Sistem ima sposobnost razumevanja teksta, napisanog čak i u žargonu ili stručnim jezikom, koji u podacima pronalazi zakonitosti i slične zahteve i prepoznavanjem zahteva predlaže najoptimalnije rešenje.
U službama gde su za rad potrebna specifična ili tehnička znanja, kroz rešavanje zahteva korisnika se gradi i baza znanja – koja omogućava i neiskusnim radnicima da rešavaju zahteve za koje je pre bio potreban ekspert. Da bi ta baza bila upotrebljiva, potrebno je da radnici detaljno i kvalitetno opišu i zahtev korisnika i postupak rešenja. Proces pisanja rešenja je ispraćen asw:auxilium sistemom koji precizno određuje da li je to rešenje dobro ili loše zapisano. Ukoliko se rešenje neadekvatno opisuje, sistem upozorava i na taj način pomaže pri kvalitetnom popunjavanju baze znanja.
Naš A.I. asistent koristi napredne algoritme za mašinsko učenje za analizu istorijskih podataka službe za pomoć, uključujući zahteve klijenata i HD odgovore, da bi pružio inteligentne rezultate pretrage i predložio odgovore i rešenja kako HD zaposlenima tako i direktno klijentima. Ali to nije sve – asw:auxilium stalno uči i prilagođava se specifičnim potrebama vašeg poslovanja. Kako obrađuje sve više podataka, postaje sve veštiji u pronalaženju najrelevantnijih informacija i pružanju najboljih mogućih rešenja za pitanja i nedoumice vaših klijenata. Pomoću asw:auxilium-a možete smanjiti vreme odgovora, poboljšati zadovoljstvo kupaca i osloboditi svoje HD zaposlene da se fokusiraju na složenije probleme, uz istovremeno smanjenje troškova i povećanje efikasnosti.
Asw:auxilium nudi niz inovativnih A.I. funkcionalnost za poboljšanje efikasnosti, tačnosti i zadovoljstva korisnika u podešavanjima službe za pomoć:
1. Automatsko usmeravanje ulaznica: upiti kupaca se automatski analiziraju i usmeravaju odgovarajućem timu ili agentu na osnovu ključnih reči i predmeta. Ovo pomaže da se osigura da upite obrađuju najkvalifikovaniji pojedinci i skraćuje vreme odgovora.
2. Obrada prirodnog jezika: sistem razume i tumači upite kupaca napisane na prirodnom jeziku, pružajući tačnije odgovore i smanjujući potrebu za ručnim tumačenjem od strane HD zaposlenih.
3. Prediktivna analitika: koristeći istorijske podatke, sistem može da identifikuje obrasce i trendove i da predvidi buduće upite kupaca. Ovo pomaže HD timovima da predvide i pripreme se za uobičajene probleme i poboljšava vreme odgovora.
4. Funkcionalnost chatbot-a: AI-pokrenut chatbot može da obradi jednostavne, rutinske upite i pruži brze, automatizovane odgovore klijentima, oslobađajući HD zaposlenima da se fokusiraju na složenije probleme.
5. Analiza sentimenta: sistem analizira ton i raspoloženje upita i odgovora kupaca kako bi identifikovao oblasti frustracije ili nezadovoljstva i pružio mogućnosti za poboljšanje.
Sistem se sastoji od sledećih podsistema:
Podsistem za pronalaženje sličnih zahteva i zapisa
Podsistem za pronalaženje sličnih zahteva i zapisa omogućava pronalaženje već rešenih zahteva za isti problem koji korisnik rešava, ako takvi postoje, kao i njihovih rešenja.
Pronalaženje sličnih zahteva
Modul Pronalaženje sličnih zahteva služi za pretragu zahteva klijenata i pronalaženje onih sa istim značenjem kao zahtev koji korisnik rešava. Iz teksta zahteva se izvlače semantičke informacije što omogućava da se pronađu i zahtevi koji su drugačije zapisani ali imaju isti sadržaj.
Pronalaženje sličnih zapisa
Modul Pronalaženje sličnih zapisa služi za pretragu zapisa zaposlenih i pronalaženje onih sa istim značenjem kao zapis ili deo zapisa koji je korisnik uneo. Iz teksta zapisa se izvlače semantičke informacije što omogućava da se pronađu i zapisi koji su drugačije zapisani ali imaju isti sadržaj.
