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Wie KI-gestützte Konversationsintelligenz Finanzdienstleistungsunternehmen ein erstklassiges Kundenerlebnis bieten kann
Wie KI-gestützte Konversationsintelligenz Finanzdienstleistungsunternehmen ein erstklassiges Kundenerlebnis bieten kann
In diesem Artikel werden drei Möglichkeiten erläutert, wie KI-gesteuerte Conversational Intelligence das Kundenerlebnis verbessern kann.
(1) Verwenden Sie einen empathischen Ansatz, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern
Conversational Intelligence bietet Szenarien rund um das „Warum“ und „Wie“ zur Verbesserung wichtiger Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit (CSAT) und Net Promoter Score (NPS). Es bietet ein tieferes Verständnis der End-to-End-Kundenreise und gibt Finanzdienstleistungsunternehmen die Möglichkeit, proaktiv auf echte Kundenbedürfnisse einzugehen und ein personalisierteres Kundenerlebnis zu bieten.
Obwohl es kontraintuitiv klingt, kann KI tatsächlich größeres Einfühlungsvermögen und mehr menschliche Interaktionen zwischen Agenten und Kunden fördern. Es ermöglicht menschlichen Agenten, sich mithilfe einer tonbasierten Stimmungsanalyse auf die Gefühle der Kunden zu konzentrieren und tiefer in die Frage einzutauchen, was ein Erlebnis positiv oder negativ macht. Darüber hinaus können Führungskräfte überprüfen, ob ihre Teams wirksame und empathische Methoden nutzen, um mit Kunden in Kontakt zu treten, und herausfinden, warum bestimmte Kontakte eskaliert werden, sodass sie ihre Teammitglieder besser darin schulen können, Strategien zu ändern.
(2) Konversions- und Bindungsraten verbessern
Im Durchschnitt können Finanzdienstleistungsunternehmen nur 0,05 % der Contact-Center-Anrufe mit herkömmlichen manuellen Methoden bearbeiten. Künstliche Intelligenz ermöglicht es ihnen jedoch, 100 % der Kundeninteraktionen automatisch zu transkribieren und zu analysieren und sofort auf eine Reihe von Erkenntnissen zu reagieren, um die Kundenkonvertierung und -bindung zu verbessern.
Mithilfe dieser Gesprächsinformationen können Finanzdienstleistungsunternehmen besser verstehen, wo genau Kunden abwandern, welche Arten von Gesprächen die positivsten Erfahrungen hervorrufen und welche spezifischen Faktoren die Wirksamkeit menschlicher Agenten beeinflussen. KI kann beispielsweise Möglichkeiten für menschliche Agenten erkennen, negative Kundenstimmungen schnell zu erkennen und Empfehlungen zur Korrektur zu geben. Dieses schnelle und spezifische Feedback bietet auch menschlichen Agenten personalisierte Coaching-Möglichkeiten und motiviert sie, ihre Leistung zu verbessern.
(3) Geben Sie Ihren Kunden, was sie brauchen
Last but not least ermöglicht Conversational Intelligence Unternehmen, intelligentere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf besseren Support und Service.
Aus Kundeninteraktionen gewonnene Erkenntnisse können Marketingteams dabei helfen, gezieltere und relevantere Kampagnen basierend auf Kundenreaktionen und Feedback zu neuen Produkten zu liefern. Es zeigt auch die wichtigsten Schwachstellen und unerfüllten Bedürfnisse auf, über die das Produktteam nachdenkt und die es löst. Darüber hinaus erhalten Vertriebsteams die Erkenntnisse, die sie benötigen, um mehr Geschäfte abzuschließen. Kurz gesagt: Jede Kundeninteraktion erfreut die Kunden und sorgt dafür, dass sie wiederkommen, während gleichzeitig Erkenntnisse zur Geschäftsverbesserung gewonnen werden, die sich auf alle Funktionen des Unternehmens auswirken.
Künstliche Intelligenz nutzen, um Mitarbeiter zu stärken
Finanzdienstleistungsunternehmen können ihren Wettbewerbsvorteil verbessern, indem sie Kundensupportprobleme proaktiv lösen, die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung verbessern und Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die weiterhin Maßstäbe setzen. KI-gestützte Konversationsintelligenz ermöglicht es Finanzdienstleistungsunternehmen, die Arbeit menschlicher Agenten zu verbessern, um unvergessliche, mitfühlende und wirkungsvolle Kundenerlebnisse zu schaffen.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
