Home / Case Studies / AI 클라이언트 검사 및 불만 분류 폐쇄 루프 플랫폼
같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

A.A. 고객 서비스 체크.

AI 클라이언트 서비스 검사 및 불만 사항 분류를위한 닫히는 링 플랫폼

AI 클라이언트 서비스 시스템 분석 텍스트 및 음성 대화, 서비스 사양, 클라이언트 의도, 불만 및 위험 수준의 원인, 및 링크 작업 시트 할당, 수동 검토, 훈련 및 품질 작동 폐쇄 루프를 표시하는 방법을 보여줍니다.

음성 인식본문 분류큰 언어 모형규칙 엔진Worksheet 통합
같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

이 같은 프로젝트의 구현 옵션의 예입니다.

이 페이지는 이러한 프로젝트가 일반적으로 분석, 구현 및 허용되는 방법을 설명하는 데 사용되며 특정 클라이언트와 해당하지 않습니다, 또는 패키지 아이디어, 데모 인터페이스 또는 측정 데이터 프로젝트 성능. 페이지 내용 및 공공 범위 이해

우리는 이것을 볼 수 있습니다.

누가 그것을 사용하고, 무엇 시스템의 일, 무엇 가치?

사용자 이름

고객 '석, 고객 서비스 관리자, 서비스 운영자 및 시스템 관리자

실제 사용

조합 채널, 사업의 유형, 품질 관리 규칙, 분류 및 불평의 격상; 다수 상표 표본, 심각한 과실 및 수동 기준을 설치하기 위하여 역사적인 dissensitization 회의의 사용; 음성 transliteration, 규칙 검사, 의도 분류, 증거 클립 및 위험 등급을 결합하십시오. 중요한 결과 및 특이한 작업은 부분 가동 인원에 의해 확인됩니다.

핵심 기능

멀티채널 세션 액세스

분산된 문서, 메시지 또는 비즈니스 이벤트 및 기록 소스 및 처리 상태에 대한 통합 포털에 액세스.

넥스트

작업은 “speak-relay” 프로세스를 수행하고, 처리의 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

품질 관리 센터

차이는 기록되어, 작업 규칙과 계산의 기초에 대한 이유가 연산자에 제시됩니다.

불만을 위한 다수 상표

입력 콘텐츠의 핵심 필드와 유형 식별, 낮은 믿음 또는 누락 된 콘텐츠는 수동 확인을 입력.

위험과 증거 위치

작업 인력을 지원하여 처리 상태를 확인하고 수동으로 위험과 증거 포지셔닝 체인에 대한 이상한 결과를 확인합니다.

수동 검토

(c) 고위험, 저조정 및 탁월한 업무에 대한 책임을 맡고 전체적인 의사결정 과정을 유지하도록 합니다.

사업 가치

다음은 동일한 프로젝트에 우선적으로 지정할 수있는 값 방향이며 고정 진행을 나타내지 않습니다. 형식 프로젝트는 기업 's 자신의 비즈니스 기반을 먼저 설정해야합니다.

검증 가능한 세션의 범위를 확장

더 많은 verifiable 득점 및 문제 근거를 두기

집중된 불평은 책임있는 부로 더 급속하게 가져갑니다

품질 리뷰 결과 드라이브 지식 및 프로세스 개선

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 클라이언트 만족 또는 전환 개선을 나타내는 유사한 프로젝트의 예입니다.

수동 체크 업의 제한적 인 적용, 불만 후 노출 될 수있는 심각한 문제

전문주의, 태도 및 다른 감독자들의 무관심도 평가

전화, 온라인 채팅 및 작업표에 동일한 문제의 다른 표현

자동 분류 결과, 직접 할당된 경우, 잘못의 책임과 시간 배 위험에 발생할 수 있습니다.

시험 결과는 분수에 보관되며 지식, 프로세스 및 인력 개선을 연결할 수 없습니다.

02 / 시행 방법론

그런 프로젝트를 어떻게 끊기지?