Podsistem za optimizaciju
Modul Pronalaženje sličnih zapisa služi za pretragu zapisa zaposlenih i pronalaženje onih sa istim značenjem kao zapis ili deo zapisa koji je korisnik uneo. Iz teksta zapisa se izvlače semantičke informacije što omogućava da se pronađu i zapisi koji su drugačije zapisani ali imaju isti sadržaj.Podsistem za optimizaciju omogućava povećanje efikasnosti službe za korisničku podršku kombinujući precizne predkicije o obimu i vrsti posla sa inteligentnom raspodelom resursa za obavljanje određene vrste posla. Dati podsistem ima sledeća karakteristična svojstva i module:
Ocenjivanje potrebnih ljudskih resursa u narednom periodu
Dati modul ima za cilj da na osnovu konstantnog praćenja rada korisničke službe proceni koliko će biti potrebno ljudskih resursa u tim odeljenjima. Rano uočavanje povećanje posla u timu korisničke podrške omogućuje bolji raspored vremena i organizacije prilikom zahtevnih perioda u toku radne godine. Slično, rano uočavanje smanjenja broja potrebnih radnih sati daje mogućnost zaposlenom da se bavi drugim poslovima. Modul se može konfigurisati pomoću sledećih parametara:
Takođe, ugrađeno je izveštavanje i slanje upozorenja ako sistem uvidi da procesi ne protiču kao što je očekivano.Raspodela posla među zaposlenima u zavisnosti od ranije rešenih primeraModul za raspodelu posla ima za cilj da automatski odredi kom članu tima za korisničku podršku treba da pošalje pristigli zahtev. Sistem bira najpogodnijeg i najkompetentnijeg zaposlenog od svih ponuđenih na osnovu sledećih parametara:
Podsistem za kontrolu kvaliteta zapisa
Podsistem za kontrolu kvaliteta zapisa omogućava praćenje i povećanje efikasnosti službe za korisničku podršku kroz istorijske izveštaje o kvalitetu zapisa i sugestije za poboljšanje kvaliteta zapisa.Procesi su ispraćeni kroz module:
Istorijska analiza
Modul Istorijska analiza daje izveštaje o kvalitetu zapisa na osnovu postojećih podataka iz prethodnih vremenskih perioda. To omogućava da se prati kvalitet zapisa kroz vreme i da se uoče mesta na kojima bi trebalo preduzeti korake da se poboljša kvalitet rada. Ovim procesom omogućeno je dobijanje informacija o kvalitetu zapisa u odredjenom periodu, sa dodatnim filterima.
Parametri izveštaja su:
Modul Trenutna ocena služi da uživo daje ocenu kvaliteta zapisa pri zapisivanju i da ponudi sugestije za poboljšanje zapisa, sa ciljem kontinuiranog unapredjivanja kvaliteta zapisa i efikasnosti korisničke podrške. Omogućeno je momentalno informisanje o kvalitetu zapisa.
Takođe, omogućeno je dobijanje informacija o tome koji su mogući koraci za unapređivanje zapisa.
Podsistem za automatsko rešavanje zahteva
Podsistem za automatsko rešavanje zahteva omogućava povećanje efikasnosti službe za korisničku podršku tako što jednostavne i česte zahteve korisnika može inteligentno rešiti i poslati odgovor, a za složenije zahteve može predložiti postupak rešenja.
Automatsko rešavanje čestih zahteva
Modul Automatsko rešavanje čestih zahteva automatizuje rešavanje čestih i jednostavnih zahteva korisničkoj podršci. Algoritam mašinskog učenja prvo razume značenje zahteva, a zatim odabira prikladni šablon odgovora, automatski ga popunjava i šalje. Takođe, šalje i instrukcije drugim sistemima koje dovode do rešavanja zahteva.
Predlaganje rešenja
Modul Predlaganje rešenja služi za automatsko predlaganje rešenja za zahteve koji pristižu za korisničku podršku. Sistem pomoću mašinskog učenja koristi bazu svih prethodno rešenih zahteva da pronađe one koji odgovaraju specifičnom zahtevu, i sugeriše najbolja rešenja. Omogućeno je inteligentno pretraživanje baze rešenih zahteva i predlaganje najboljih rešenja za problem opisan u zahtevu.
