loader
Proste rozwiązanie, za którym stoi potężna technologia

Rozwiązania AI

Potrzebujesz rozwiązania głosowego opartego na AI i dopasowanego ściśle do Twojego biznesu? Mamy odpowiednie kompetencje, aby stworzyć dowolny zaawansowany produkt według wytycznych, które współpracują z Twoimi potrzebami. Sprawdź, jakie możliwości daje nam wykorzystanie nowoczesnych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.

Analiza biznesowa, walidacja pomysłu, dobór stosu technologicznego

Jak to działa?

Zapewniamy pełne wsparcie w tworzeniu nowoczesnych środowisk głosowych zaprojektowanych z myślą o unikalnych użytkownikach, funkcjonalności produktów i indywidualnych potrzebach biznesowych.

Budujemy rozwiązania z zakresu automatyzacji procesów głosem dla różnych branż, stosując najnowsze technologie i korzystając z dobrodziejstw sztucznej inteligencji (AI), usprawniając obsługę klienta, a także komunikację wewnątrz i na zewnątrz organizacji.

Rozpoznawanie intencji, ekstrakcja encji

Natural Language Processing

Rozpoznawanie intencji (Intent Recognition)

Ta funkcjonalność pozwala nam identyfikować intencje lub cele wyrażane przez użytkownika podczas interakcji głosowej. W rezultacie jesteśmy w stanie budować skuteczne systemy, które rozumieją rozmówcę i są w stanie poprawnie odpowiadać na jego potrzeby. 

Dzięki zaawansowanym modułom sztucznej inteligencji, rozpoznana intencja jest przekazywana w zrozumiałej formie do systemu, który następnie odpowiada na nią poprawnie według scenariusza – czy jest to zamówienie produktu, planowanie wizyty, obsługa reklamacji czy rezerwacja usługi.

Rozpoznawanie intencji umożliwia lepsze zrozumienie potrzeb klientów i zapewnienie im odpowiednich odpowiedzi lub rozwiązań. Wykorzystując tę technologię, firmy mogą stworzyć własnego interaktywnego asystenta głosowego, który obsłuży różne zadania i odpowie na pytania klientów.

Przykład 1: Automatyzacja procesu obsługi klienta 

Asystent głosowy rozpoznaje i interpretuje intencje klientów, a następnie odpowiada na zapytania, udziela informacji, rozwiązuje proste problemy lub kieruje użytkowników do odpowiednich zasobów.

Przykład 2: Proces składania zamówień

Użytkownik może wyrazić intencję zamówienia konkretnego produktu lub usługi, a system przekierowuje go do procesu zamówienia lub dostarcza niezbędne informacje.

Przykład 3: Rezerwacje i terminarze

Rozpoznawanie intencji jest pomocne przy planowaniu wizyt, rezerwacji usług, sprawdzaniu dostępności terminów lub modyfikacji istniejących rezerwacji. Użytkownik może określić odpowiadający mu termin, a system odpowiednio na niego reaguje i go przetworzy.

Przykład 4: Tworzenie spersonalizowanych doświadczeń dla klientów 

System może rozpoznać intencję użytkownika dotyczącą preferencji, zainteresowań czy historii zakupów i dostosować odpowiedzi lub rekomendacje do indywidualnych potrzeb klienta.

 

Ekstrakcja encji (Named Entity Extraction)

Technika ta polega na identyfikacji i ekstrakcji konkretnych informacji, tzw. encji, z tekstu lub wypowiedzi głosowej. Encje to w tym przypadku elementy takie jak: nazwy własne, daty, miejsca, liczby, produkty, osoby, organizacje itp.

Ekstrakcja encji umożliwia szybkie i automatyczne rozpoznawanie istotnych informacji przekazywanych przez użytkowników. Dzięki temu system może lepiej zrozumieć i odpowiednio zareagować na intencje rozmówcy oraz dostarczyć spersonalizowane odpowiedzi lub rozwiązania.

Przykład 1: Obsługa klienta 

Identyfikacja i wyciągnięcie z rozmowy istotnych informacji, takich jak: numer zamówienia, nazwisko, adres, numer konta lub inne szczegóły dotyczące zapytania lub problemu.

Przykład 2: Rezerwacje i zamówienia 

Rozpoznanie i wyodrębnienie danych, takich jak: nazwa hotelu, data, godzina, preferencje czy szczegóły zamówienia, co ułatwia proces rezerwacji lub zamówienia.

Przykład 3: Płatności i transakcje 

Bezpieczne i precyzyjne pozyskanie danych karty kredytowej, numeru konta, kwoty, waluty itp, aby system mógł przeprowadzić transakcję lub płatność.

Przykład 4: Analiza opinii i sentymentu 

Identyfikacja nazw marek, produktów lub usług, oraz wyodrębnienie informacji na temat pozytywnego lub negatywnego sentymentu, a dzięki temu lepsze zrozumienie opinii klientów i możliwość podejmowania odpowiednich działań na ich podstawie.