Zaloguj się na konto

Jako zarejestrowany użytkownik masz dostęp do dodatkowych materiałów: nagrań video, recenzji, analiz oraz raportów.

Słownik branżowy

2,5G

standard sieci komórkowych drugiej generacji, w których zaimplementowano funkcje wspomagające pakietową komutację danych. Sieci 2.5G uważane są za element ewolucji pomiędzy sieciami drugiej i trzeciej generacji. Do sieci 2.5G zalicza się na przykład sieci GPRS/EDGE, które budowane są na podstawie istniejących sieci GSM (2G), ale dzięki technologiom wspomagającym pakietowe przesyłanie danych oferują usługi dostępne w sieciach 3G (w sieciach trzeciej generacji usługi te oferowane są z lepszą jakością). Dodatkowo sieć szkieletowa budowana dla potrzeb implementacji technologii GPRS/EDGE może być także używana przez sieci UMTS (3G), co umożliwia współistnienie sieci 2G i 3G oraz stopniową ewolucję istniejących sieci pomiędzy tymi standardami.

Nowe algorytmy AI będą skuteczniej uczyć Chatboty

Dostawcy usług opartych o algorytmy sztucznej inteligencji (AI) stoją przed kolejnymi wyzwaniami – wraz z rosnącą popularnością Chatbotów, Voicebotów i innych rozwiązań inteligentnej automatyzacji, muszą ciągle doskonalić ich umiejętności uczenia się i dokładnego rozpoznawania pytań. W InteliWISE pomogą w tym nowe algorytmy oparte o najnowsze zdobycze Machine Learning (ML).

Chatboty, systemy rozpoznawania mowy i obrazu oraz Voiceboty zmieniły krajobraz komunikacji z klientami. Nie są kolejnym buzzwordem, a funkcjonalnym narzędziem, które wielu marketerów bądź szefów obsługi klienta planuje wdrożyć w swoich działaniach. 

Szybkość reakcji i rosnącą skuteczność doceniają także klienci – jak wynika z badań przeprowadzonych przez firmę Uberall na początku 2019 r. 80% ankietowanych ma pozytywne doświadczenia związane z Chatbotami, a 40% jest zainteresowana interakcjami z Wirtualnymi Asystentami. Jednocześnie 43% wskazało na potrzebę lepszego rozumienia zapytań użytkownika, a 19% – na potrzebę rozmawiania z Chatbotami w bardziej naturalny sposób. Niezbędne są więc wszelkie działania dążące do zwiększenia komfortu użytkowania Wirtualnych Asystentów.

Miliony rozpoznanych pytań przez AI InteliWISE

InteliWISE korzysta z własnych, opatentowanych w Stanach Zjednoczonych, algorytmów NLP (Natural Language Processing), w tym z wszechstronnego silnika AI Conversational do napędzania w 100%  zautomatyzowanych dialogów z użytkownikami. Silnik ten obsłużył już miliony zapytań dla klientów na całym świecie – głównie powtarzające się kwestie związane z obsługą klienta. Przykładami mogą być częste zapytania dotyczące produktów (ich cech lub dostępności), kosztów dostawy, reklamacji, informacji o wymaganych dokumentach czy formularzach. Rozwiązanie posiada przetestowany, programowalny moduł, który może przekierować rozmowę do konsultanta na infolinii w sytuacji, w której zapytanie jest skomplikowane i AI nie jest w stanie obsłużyć właściwych odpowiedzi.

Rozumienie pytań zadanych językiem naturalnym (np. mowa potoczna, żargon) jest możliwe dzięki klasyfikacji statystycznej z korektą tekstu i celowym dopasowaniem. Silnik wykorzystuje również redukcję reguł syntaktycznych, co oznacza, że jest to hybrydowe (statystyczne i oparte na regułach) podejście do przetwarzania języka m.in.  poprzez:

  • uproszczenia prefiksów dla różnych konstrukcji językowych o tym samym znaczeniu, np. chcę dokonać kupna/ chcę dokonać zakupu/ chcę dokonać zamówienia; chcę nabyć/ chcę kupić/ chcę zakupić/ chcę zamówić/ chcę złożyć zamówienie
  • uproszczenia słów do form podstawowych, tak aby lepiej dopasować je do siebie, np. proszę, poproszę, prosi = prosić; zacznij, zacznę, zaczniesz = zacząć 
  • wykorzystanie synonimów słów, które pozwalają na porównania i wykorzystanie różnych kombinacji, np. dialog, dyskusja, gadka, konwersacja, pogawędka, rozmowa
  • dopuszczenie słów kluczowych z punktu widzenia firmy, tak by zwiększyć ich wagę w algorytmie, np. związanych bezpośrednio z nazwami produktów lub usług firmy.

Rozpoznawanie języka polskiego jest możliwe m.in.  dzięki wykorzystaniu korekty tekstu w oparciu o własne słowniki językowe, Istnieje też możliwość połączenia z zewnętrzną wyszukiwarką, na przykład Google Search – dla sugestii dotyczących korekty tekstu.

