Implementare Grandi Modelli Linguistici e AI generativa: le prime funzionalità di CM.com.

Sei pronto per scoprire le prime implementazioni di Large Language Models e Generative AI di cui abbiamo parlato nel nostro ultimo articolo? Oggi ti sveleremo di più e ti mostreremo i vantaggi!

Conversational AI Cloud

Conversational AI Cloud di CM.com è sempre stato un prodotto in grado di consentire alle aziende di automatizzare facilmente i propri flussi conversazionali. Ci siamo principalmente rivolti agli utenti aziendali, cercando di semplificare la loro vita. Ci siamo impegnati affinché potessero dedicarsi alle cose che contano invece di occuparsi del lavoro impegnativo necessario per impostare e gestire una piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale.

Con la versione 4.8, CM.com introduce l'AI generativa, una ristrutturazione completa del motore di riconoscimento della classificazione dell'intento e del suo inserimento nella NLU multi-engine del prodotto, nei test automatici e in diversi altri cambiamenti.

• Generative AI

  L'AI generativa può generare automaticamente nuovi dati di addestramento per i modelli di intelligenza artificiale. Questi modelli analizzano il testo o la voce dell'utente per comprendere l'intenzione dietro la comunicazione e migliorare l'accuratezza e la precisione. Questo aiuta i progettisti di conversazioni ad aumentare la diversità dei dati di addestramento e superare eventuali pregiudizi nel set di dati originale.

• Controllo di qualità e monitoraggio

Conversational AI Cloud ha aggiunto una nuova funzionalità che consente ai clienti di definire un set di dati di test e di addestramento per migliorare la precisione del loro modello di intenzione. Questo set di dati viene utilizzato per calcolare precisione, richiamo e score F1 su ogni ciclo di addestramento, consentendo una messa a punto precisa del modello per soddisfare gli obiettivi conversazionali.

• Multi-engine NLU

Conversational AI Cloud offre ora ai suoi clienti la possibilità di utilizzare insieme due motori di riconoscimento diversi, il motore di classificazione dell'intento e il motore di riconoscimento basato su regole. Ciò migliora l'esperienza dell'utente finale garantendo la miglior risposta possibile.

In generale, gli esperti nella progettazione di conversazioni, le informazioni sui clienti e le interazioni reali degli utenti sono fondamentali per migliorare la comprensione del linguaggio naturale (NLU). Anche se la nostra tecnologia di AI generativa non può sostituire completamente questi elementi, speriamo che possa aiutare i nostri clienti a migliorare le loro conversazioni in modo più rapido ed efficiente.

Mobile Service Cloud

Per Mobile Service Cloud stiamo cercando costantemente di migliorare l'esperienza dei nostri clienti e dei loro agenti attraverso l'aumento dell'efficienza e della qualità del servizio, riducendo il loro carico cognitivo. In questo modo, permettiamo ai nostri clienti di concentrarsi sulle loro attività principali, come la cura dei loro clienti e la loro esperienza.

Con questa nuova versione di Mobile Service Cloud, stiamo introducendo la nostra prima funzionalità alimentata dall'AI: riassunti delle conversazioni. Attualmente, quando un agente riceve una conversazione nella sua inbox, deve leggere l'intestazione e, peggio ancora, l'intera conversazione tra il cliente e il chatbot. Con questa versione, gli agenti riceveranno un riassunto della conversazione tra il bot e il cliente. Gli agenti possono essere aggiornati più rapidamente e fornire una risposta più tempestiva e di maggiore qualità. Anche una minima miglioria nei tempi di risposta è correlata ad una maggiore soddisfazione, espressa in NPS, CSAT o CES.

Quali sono i principali vantaggi di questi cambiamenti?

Con questi aggiornamenti a Mobile Service Cloud e Conversational AI Cloud, abbiamo mantenuto la nostra promessa di:

• Ridurre il tempo impiegato dai clienti per ottenere valore nel nostro Conversational AI Cloud: sia per nuovi clienti che iniziano a impostare il proprio modello di classificazione dell'intento o clienti esistenti alla ricerca di nuovi casi d'uso conversazionali. La nostra AI generativa aiuterà e renderà il processo creativo il più fluido possibile.

• Ridurre il tempo di gestione medio degli agenti e il tempo per la prima risposta utilizzando i Large Language Models per riassumere le conversazioni.

• Migliorare il riconoscimento combinando i punti di forza del multi-engine NLU di Conversational AI Cloud per sfruttare i flussi di controllo basati su regole nel nostro motore di classificazione dell'intento. Forniamo agli utenti aziendali dei nostri clienti la capacità di definire, gestire e migliorare facilmente i flussi conversazionali.

• Garantire la qualità e la coerenza del riconoscimento nel tempo e in tutte le sessioni di addestramento. I test automatici e il calcolo delle metriche di valutazione dell'apprendimento automatico come lo score F1, la precisione e la richiamo, consentono un'affinazione e un'ottimizzazione precise.

Conclusione

Garantire la qualità e la coerenza del riconoscimento nel tempo e durante le sessioni di addestramento. La valutazione automatica tramite l'utilizzo di metriche di valutazione di machine learning come lo score F1, la precisione e il richiamo, permette di ottimizzare il modello attraverso la messa a punto continua.