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같은 유형의 프로젝트 프로그램 예

A.A. 음성 서비스.

AAI 음성 기반 클라이언트 서비스 및 전화 에이전트 서비스 폐쇄 플랫폼

AI 음성 통화 서비스, 전화 로봇 및 음성 통화 에이전트가 통화, 식별, 지식 질문, 비즈니스 쿼리, 손 - 직접, 전화 - 머스 및 워크 시트를 호출하는 방법을 보여줍니다, 실제 임무 평가와 생산 위험을 제어.

유체 ASR큰 언어 모형RAG강연회Phonessystems 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

큐리시, 약속 또는 반품 방문에 단일 고주파 임무의 선택은 수동 품질 기본을 수립합니다. 단어, 용어, 지식, 식별, 제한 및 전송 규칙의 분류; 음성 인식의 조합 스트리밍, 의도적인 경로, RAG, 도구 통화 및 음성 합성. 키 결과 및 예외적 작업은 반대 작업에 의해 확인됩니다.

핵심 기능

Paging 및 아웃 액세스

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

Fluent 음성 인식

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

진정한 감정적 인 인식.

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

비즈니스 지식 RAG

(c) 저자화 재료에 관련 정보를 찾고 단순히 발견되지 않은 결론을주는 것보다 검토 가능한 소스로 돌아갑니다.

사업 도구 호출

"사업 도구 호출"공정에서 운영 인력을 지원하며, 공정 상태 및 비정상적인 결과의 수동 검증을 볼 수 있습니다.

강연회

작업 인력의 지원 작업은 "speech 종합"을 완료하기 위해 처리의 상태를 확인하고 수동으로 비정상적인 결과를 확인합니다.

사업 가치

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

표준 전화 할당은 지속 가능

고객 정보 및 응답 기초는 더 traceable 입니다

좌석은 완전히 상황에 전송됩니다.

음성 품질, 비용 및 실패의 원인은 조작상입니다

01 / 운영현황

사업이 일반적으로이 문제를 직면하는 조건은 무엇입니까?

이 페이지는 특정 클라이언트의 액세스 속도, 변환 속도 또는 비용 개선을 나타내는 유사한 프로젝트의 예입니다.

악센트, 소음, 강도 및 전화 환경에서의 독서에 영향을 미치는 음성 인식

정상적인 질문과 대답 로봇은 클라이언트의 정체성과 현재 주문의 사업 상황에 대해 확인할 수 없습니다

모델은 가격, 약속, 불만 또는 민감한 작업에 대한 크로스 국경 응답을 제공 할 수 있습니다

수동 이동이 유효하지 않다면, 클라이언트는 여전히 설명을 반복해야합니다

액세스, 통화, 워크 시트, 오디오 녹음 및 품질 데이터는 분산되어 연속적으로 작동 할 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

쿼리, 약속 또는 반품 방문을 위해 선택한 단일 고주파 작업을위한 수동 품질 기반을 설정

02

궤멸, 용어, 지식, 식별, 상호 사전 및 전송 규칙의 범위

03

스트림 음성 인식, 의도적인 경로, RAG, 도구 통화 및 연설 종합

04

Query type tool은 사용자의 특권을 상속하고 서면 및 헌신적인 행동의 두 번째 확인을 유지합니다.

05

세션 요약 동기화, 클라이언트 의도, 검증된 정보 및 오류에 대한 이유가 수동으로 전송

06

지속적인 평가를 위한 작업, 오디오 녹음, transliterations, 모형, 공구 및 설명서 결과를 지키십시오

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.

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03 / 프로젝트 경계

누가 무엇을 책임지고 있습니까? 어떤 조건이 먼저 확인되어야합니까?

당사자의 책임

클라이언트, 사업, 준수 및 IT 팀과 확인된 전화 할당 및 제한 영역

악센트, 소음, 장애, 숫자 및 민감한 의도의 샘플을 만듭니다.

음성 상호 작용, 지식 retrieval, 도구 호출, 수동 이동 및 조작 기능 개발

동시 배포, 지연, 과잉, 팁의 주입, 아웃 박스 실패 및 재향 테스트의 완료

바인딩 및 경계

외부 통화 임무는 규정에 따라 통신, 마케팅 및 개인 정보 및 필요한 권한 얻기 위해 필요한 권한이 필요합니다.