첫 번째 단계는 프로세스, 데이터, 시스템 의존성 및 특이한 경계를 식별하는 실제 사업 할당에 의해 정의됩니다. 다음은 이 경우 채택되거나 권장되는 구현의 순서입니다.

01

채널의 속력, 사업 유형, 품질 검사 규칙, 불만 사항 분류 및 홍보에 대한 책임

02

여러 라벨 샘플, 심각한 오류 및 과거 염분 세션을 사용하여 수동 표준을 작성

03

음성 transliteration, 규칙 검사, intent의 분류, 증거 클립 및 위험 등급을 결합

04

:: 낮은 신뢰에 대한 결론, 민감한 불만 및 처벌은 수동 검토에 따라 달라질 수 있습니다.

05

확인 및 기록 할당, 처리, 반품 방문 및 마감 상태 후 워크 시트 생성 또는 업데이트

06

문제 유형에 의한 지식의 업데이트, 프로세스 보정 및 훈련 복고

먼저 요청을 작성할 필요가 없습니다.

이 프로젝트의 좋은 아이디어는 판단하고 싶습니까?

프로젝트 컨설턴트 's 마이크로 테터를 추가하여 현재 문제를 나타내는, 시스템, 예상된 go-live 및 예산 수준의 타이밍, 우리는 첫 번째 기간과 주요 위험의 범위를 결정하는 데 도움이 될 것입니다.

문의하기
03 / 프로젝트 경계

누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?

당사자의 책임

질 체크 및 불만은 클라이언트, 사업, 수락 및 판매 후 팀으로 확인했습니다

다중채널 샘플, 오류 등급, evidentiary 요구 사항 및 검토 프로세스의 수립

세션 분석 개발, 규칙 분류, 수동 검토, 작업 시트 및 운영 용량

오프라인 평가, 그레이스케이드 체크, 오류 검토 및 버전 반환 구성

바인딩 및 경계

AI 등급은 인사 또는 고객 책임의 결심에 대한 처벌의 임의로 직접 사용될 수 없습니다

불만의 분류는 다중 라벨 및 수동 조정 및 업그레이드가 허용되어야 할 수 있습니다

음성여행 오류, 컨텍스트 부족 및 사업 규칙의 변경은 판단에 영향을 미칩니다.

고객 개인 정보 보호, 기록 허가, 데이터 보유 및 크로스-Border 통화는 규정 준수 경계의 사전 확인이 필요합니다.

04 / 시스템 범위

첫 단계에 가능한 포함을 위한 기능 단위

모듈의 이름은 최종 인용 범위가 아닙니다. 공식 항목은 사용자, 입력 출력, 권한, 인터페이스, 이상한 프로세스 및 항목 또는 아닙니다의 항목 별 확인이 필요합니다.

멀티채널 세션 액세스넥스트품질 관리 센터불만을 위한 다수 상표위험과 증거 위치수동 검토작업표 할당품질 개선 보드
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery고객 서비스 과정 및 품질 관리 교정 지침
DeliveryDe-sensitization 세션 및 멀티 라벨 평가 수집
DeliveryAI 품질 검토 및 불만 워크 스테이션 소스
Delivery규칙, 분류 및 위험 할당
Delivery서비스 및 워크 시트 인터페이스
Delivery품질, 안전 및 성능 보고
DeliveryBDX 및 지식 전송 자료의 가동

리뷰의 기술

페이지는 고객의 프로젝트 자료가 있는 주장이 아닙니다. 다음의 검증 가능한 레코드는 계약 범위에 따라 형식적인 구현을 위해 설치되어야 합니다.

