Ma Relation Client
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Support client libre-service
❯Meilleure interaction homme-machine avec des modèles de langage avancés
Assistant virtuel IA pour le support client et le service
Pour:
Service à la clientèle
But:
Service d'assistance à la clientèle, conseil en produits et services. Limitations - prise en charge des dialogues exclusivement dans les produits MTS. Public cible - clients b2b, b2c de MTS Russie.
Objectif:
Autre
Service client de niveau supérieur : automatisation des e-mails avec traitement du langage naturel
Pour:
Département d'assistance à la clientèle
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Meilleure interaction homme-machine avec des modèles de langage avancés
Pour:
Les utilisateurs finaux
But:
Interaction homme machine
Objectif:
Autre
Comment AI/ML améliore sa souscription et son soutien aux assureurs commerciaux avec leurs agents
Pour:
- Agents & courtiers assureurs - Agents transporteurs
Objectif:
Amélioration de l'efficacité des employés
Meilleure interaction homme-machine avec des modèles de langage avancés
Pour:
Les utilisateurs finauxObjectif:
AutreProblème adressé
Améliorer la qualité de l'interaction homme-ordinateur.
But du cas d'usage
Interaction homme machine
Description
Les technologies de traitement du langage naturel (TAL) sont cruciales pour l'interaction des systèmes sociaux et des algorithmes d'intelligence artificielle. Les modèles d'IA utilisés en PNL sont généralement entraînés sur de grandes quantités de texte (corpus) afin de leur faire apprendre le langage en général (modèles de langage). Ensuite, ces modèles sont affinés à des tâches particulières en aval comme la réponse aux questions, la paraphrase, la détection de fausses nouvelles, etc. Les modèles de haute qualité nécessitent de grandes quantités de données pour s'entraîner et donc de grands systèmes informatiques sont nécessaires. De plus, nous utilisons des techniques de recherche d'architecture neuronale et d'optimisation automatisée d'hyperparamètres pour dériver de meilleurs modèles. Enfin, nous avons construit un cadre d'évaluation rigoureux pour explorer comment les architectures de modèles et les hyperparamètres, y compris les corpus sources et les méthodes de prétraitement, affectent les performances des modèles sur chacune des tâches en aval.
Répondre - Agents conversationnels
IA: Agir