AI은 실제 또는 기계 식별을 숨길 수 없으며 중요한 약속과 높은 리스크 작업이 주변을 돌리기 위해 사전해야합니다.

기록, 음성, 번호 및 고객 정보의 범위와 기간은 기업에 의해 유지될

전화 네트워크, 제 3자 선, 음성 모델 및 비즈니스 인터페이스는 함께 경험에 영향을 미칠 것입니다

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.

Paging 및 아웃 액세스Fluent 음성 인식진정한 감정적 인 인식.비즈니스 지식 RAG사업 도구 호출강연회손 오버.일 질 및 가동
05 / 납품 및 합격

배송이 완료되면 어떻게 남아야 하나요?

Delivery전화 장면 및 책임 경계표
DeliveryDe-sensitization 오디오 및 고정 작업 평가 수집
DeliveryVoiceAgent 응용 및 관리 소스
DeliveryWord 지식 권한 및 보안 구성
Delivery전화 플랫폼 및 사업 시스템 인터페이스
Delivery품질 지연 및 비용 보고
DeliveryRetreat 및 작업 설명서 배포

리뷰의 기술

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

공학 증거전화 작업, 사용자 정체성, 오프 제한 범위, 전송 설명서 및 책임 매트릭스
공학 증거악센트 소음은 디지털 표현과 민감한 의도의 불평화를 중단합니다.
공학 증거Transmitting, 의미, 대답, 도구 및 음성 - 품질 보고서
공학 증거권위의 필요, 팁의 주입, ID의 오류, 회로의 휴식 및 인터페이스 테스트 실패
공학 증거세션, 확인, 도구 통화, 수동 이동 및 작업 시트는 감사 로그에 기록됩니다
공학 증거연결, 임무 완료, 수동 개입, 평균 길이 및 단일 비용 재설정

추천된 합격 및 검사 baseline

고정 전화 작업에 대한 식별, 의도 및 임무 완료는 확인 기본에 도달

Focus 답변은 지식베이스 또는 비즈니스 시스템에서 결과를 반환 할 수 있습니다.

고객의 요구가 요구되는 경우, 무정, 민감한 의도, 낮은 신뢰 및 정확한 전송

결제, 계약, 불만 사항 및 정보 수정과 같은 높은 위험 조치는 직접 실행할 수 없습니다

선, 모형 또는 공용영역이 유효하지 않다 경우에, 재시험, downgrade 또는 이동할 수 있습니다

기업 인력은 구급차, 도구 권한 및 버전 평가 수집을 유지할 수 있습니다.

DECISION FAQ

현재 프로젝트와 관련된 일반적인 문제

모든 265 질문을 체크 아웃.
AI 비즈니스 사이트 선택 및 생산 결정-Making

Agnes가 휴대폰에 도착하기 전에 전화에 얼마나 지연되었습니까?

사용자는 효과적으로 대응하기 위해 시스템의 대화 끝에 최종 단계 지연을 느낍니다. 그들은 또한 식별, 음성 시작 및 비즈니스 인터페이스를 중단합니다. 미디어 및 고수준 포인트는 실제 라인에서 측정되어야하며, 시간과 대기 경고는 확인되어야 합니다.

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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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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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기업 AI 운송 조직 및 구현

회사는 AI 변환을 완료한대로 일반 AI 계정 카운트를 구입합니까?

일반 AI 계정의 구매는 도구 또는 직원의 용량을 구축하는 데 사용할 수 있으며 엔터프라이즈 AI 운송을 완료하는 것과 동일하지 않습니다. 진정한 변화는 AI을 명확한 비즈니스 위임, 비즈니스 지식, 정체성 기관 및 기존 시스템을 연결하고 품질 평가, 위험 관리 및 지속적인 작업을 수립하는 데 도움이 될 것입니다. 일반적인 도구는 사용 및 장면을 감지하는 데 도움이 될 수 있지만 비즈니스 프로세스가 수행되지 않는 경우 비즈니스 비용을 측정 할 수 없습니다.

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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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