Skambučių automatizavimas
Daugiakalbė komunikacija eksportui / Projektas
Prisidedame prie novatoriško projekto, skirto spręsti keletą verslo komunikacijos iššūkių, ypač daug dėmesio skiriant telefono skambučių automatizavimui ir skambučių operatoriams padedant realiuoju laiku dirbtiniu intelektu pagrįstomis įžvalgomis.
Siekiama automatizuoti tūkstančius vienu metu vykstančių telefono skambučių, teikti pagalbą operatoriams pokalbių metu ir naudoti emocinę analizę siekiant pagerinti konversijos rodiklius.
„Ieškojome partnerio, turinčio patirties kuriant, mokant ir taikant dirbtinio intelekto modelius versle. Paaiškėjo, kad „AAI Labs“ puikiai tinka, nes jų įgyvendinti projektai patvirtina įgūdžius, reikalingus mūsų produktui kurti. Šis sprendimas padės automatizuoti tūkstančius skambučių, pagerinti klientų įsitraukimą pasitelkiant realaus laiko įžvalgas, padidinti jų konversijų rodiklius ir verslo rezultatus“, - sakė Stanislovas Globis, „Export Discovery” vadovas.
Tikslai
Automatizuotas skambintojas
Pagrindinis sistemos funkcionalumas - atlikti tūkstančius telefono skambučių anglų, ispanų ir vokiečių kalbomis, analizuoti pokalbįir tiksliai reaguoti, realiuoju laiku koreguojant emocijas ir atsižvelgiant į kontekstą.
Pusiau automatinis operatoriaus asistentas
Šis dirbtinio intelekto asistentas realiuoju laiku teiks pasiūlymus ir argumentus skambučių operatoriams, gerins jų atsakymų kokybę ir padės efektyviau atlikti pardavimus.
Emocinė ir balso analizė
Be to, dirbtinio intelekto emocinė analizė pagerins modelių veikimą analizuodama balso tonus ir emocines užuominas, kad optimizuotų pokalbio eigą.
Įgyvendinimo planas
1. Pradinis tyrimas ir planavimas
Pirmajame etape atliekami išsamūs technologiniai tyrimai, siekiant įvertinti DI modelius ir priemones, pavyzdžiui, LLaMA kalbos apdorojimui, Whisper, Wav2vec 2.0 kalbos atpažinimui ir sustiprinto mokymosi algoritmus emocinei analizei. Atliekamas išsamus duomenų rinkimas, renkant skambučių transkripcijas, klientų sąveikas ir emocines užuominas, kad būtų galima veiksmingai apmokyti AI modelius.
2. DI modelių kūrimas ir mokymas
Kitas etapas apima tinkamų DI algoritmų, skirtų bendravimui realiuoju laiku, emocinei analizei ir pagalbai priimant sprendimus, parinkimą. Pasirinkus modelius, jie mokomi naudojant surinktus duomenis, tobulinant jų gebėjimą suprasti ir reaguoti į skirtingas kalbas, akcentus ir emocines užuominas, taip pat teikti rekomendacijas skambučių operatoriams. Vėliau atliekami kartotiniai bandymai ir modeliavimas, siekiant pagerinti modelio tikslumą ir našumą.
3. Integravimas su verslo priemonėmis ir platformomis
Trečiasis žingsnis - sistemos integracija su CRM platforma, kad būtų užtikrintas sklandus komunikacijos valdymas. Reikia atlikti bandomąjį diegimą kontroliuojamoje aplinkoje su pasirinkta operatorių ar įmonių grupe, kad būtų galima atidžiai stebėti sistemos gebėjimą valdyti gyvą bendravimą su klientais ir automatizuoti telefono skambučius. Sėkmingai atlikus bandymą, sistemą galima išplėsti B2B srityje, kad vienu metu būtų galima automatizuoti tūkstančius skambučių.
5. Nuolatinis tobulinimas ir stebėjimas
Galiausiai turi būti sukurta grįžtamojo ryšio grandinė, kad būtų galima nuolat stebėti sistemos veikimą, rinkti naudotojų atsiliepimus ir analizuoti realaus laiko duomenis. Vėliau sistema bus palaipsniui plečiama, kad galėtų apdoroti didesnius sąveikų kiekius, o infrastruktūros atnaujinimas ir optimizavimas užtikrins mastelio keitimą.
Laukiami rezultatai
Rezultatai – padidėjęs verslo efektyvumas ir klientų pasitenkinimas. Automatizavus tūkstančius telefoninių skambučių ir realiuoju laiku suteikus pagalbą skambučių operatoriams, įmonės galės sumažinti veiklos sąnaudas ir padidinti konversijų rodiklius. Pusiau automatinis asistentas sumažins naujų operatorių mokymosi laiką, o tai padės įmonėms greičiau ir efektyviau reaguoti į bendravimą su klientais.
B2B komunikacija: Tikimasi, kad tokia sistema 30% sutrumpins skambučių aptarnavimo laiką, pagerins atsakymų tikslumą ir pokalbių eigą.
Konversijos rodikliai: Taikant emocinę analizę ir realiuoju laiku teikiamus pasiūlymus, galima tikėtis, kad B2B pardavimo pokalbių sėkmingų rezultatų padidės 20-30%.
Ateityje
Nors šiuo metu daugiausia dėmesio skiriama B2B komunikacijai, ši sistema turi potencialo plėstis į kitus sektorius. Teisės įmonės galėtų naudoti šiuos dirbtinio intelekto modelius dokumentų peržiūros skambučiams automatizuoti, o sveikatos priežiūros sektoriuje jie galėtų būti integruoti siekiant patobulinti bendravimo su pacientais sistemas. Be to, finansų ir draudimo bendrovės galėtų taikyti dirbtinį intelektą greitesniam bendravimui su klientais ir geresniems sprendimų priėmimo procesams.
Klientas
Export Discovery