、契約金額、元の対話、インターフェースパラメータ、生産環境に関する情報を閉鎖

05 / システムスコープ

第一段階に含めることのできる機能モジュール

モジュールの名前は、最終的な引用範囲ではありません。正式なエントリは、ユーザの項目単位の確認、入力出力、パーミッション、インターフェイス、異常なプロセスやエントリを必要としません。

コンサルティング知識ガバナンスRG Q&A の特長会員の問い合わせを注文するハンドオーバー。評価・運用
06 / 配達および受諾

配送が完了したら、残しておくべきことは何ですか?

配達の配達諮問的分類とリスク境界リスト
配達の配達知識の源と責任の更新リスト
配達の配達A. クライアントとマニュアルワークショップ
配達の配達注文メンバーのクエリインターフェイス
配達の配達オンラインでの評価質問セットとログ
配達の配達二重ディスクの操作と情報の移動

レビューのためのエンジニアリング証拠

クライアントの元の部分は公開ページには表示されませんが、同様の項目の委任された権限内で次のレコードを保持する必要があります。

エンジニアリング証拠有価証券化のアドバイザリー分類および代表的な質問セット
エンジニアリング証拠知識のソース、リリース、監査記録
エンジニアリング証拠監査テンプレートのビジネスインターフェイスとコールアップのリスト
エンジニアリング証拠ルールと異常なセッションログを転送する
エンジニアリング証拠問題の記録の確認、評価、再確認

推奨受入・検査基準

固定セットの回答は、確認されたソースを引用したり、ルールに従って回答を拒否することができます

委任された権限内での注文と会員情報のみが異なる識別情報をチェックすることができます。

高リスクの問題は、安定化し、必要なコンテキストを運ぶことができます

知識とインターフェイス異常は、無声でサポートされていない応答を生成しません

企業担当者は知識、ルール、問題セット、運用構成を維持することができます

DECISION FAQ

現在のプロジェクトに関する一般的な問題

265 件の質問をすべて表示する
温度: %1

AIのサービスが人工的なサービスのための代替であるということは本当ですか?

AI クライアントサービスは、高周波、明確なルール、および十分な情報に基づいた質問に適しており、労働の完全な交換をお勧めしません。 苦情、払い戻し紛争、機密約束、および複雑な判断は、許可された席に転送する必要があります。 良いシステムは、顧客がそれらを繰り返すことができるのではなく、ユーザーのコンテキストを転送し、ソースを引用し、実行された行動を転送します。

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温度: %1

エンタープライズAIの変換のエントリはどこで始まりますか?

企業 AI 輸送は、最初のモデルを購入したり、大規模なプラットフォームを構築したりするのではなく、実際の、高周波、および結果チェック可能な操作タスクから始めるべきです。 現在の処理、時間消費、バックワーク、エラー結果および手動責任を記録し、サンプルが利用可能なシーンを選択し、手動で下部をカバーすることができます。

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企業AI輸送組織と実装

業務は、ソートアウトするデータがありません。 AI 移行を開始できますか?

シーン診断とデータ在庫が開始できますが、データ条件が知られていないときに直接AI効果を満たすことは適切ではありません。企業は、比較的集中的な知識を優先し、簡単に利用可能なサンプル、および結果は手動でチェックできます。また、小さなPoCを実行している間、ガバナンスは実際にシーンデータに影響を及ぼします。

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企業AI輸送組織と実装

AI変換で完全で汎用AIアカウント数を購入できますか?

汎用AIアカウントの購入は、ツールを計算したり、スタッフの能力をビルドしたりするためにのみ使用することができ、エンタープライズAI輸送を完了することと等価ではありません。真の変換は、AIを明確なビジネスマンデート、ビジネスナレッジ、アイデンティティ権限、既存のシステムにリンクし、品質評価、リスク管理、継続的な操作を確立する必要が伴います。一般的なツールは、使用やシーンに対する意思を検出するのに役立ちますが、ビジネスプロセスを入力しなければ、結果は測定できません。

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実際の状況に基づいて判断します。

ケースは、プロジェクトをビジネスに戻すための唯一の方法です。

適切なもの、第1段階で何をしているのか、および対処されている現在のプロセス、システム、問題を特定するリスクがどのようなものなのかを教えてください。

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