Konwersacyjność pozwala rozwiązać problemy

Jeśli system zrozumie pytanie, szuka odpowiedzi w różnych źródłach i natychmiast jest w stanie przekazać  odpowiedź klientowi. Jeśli problem wymaga dopytania, system poprowadzi wirtualny dialog, próbując doprowadzić rozmowę do szczęśliwego zakończenia. Ta cecha to właśnie konwersacyjność (Conversational AI), która jest jednym z  głównych elementów patentu w USA. Odpowiedzi mogą być generowane z systemów IT firmy (daty, statusy, wartości) oraz z baz wiedzy dwóch rodzajów. Pierwsza baza wiedzy[1] to specyficzna dla danej branży (finanse, ubezpieczenia, ecommerce, usługi)  i dopasowanej do każdej firmy indywidualnie. Druga – niezwiązana z bazą klienta – zawiera wiedzę z zakresu osobowości Chatbota oraz interaktywny moduł do komunikacji użytkownika z systemem NLP. Silnik NLP działa na podstawie informacji zawartych w tych bazach wiedzy

Nowe algorytmy Machine Learning przyspieszą uczenie się Chatbotów

InteliWISE wzmacnia teraz swoje NLP o  najnowsze, wykorzystywane globalnie narzędzie, które automatycznie klasyfikuje intencje oraz tzw. entities w oparciu o technologię Machine Learning. Rozwiązanie ma wiele zalet – może być w pełni dostosowane do potrzeb danej firmy, algorytm działa na dowolnym serwerze, nawet na infrastrukturze własnej firmy (wdrożenie on-premise), a dane nie są przekazywane na zewnątrz (jak w przypadku Google, Microsoft czy Amazona).

Inteligentne Douczanie – rozpoznawanie najtrudniejszych zapytań 

W sytuacji nierozpoznania zapytania użytkowników są one poddane obróbce maszynowej, która rekomenduje przypisanie do właściwych odpowiedzi. W skrócie działa to w następujący sposób:

1. Eksperci przygotowują model testowy, w tym bazę wcześniej zadanych pytań i odpowiedzi udzielonych w przeszłości przez Chatbota wyposażonego w NLP od InteliWISE.

2. Baza zostaje odpowiednio obrobiona (przez procesy lematyzacji, czyszczenia itp.).

3. Model zostaje wyszkolony.

4. Do modelu zostają przekazane nierozpoznane pytania (lista tzw. don’t know’ów), algorytm jest uruchamiany i każde wcześniej nieodpowiedziane zapytanie otrzymuje do trzech najbardziej prawdopodobnych, precyzyjnych odpowiedzi.

5. Ekspert wiedzy akceptuje właściwą odpowiedź.

6. Przy następnym podobnym pytaniu Chatbot wykorzystuje wytrenowaną odpowiedź.

Wysoka precyzja przy masowym ruchu

Algorytmy InteliWISE wykorzystują zaawansowane modele uczenia się maszyn, które pozwalają lepiej przewidywać przyszłe zamiary i zapewniają lepsze wyniki. W trakcie testów przy 3 000 nierozpoznanych uprzednio pytań – w przypadku ponad 60% z nich, jedna z trzech proponowanych odpowiedzi miała ponad 90% adekwatności do zapytania. Pokazuje to ogromny potencjał rozwiązania i przewiduje się rezultaty w postaci szybszych i dokładniejszych odpowiedzi przy masowym ruchu klientów.

Źródło: InteliWISE

Słownik
1. baza wiedzy. To scentralizowana baza danych służąca do rozpowszechniania informacji i danych. Bazy wiedzy wspierają gromadzenie, organizowanie, wyszukiwanie i udostępnianie…
Total
0
Shares
Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.

Artykuły na pokrewne tematy
Czytaj więcej

Prawie połowa pracujących Polaków może zostać zastąpiona przez roboty

W Polsce pracuje obecnie 16,5 mln osób. Według analiz potencjalnie zautomatyzować można ok. 7,5 mln miejsc pracy, co oznacza, że prawie połowa pracujących Polaków mogłaby zostać zastąpiona przez roboty. Jak przekonują eksperci, w najbliższym czasie tak się jednak nie stanie. Robotów sprzedaje się coraz więcej, rośnie także poziom ich zaawansowania technicznego i sztucznej inteligencji.
Czytaj więcej

5 mld dol na robotyzację w 2020 roku
 – czy to się opłaca?


A.T. Kearney prognozuje przyspieszenie wzrostu rynku robotyzacji procesów powyżej 50 proc. rocznie, kiedy osiągnie wartość 5 miliardów dolarów w 2020 roku. Aktualnie, rozwiązania wykorzystujące roboty wykorzystywane są głównie w branży finansowej i służbie zdrowia, które odpowiadają za 40 proc. rynku RPA (robotyzacji procesów).