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Les chatbots d'entreprise peuvent-ils offrir des expériences hyper-personnalisées ?
Les chatbots d'entreprise peuvent-ils offrir des expériences hyper-personnalisées ?
Les chatbots d'entreprise sont en état de mort cérébrale. Ils n’ont aucune connaissance, aucune profondeur et aucune capacité à comprendre les concepts et le contexte en temps réel. Cependant, les chatbots d’entreprise les plus efficaces sont les alliés des objectifs commerciaux les plus pertinents, et non les ennemis du progrès et du temps. En 2022, les chatbots d’entreprise devraient permettre à la plupart des cols blancs d’interagir quotidiennement avec les plateformes conversationnelles, mais les entreprises ne parviennent toujours pas à offrir l’expérience conversationnelle optimale nécessaire pour générer de la valeur. La plupart des chatbots n’ont pas la capacité de fournir la personnalisation nécessaire pour optimiser l’expérience client.
Compte tenu de l'importance que les entreprises, les spécialistes du marketing et les clients accordent à la personnalisation, le fait de ne pas fournir une personnalisation large et dynamique aux clients qui interagissent avec les chatbots IA entraînera des coûts financiers et de réputation. Pour que les entreprises puissent prospérer grâce à une technologie de pointe et répondre aux besoins des clients à différentes étapes du parcours d'achat, elles ont besoin de chatbots percutants qui apprennent rapidement, s'adaptent continuellement en temps réel et ne sont pas limités par les données de formation.
Inconvénients des chatbots
Même si l'adoption augmente tout au long de la pandémie, les chatbots continuent d'échouer à cause de :
- Inférence statistique sans compréhension approfondie
- Modèles statiques sans apprentissage ni inférence dynamiques
- Pas de perroquet aléatoire hyper-personnalisé
En plus de ces problèmes, les chatbots d'entreprise sont difficiles à mettre en œuvre car leur base de connaissances de bon sens est très superficielle. Les chatbots dépourvus des fonctionnalités nécessaires sont codés en dur, disposent de solutions en lecture seule, ont peu de dynamisme et ont du mal à s’adapter en temps réel. Ces chatbots n’apprennent pas de manière suffisamment autonome ou interactive, ce qui peut entraîner confusion et frustration chez ceux qui interagissent avec eux. Alors que plus de la moitié des clients se tournent vers une marque concurrente après une mauvaise expérience client, une technologie prête à l'emploi est nécessaire pour comprendre instantanément le langage et le contexte présentés dans n'importe quelle situation.
Parce que les chatbots manquent cruellement de compréhension et d'adaptabilité en temps réel (tirant parti du langage naturel), ils conduisent à de multiples silos qui peuvent causer des problèmes financiers aux chefs d'entreprise qui tentent de faire avancer leurs objectifs. Ils n’ont pas non plus les capacités de raisonnement nécessaires pour mener la conversation bien au-delà de l’étape d’introduction. Sans une compréhension plus approfondie et la capacité de s'adapter en temps réel, les entreprises ne peuvent pas faire évoluer leurs opérations comme elles le souhaitent, ce qui permet aux tâches répétitives de ralentir leur progression vers une productivité optimale.
Une approche dynamique de l'apprentissage des chatbots
Les chatbots devraient être des solutions entièrement vérifiables (plutôt que les chatbots boîtes noires populaires) avec de fortes capacités de raisonnement, y compris la désambiguïsation. L'apprentissage général doit être un « apprentissage ponctuel », ce qui signifie que les employés ou les clients n'ont pas besoin de se répéter sans cesse pour accomplir une tâche ou répondre à une question. Grâce à l'apprentissage en temps réel du langage naturel, un chatbot doté d'un cerveau traite les informations pour comprendre non seulement les demandes directes, mais également les émotions qui les sous-tendent.
Les chatbots intelligents donnent la priorité aux expériences client hyper-personnalisées et à haute valeur ajoutée qui peuvent être utilisées dans une variété de secteurs verticaux et de cas d'utilisation. Ces chatbots ont également une compréhension contextuelle approfondie, de sorte qu'ils traitent ce qui est dit en temps réel grâce à une mémoire intégrée à court et à long terme. L'hyper-personnalisation s'aligne bien sur les buts, les objectifs et l'utilisation de l'entreprise, de sorte que les utilisateurs ne reviennent pas à la première étape lorsqu'ils interagissent avec ces outils conversationnels d'IA.
Le chatbot cognitif et autonome comprend également une gestion dynamique des conversations afin que les utilisateurs puissent partir d'un point précédent de la conversation et ajouter de la valeur aux conversations futures car les gens n'ont pas à se répéter. Grâce à une architecture cognitive intégrée, les chatbots dotés de cerveaux incluent également la génération, l'analyse et le raisonnement transparents du langage pour créer le type d'hyper-personnalisation nécessaire pour créer des expériences client significatives et interactives.
Grâce aux ontologies, les chatbots peuvent facilement gérer des termes spécifiques et leur signification, collecter manuellement des données statiques telles que des attributs et comprendre des synonymes. En inculquant le bon sens lors de la création d’un chatbot, un chatbot doté d’un cerveau peut collecter et appliquer avec succès des règles métier tout en rassemblant les informations nécessaires pour expliquer comment un produit ou un service est référencé dans le monde réel. Grâce à des tests rigoureux et à des réglages cohérents, ainsi qu’à un système complet de tests de régression, les chatbots peuvent facilement traiter les demandes sans avoir besoin d’être formés encore et encore.
Cas d'utilisation de l'hyper-personnalisation
Les chatbots hyper-personnalisés font partie intégrante des centres d'appels et peuvent aider les entreprises à entretenir davantage de relations clients et à accélérer la croissance de la marque dans le processus. Lorsque vous disposez d'un chatbot doté d'un cerveau, les entreprises réduiront considérablement la nécessité pour les clients de parler à un agent humain, car l'assistant numérique contextuel offre une expérience hyper-personnalisée à tous les clients et réduit le coût de leur service. Les centres d'appels peuvent également détourner d'importants volumes d'appels et étendre instantanément le service client à des millions de personnes.
Les chatbots hyper-personnalisés peuvent également aider les employés en devenant de puissants assistants pour les services d'assistance informatique et les assistants RH, tout en prenant également en charge les applications d'entreprise et mobiles. De plus, les entreprises peuvent avoir des conversations réfléchies sur divers domaines d'activité, notamment la politique, les soins de santé, l'intégration, la paie/les avantages sociaux, et bien plus encore.
Optimiser l'interaction
Pour les clients professionnels, les chatbots intelligents peuvent fidéliser la marque. Avec un cerveau fonctionnel et une soif de compréhension approfondie et de connaissances de bon sens, les chatbots peuvent étendre les services d'entreprise et créer de nouvelles voies pour maximiser la valeur conversationnelle et ajouter des points à retenir pour optimiser les interactions futures. Pour les entreprises avant-gardistes qui cherchent à devenir plus pertinentes et plus fiables aux yeux de leur clientèle, les chatbots ne devraient plus être un fardeau. Les chatbots doivent disposer de capacités de connaissances dynamiques pour résoudre les requêtes ou les problèmes des clients et permettre aux entreprises de se concentrer sur d'autres tâches à valeur ajoutée pour maximiser la productivité.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
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Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
