Aproveite o poder do software de inteligência artificial da Diabolocom

A inteligência artificial (IA) pode ser definida como a capacidade de uma máquina de simular processos cognitivos humanos, como resolução de problemas, aprendizado, percepção e tomada de decisões. A tecnologia de IA se baseia em métodos como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e redes neurais artificiais para atingir esses objetivos.

Atualmente, há dois tipos principais de inteligência artificial:

• IA fraca: esse tipo de IA é especializado em tarefas específicas e limitadas. A IA usa algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar dados e gerar recomendações.
• IA forte: ao contrário de sua antecessora, a IA forte é capaz de compreender e executar uma gama maior de tarefas complexas, semelhante ao pensamento humano.

Além desses dois tipos de IA existentes, há uma categoria hipotética de Inteligência Artificial Geral . Isso incluiria a IA que supera a inteligência humana em todas as áreas, mas levanta muitas questões.

Atualmente, a IA baseia-se nos seguintes estágios principais: coleta de dados, processamento de dados, aprendizado de máquina e melhoria contínua.

• Coleta de dados: A IA requer uma grande quantidade de dados para aprender. Esses dados podem ser estruturados (como tabelas) ou não estruturados (como imagens ou texto).
• Processamento de dados: Os dados brutos são limpados e preparados para serem usados pelos algoritmos de aprendizado de máquina.
• Aprendizado de máquina: os algoritmos permitem que o sistema detecte padrões e tome decisões com base em dados de treinamento. De fato, os dados de treinamento são usados para ensinar e treinar modelos de IA a reconhecer padrões e tomar decisões com base em exemplos.
• Avaliação e aprimoramento: depois que a IA é treinada, ela é avaliada usando dados de teste para medir sua precisão e desempenho. Com base nessa avaliação, os modelos são aprimorados com o ajuste de parâmetros específicos.

Graças a esses mecanismos, a Inteligência Artificial pode ser implantada em vários aplicativos, como soluções de contact center, dependendo de seus recursos e das tarefas a serem executadas.

A transcrição automática é um processo de conversão de uma chamada telefônica ou mensagem de voz gravada em texto. A transcrição manual consome muito tempo e é tediosa para os agentes do centro de contato. Além disso, as transcrições manuais não são totalmente confiáveis ou utilizáveis.

A inteligência artificial, por outro lado, permite a transcrição automática com alto valor agregado, graças ao sistema TLN, conhecido como Processamento de Linguagem Natural (NLP). As tecnologias de NLP interpretam literalmente o que o cliente diz ou escreve. Graças ao NLU (Natural Language Understanding), um subcomponente do NLP, o sistema identifica as intenções e o significado por trás das palavras ou da mensagem do cliente.

Uma solução de transcrição equipada com inteligência artificial, como a da Diabolocom, possibilita :

• Análise das interações com os clientes: A PNL possibilita a conversão de gravações de áudio de chamadas em texto escrito. Isso facilita a análise e a revisão das interações entre agentes e clientes. Isso permite avaliar a qualidade do serviço, identificar problemas recorrentes e possíveis áreas de melhoria. É possível tomar decisões informadas para otimizar o desempenho do contact center.
• Compreensão semântica: o uso da NLU na transcrição automática permite que o significado geral das conversas seja compreendido. Como resultado, a análise semântica das interações com os clientes é mais fácil, indo além da simples transcrição literal. Isso permite detectar as intenções e as emoções de seus clientes.

Claramente, os benefícios dessa transcrição são múltiplos para o aprimoramento geral de um contact center, desde o desempenho do agente até a experiência final do cliente.

• Por um lado, para o agente :

As transcrições automáticas podem ser usadas para verificar se os agentes cumprem as diretrizes de fala e as políticas de conformidade ao interagir com os clientes.

Além disso, as transcrições automáticas podem ser usadas como exemplos de conversas durante o treinamento de agentes. Dessa forma, os novos agentes aprendem as respostas adequadas e desenvolvem melhores práticas para oferecer um atendimento de qualidade ao cliente.

• Por outro lado, para o cliente:

Ao analisar as transcrições automatizadas, as centrais de atendimento podem identificar problemas recorrentes ou áreas de insatisfação do cliente. Nesse caso, os agentes têm mais condições de antecipar as solicitações dos clientes e neutralizar os conflitos.

As transcrições automáticas podem ser usadas para gerar resumos ou relatórios sobre interações, de modo que as relações com os clientes possam ser monitoradas com mais eficácia.

Em resumo, a transcrição automática com a integração da compreensão de linguagem natural agrega um valor significativo às centrais de atendimento. Mais especificamente, ela melhora a eficiência operacional e oferece novos insights sobre seus negócios e as necessidades dos clientes.

A capacidade de sintetizar textos usando inteligência artificial oferece várias vantagens significativas para um contact center. A IA permite que as principais informações sejam extraídas e reformuladas com rapidez e facilidade. Com essa tecnologia, os agentes não precisam mais examinar cada palavra do documento original.

Graças ao processamento de linguagem natural (NLP), a IA é capaz de produzir duas variedades de resumo, conhecidas como extrativas ou abstrativas. O resumo produzido pode ser limitado em termos de frases ou palavras, de acordo com os parâmetros que o usuário predefiniu na ferramenta.

A sumarização extrativa é um agrupamento de frases que representam as informações mais relevantes do conteúdo original. Essa tecnologia identifica e extrai as frases essenciais do texto original não estruturado. Em termos concretos, quando você solicita um resumo de três frases, a ferramenta retorna três frases do documento que são as mais bem avaliadas, ou seja, que melhor refletem a ideia geral do texto.

Enquanto a sumarização extrativa produz um resumo com base em trechos de frases do documento, a sumarização abstrata gera um texto resumido que não contém necessariamente as mesmas palavras do texto inicial, mas restaura a ideia principal. O resumo obtido pode ser diferente em termos de vocabulário, mas ainda assim apresenta todas as ideias importantes. Isso é conhecido como Inteligência Artificial Generativa.

Ao combinar as informações extraídas, a IA produz resumos aumentados que fornecem uma visão geral das interações com o cliente, permitindo detectar qualquer mau funcionamento no contact center.

Um voicebot é um tipo de robô de conversação que interage usando voz e linguagem natural.

Ao contrário do callbot, cujo objetivo é automatizar as chamadas telefônicas recebidas, o voicebot se concentra nas trocas e na comunicação por voz. O voicebot permite que os usuários interajam por voz por meio de vários dispositivos conectados (alto-falantes inteligentes, smartphones, assistentes de voz etc.). Graças à inteligência artificial, o voicebot é uma ferramenta poderosa para automatizar as interações de voz com os clientes em um centro de contato. 

Ele oferece respostas rápidas e consistentes usando reconhecimento de voz e tecnologia de conversão de texto em fala. Dessa forma, ele ajuda a melhorar a eficiência do atendimento ao cliente.

Está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana. Você pode fornecer assistência imediata e contínua aos clientes e, ao mesmo tempo, permitir que os agentes se concentrem em tarefas de maior valor agregado.

O voicebot também pode registrar e analisar as interações com os clientes. Isso fornece dados valiosos sobre as preferências e tendências do atendimento ao cliente. Quando programado com algoritmos de aprendizado de máquina, o voicebot melhora com o tempo e pode responder a novas solicitações dos clientes e incorporar melhorias com base no feedback deles.