공학 증거채널, 세션 유형, 품질 검사 규칙, 불만 사항 분류 및 책임의 매트릭스
공학 증거De-sensitization 샘플, 인공 라벨, 분쟁 샘플 및 심각한 잘못
공학 증거분류, 득점, 증거 포지셔닝 및 교차 수로 질 평가 보고서
공학 증거낮은 신뢰, 민감한 불만, 시험 기록에 사용할 수 없는 권위와 모델의 과잉
공학 증거매뉴얼 검토, 작업 주문 할당, 프로모션, 반환 방문 및 감사 로그의 폐쇄
공학 증거Miscalculation, default, 시간 제한, 반복 불만 및 지식 개선

추천된 합격 및 검사 baseline

고정 평가 및 평가 컬렉션에 심각한 문제의 우선 규칙, 분류 및 식별은 설치 된 기본 라인을 충족

각 시험 결론은 세션과 응용 프로그램의 규칙의 증거를 보여줍니다.

민감한 불만, 낮은 신뢰 및 분쟁 처리는 동의로 수동 검토에 입력

Worksheets는 사업 규칙에 따라, 할당된, 승진된, 반전되고 복제된 방아쇠를 창조했습니다

다른 플레이어는 공인 채널, 팀 및 클라이언트 데이터를 볼 수 있습니다

규칙, 지식 또는 모델은 회귀 평가판의 구현을 가능하게 업데이트

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
AI 계약, 클라이언트 검사, 형태, 브라우저 및 bid 조수

AI 완전하고 수동 표본은 일치해야 합니까?

AI은 모든 세션, 화면의 영향을 커버하고 증거를 찾습니다. 국경 판결, 심각한 문제, 불만 및 규칙 교정을 처리하는 수동으로. 매뉴얼을 취소하는 것보다 더 안전한 모델은 넓은 스케일 스크린을 완료 할 수 있도록 허용하는 것입니다, 높은 리스크 세션에 정진 시간을 허용하고 분석을 개선합니다. 규칙은 수동 결과와 온라인으로이어야하며 오류가 감지되면, 그들은 지속적으로 윤활을 유지해야합니다. 따라서, 캘리브레이션은 지속적으로 유지 보수 관리 및 유지 보수에 관한 법률을 유지해야합니다.

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엔터프라이즈 AI 변환의 항목은 어디에서 시작합니까?

엔터프라이즈 AI 운송은 실제, 고주파 및 결과 검사 작업 작업으로 시작해야하며, 먼저 구매 모델 또는 대형 플랫폼을 구축해야합니다. 현재 처리, 시간 소모, 백 작업, 오류 결과 및 수동 책임 및 샘플이 가능한 장면을 선택하고 하단을 커버하는 데 수동으로 사용될 수 있습니다.

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AI의 서비스는 인공 서비스 용 대체품입니까?

AI 클라이언트 서비스는 고주파, 명확한 규칙 및 잘 정보화한 질문을 위해 더 적당합니다, 노동을 위한 완전한 보충을 추천하지 않습니다. 불만, 환불 분쟁, 과민한 투입 및 복잡한 판단은 허가한 좌석에 옮겨야 합니다. 좋은 체계 이동 사용자 상황, 인용 근원 및 실행한 행동은, 오히려 고객이 그(것)들을 반복하기 위하여 그(것)들을 반복하기 위하여 고객을 허용하는 것을 허용하.

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기업 AI 운송 조직 및 구현

비즈니스는 분류하는 데이터가 없습니다. AI 전환을 시작할 수 있습니까?

현장 진단 및 데이터 재고는 시작될 수 있지만 데이터 조건이 알려지지 않을 때 전체 AI 효과에 직접 투입할 수 없습니다. 엔터프라이즈는 상대적으로 중앙화된 지식, 쉽게 사용할 수 있는 샘플 및 결과가 수동으로 검사 될 수 있으며, 작은 PoCs를 실행하고, 관리는 현장 데이터에 영향을 줄 것입니다.

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당신의 판단은 실제적인 상황에 근거합니다.

이 경우 프로젝트가 사업에 다시 돌아갈 수 있는 방법입니다.

적합한 것을 말해, 첫 번째 단계에서 수행되고 위험이 현재 프로세스, 시스템 및 문제를 식별하는 데 관여되는 것은 주소입니다.

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