Intelligente Roboter revolutionieren den Kundenservice
Intelligente Bots im Kundenservice können Kundendaten sammeln und analysieren und so Unternehmen wertvolle Erkenntnisse über Verbraucherverhalten und -präferenzen liefern.
Smart Bots revolutionieren den Kundenservice
Von einfachen Fragen zu Ladenöffnungszeiten bis hin zu komplexeren Anfragen werden Smart Bots im Kundenservice schnell zur Anlaufstelle für Käufer, die schnelle und effektive Hilfe suchen. Diese Bots können Kundenbedürfnisse vorhersagen und erfüllen, bevor sie entstehen, da sie große Datenmengen verarbeiten und das Kundenverhalten analysieren können. Der Einfluss dieser intelligenten Bots auf den Kundenservice geht jedoch über die reine Verbesserung des Kundenerlebnisses hinaus. Durch das Sammeln und Analysieren von Kundendaten können Unternehmen wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Verbraucher gewinnen. Dadurch können Unternehmen ihre Produkte auf die spezifischen Bedürfnisse ihrer Kunden zuschneiden und so letztlich den Umsatz steigern und die Kundenbindung erhöhen.
Vorteile von Smart Bots im Kundenservice
Smart Bots haben sich als unverzichtbares Hilfsmittel für Unternehmen erwiesen, die im heutigen wettbewerbsintensiven Markt die Nase vorn haben wollen:
1. Verbessern Sie die Kommunikation
Chatbots Es handelt sich um eine beliebte Anwendung intelligenter Roboter im Kundenservice Service. Diese virtuellen Assistenten können dabei helfen, erste Kundenanfragen auf einer Unternehmenswebsite zu bearbeiten und die Interaktion dann bei Bedarf an einen menschlichen Vertreter weiterzuleiten. Mit Chatbots können Kundendaten und -präferenzen erfasst werden, was schnellere und personalisiertere Antworten ermöglicht. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, dass ein menschlicher Agent während des Gesprächs Zeit damit verbringt, diese Informationen zu sammeln, was oft zu längeren Anrufen und Nachrichten als nötig führt. Ein gut implementierter Chatbot kann die Kommunikation zwischen Kunden und Agenten effizienter gestalten.
2. Bieten Sie ein maßgeschneidertes Benutzererlebnis.
Intelligente Roboter werden bei der Schaffung personalisierter Benutzererlebnisse im Kundenservice immer wertvoller. Beispielsweise nutzen Amazon und Netflix Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Kundendaten zu analysieren und ihre Produkte entsprechend anzupassen. Früher basierten Empfehlungen auf breiten Kategorien wie „Am beliebtesten“ oder „Top 15“. Allerdings hat die Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) den Empfehlungsprozess verändert, da Maschinen große Datenmengen in Echtzeit analysieren und Produkte oder Dienstleistungen anbieten, die spezifischen Kundenbedürfnissen statt breiten Kategorien entsprechen. Künstliche Intelligenz kann Kunden die relevantesten Inhalte liefern, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Standort, Wetter, Ereignissen und persönlichen Vorlieben abruft. Durch die Erstellung umfassender Kundenprofile können Unternehmen gezielter auf spezifische Bedürfnisse, Kaufverhalten und bevorzugte Interaktionskanäle eingehen. Dadurch können hochgradig individuelle Inhalte zum richtigen Zeitpunkt und über den am besten geeigneten Kanal an Kunden geliefert werden.
3. Loyalität und Mitarbeiterbindung verbessern
Intelligente Roboter im Kundenservice können die Loyalität und Mitarbeiterbindung in vielerlei Hinsicht steigern. Erstens führen intelligente Bots zu einem besseren Kundenerlebnis, indem sie alltägliche Aufgaben wie die Beantwortung grundlegender Fragen übernehmen und es menschlichen Vertretern ermöglichen, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren. Dadurch kann die Kundenzufriedenheit und damit die Kundenbindung gesteigert werden. Intelligente Roboter können auch dazu beitragen, Burnout und Fluktuation bei Mitarbeitern zu reduzieren, indem sie die Arbeitsbelastung menschlicher Vertreter verringern. Dies kann die Mitarbeiterbindung und Arbeitszufriedenheit verbessern und ein positiveres Arbeitsumfeld schaffen.
Da sich die Technologie in beispiellosem Tempo weiterentwickelt, werden intelligente Roboter im Kundenservice schnell zu einem festen Bestandteil der Branche. Intelligente Bots verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren, indem sie Routineaufgaben erledigen und wertvolle Dateneinblicke sammeln. Intelligente Bots verbessern das Kundenerlebnis auf bisher unvorstellbare Weise, von Chatbots, die bei ersten Kundenanfragen helfen, bis hin zu Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die personalisierte Produktempfehlungen geben. Intelligente Bots ermöglichen es menschlichen Vertretern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren und ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten, das die Kundenzufriedenheit, Loyalität und Bindung erhöht.
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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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
