TI empresarial

NLU avanzado

Identificar la acción o la intención a partir de la entrada del usuario y proporcionar una respuesta más precisa.

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nlu avanzado

Visión general

Mayor precisión de los resultados, conversación orientada a los resultados, experiencia personalizada.

Extraiga información significativa de las consultas de los clientes, lo que permite dar respuestas más precisas y personalizadas y ofrecer una experiencia más atractiva y relevante.

Beneficios

Personalización

Proporcione al agente digital respuestas y recomendaciones personalizadas.

Adaptación

Adaptarse rápidamente a los nuevos contextos y necesidades de los usuarios, manteniendo la pertinencia de las respuestas.

Automatización

Permitir la automatización de tareas que antes requerían intervenciones humanas.

Experiencia

Aumente la satisfacción del cliente con conversaciones naturales y fáciles de usar.

Casos prácticos

Los asesores de inversión estadounidenses, en el punto de mira de la FinCEN con los requisitos propuestos en materia de PIC y PBC

Escenario:

El chatbot actual tiene dificultades con las consultas informáticas, pues carece de precisión en tareas como el restablecimiento de contraseñas y los problemas informáticos. Se necesita un sistema mejorado para que la asistencia al usuario sea más precisa y útil.

Enfoque:

  • Mejore la comprensión por parte del agente digital de los problemas informáticos más comunes mediante una mejor comprensión del lenguaje natural.
  • Entrenar el modelo NLU con diversos enunciados de muestra relacionados con las TI para mejorar la precisión en la detección de intenciones. 
  • Supervisar el rendimiento del NLU en función de las interacciones del usuario para mejorar la precisión.
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Escenario:

El chatbot actual tiene problemas con las distinciones entre TI y RRHH, por lo que se necesita un sistema mejorado para prestar una asistencia precisa y adecuada a los usuarios de ambos departamentos.

Enfoque:

  • Mejorar la NLU del agente digital para discernir eficazmente las consultas sobre TI y RRHH.
  • Entrene el modelo NLU con enunciados de muestra específicos de TI y RRHH para mejorar la precisión.
  • Permitir respuestas sensibles al contexto, garantizando que el agente digital asista a los usuarios de forma adecuada tanto en las interacciones de TI como de RRHH.
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Escenario:

El chatbot actual tiene dificultades para entender las discusiones matizadas sobre las políticas de la empresa y los programas de habilidades de los empleados, lo que requiere una mejora para obtener respuestas más eficaces.

Enfoque:

  • Actualice los enunciados para identificar los matices en las conversaciones.
  • Entrene el modelo NLU con simulaciones para comprender las respuestas de conversaciones tan complejas.

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