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Fortgeschrittene NLU

Identifizieren Sie die Aktion oder die Absicht anhand der Benutzereingaben und geben Sie eine genauere Antwort.

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fortgeschrittene nlu

Übersicht

Verbesserte Genauigkeit der Ergebnisse, ergebnisorientierte Konversation, personalisierte Erfahrung.

Extrahieren Sie aussagekräftige Informationen aus Kundenanfragen, um präzisere und personalisierte Antworten zu ermöglichen und eine ansprechendere und relevantere Erfahrung zu bieten.

Vorteile

Personalisierung

Befähigen Sie digitale Agenten mit personalisierten Antworten und Empfehlungen.

Anpassung

Schnelle Anpassung an neue Kontexte und Nutzerbedürfnisse unter Beibehaltung der Relevanz der Antworten.

Automatisierung

Ermöglichung der Automatisierung von Aufgaben, die bisher menschliche Eingriffe erforderten.

Erfahrung

Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit durch natürliche und benutzerfreundliche Konversationen.

Anwendungsfälle

U.S.-Anlageberater im Fadenkreuz von FinCEN mit vorgeschlagenen AML- und CIP-Anforderungen

Szenario:

Der aktuelle Chatbot hat Probleme mit IT-Anfragen und ist bei Aufgaben wie dem Zurücksetzen von Passwörtern und Computerproblemen nicht präzise genug. Für eine genauere und hilfreichere Benutzerunterstützung ist ein verbessertes System erforderlich.

Herangehensweise:

  • Verbessern Sie das Verständnis des digitalen Agenten für gängige IT-Probleme durch verbessertes Natural Language Understanding.
  • Trainieren Sie das NLU-Modell mit verschiedenen IT-bezogenen Beispieläußerungen für eine bessere Genauigkeit bei der Absichtserkennung. 
  • Überwachen Sie die NLU-Leistung auf der Grundlage der Benutzerinteraktionen, um die Genauigkeit zu verbessern.
Leiter, Treffen und Präsentation mit Geschäftsleuten hinter Glas in einer Diskussion über Finanzen, Daten und Wachstum. Teamarbeit, Zusammenarbeit und Planung mit dem Führungsteam, das Ziele, Visionen und Ideen teilt

Szenario:

Der derzeitige Chatbot hat Probleme mit der Unterscheidung zwischen IT und HR, so dass ein verbessertes System für eine genaue und angemessene Benutzerunterstützung in beiden Abteilungen erforderlich ist.

Herangehensweise:

  • Verbessern Sie die NLU des digitalen Agenten, um IT- und HR-Anfragen effektiv zu erkennen.
  • Trainieren Sie das NLU-Modell mit spezifischen IT- und HR-Beispieläußerungen, um die Genauigkeit zu verbessern.
  • Ermöglichen Sie kontextbezogene Antworten, um sicherzustellen, dass der digitale Agent die Benutzer sowohl bei IT- als auch bei HR-Interaktionen angemessen unterstützt.
Frau, die mit AI in einem modernen Büro arbeitet

Szenario:

Der aktuelle Chatbot hat Schwierigkeiten, differenzierte Diskussionen über Unternehmensrichtlinien und Mitarbeiterqualifikationsprogramme zu verstehen, was eine Verbesserung für effektivere Antworten erfordert.

Herangehensweise:

  • Aktualisieren Sie die Äußerungen, um die Nuancen in den Gesprächen zu erkennen.
  • Trainieren Sie das NLU-Modell mit Simulationen, um die Antworten auf solch komplexe Gespräche zu verstehen.

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