AI を活用した会話型インテリジェンスが金融サービス企業に優れた顧客エクスペリエンスを提供する方法
この記事では、AI 主導の会話型インテリジェンスが顧客エクスペリエンスを向上させる 3 つの方法について説明します。
(1) 共感的なアプローチを使用して顧客満足度を向上させる
会話型インテリジェンスは、顧客満足度 (CSAT) とネット プロモーター スコア (NPS) を向上させるための「理由」と「方法」に関するシナリオを提供します。およびその他の重要な指標。これにより、エンドツーエンドのカスタマー ジャーニーをより深く理解できるようになり、金融サービス企業が実際の顧客のニーズに積極的に対応し、よりパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供する機会が得られます。
直観に反して聞こえるかもしれませんが、人工知能は実際に、より共感を深め、より人間的なエージェントと顧客の対話を促進することができます。これにより、人間のエージェントはトーンベースのセンチメント分析を使用して、顧客がどのように感じているかに焦点を当て、エクスペリエンスをポジティブまたはネガティブにする要因をより深く掘り下げることができます。また、企業経営者は、チームが顧客に連絡するために効果的な共感的な方法を使用しているかどうかを確認し、特定の連絡先がエスカレーションされる理由を発見して、戦略を変更するためのチームメンバーをより適切にトレーニングできるようになります。
(2) コンバージョン率と維持率の向上
平均して、金融サービス会社は、従来の手動の方法を使用してコンタクト センターの通話の 0.05% しか処理できません。しかし、人工知能により、顧客とのやり取りを 100% 自動的に文字起こしして分析し、さまざまな洞察に基づいて即座に行動して、顧客の転換と維持を向上させることができます。
この会話型インテリジェンスを使用することで、金融サービス企業は、顧客が正確にどこで離脱するのか、どのタイプの会話が最もポジティブなエクスペリエンスを生み出すのか、そして人間のエージェントの有効性にどのような特定の要因が影響するのかをよりよく理解できるようになります。たとえば、AI は人間のエージェントが顧客の否定的な感情を迅速に特定し、修正のための推奨事項を提供する機会を特定できます。この迅速かつ具体的なフィードバックは、人間のエージェントにパーソナライズされたコーチングの機会を提供し、パフォーマンスを向上させる動機付けにもなります。
(3) 顧客が必要とするものを提供する
最後に重要なことですが、会話型インテリジェンスにより、企業はより優れたサポートやサービスを含む、より賢明なデータドリブンな意思決定を行うことができます。
顧客とのやり取りから収集した洞察は、マーケティング チームが新製品に関する顧客の反応やフィードバックに基づいて、よりターゲットを絞った関連性の高いキャンペーンを実施するのに役立ちます。また、製品チームが検討し解決している主な問題点や満たされていないニーズも明らかになります。さらに、営業チームに、より多くの商談を成立させるために必要な洞察を提供します。つまり、あらゆる顧客とのやり取りは顧客を喜ばせ、顧客をリピートさせ続けると同時に、企業のあらゆる機能に影響を与えるビジネス改善の洞察も明らかにします。
人工知能を使用して従業員に力を与える
金融サービス企業は、顧客サポートの問題を積極的に解決し、顧客満足度と顧客維持を向上させ、ベンチマークを設定し続ける製品とサービスを作成することで改善できます。競争上の優位性。 AI を活用した会話型インテリジェンスにより、金融サービス企業は人間のエージェントの作業を強化して、記憶に残る、思いやりのある、影響力のある顧客エクスペリエンスを生み出すことができます。
以上がAI を活用した会話型インテリジェンスが金融サービス企業に優れた顧客エクスペリエンスを提供する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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