Ein KI-Modell (künstliche Intelligenz) ist ein Programm, das mithilfe eines Datenbestands trainiert wurde, um bestimmte Arten von Mustern zu erkennen.
Wir entwickeln unsere eigene Architektur für KI-Modelle intern. Unsere KI-Experten verlassen sich nicht auf APIs von Drittanbietern, sondern verwenden die neuesten Entwicklungen, um branchenführende Modelle speziell für den Enterprise-Kundensupport zu trainieren und zu optimieren.
Wir haben ein sprachenunabhängiges KI-Modell entwickelt, mit dessen Hilfe Sie Ihren Support schnell für jede beliebige Sprache erweitern können.
Wir verwenden NLP-Technologie (Natural Language Processing ), die anhand umfangreicher Beispiele „lernen“ und sich an unterschiedliche Satzstrukturen und Schreibweisen (z. B. Synonyme und Tippfehler) anpassen kann. Dies ist besonders im Kundenservice wichtig, da Benutzer hier weniger auf die korrekte Groß- und Kleinschreibung und Zeichensetzung achten als bei anderen Textformen.
Wie lernt es?
Das KI-Modell lernt durch Training. Beim Training ordnen Sie eine Kundennachricht oder Formulierung einer bestimmten Kundenanfrage oder -absicht zu.
Durch Training erlernt das KI-Modell Muster in den Daten, sodass es einzelne Absichten voneinander unterscheiden kann. Während Sie das KI-Modell trainieren, lernt dieses und nimmt Anpassungen vor, sodass seine Prognosen immer genauer werden.
Im Dashboard sehen Sie unter KI > Modelle, dass die KI jeden Abend automatisch Anpassungen vornimmt und ein neues Modell erstellt, wenn an diesem Tag Änderungen an den Trainingsdaten vorgenommen wurden. Falls Sie neue Absichten hinzugefügt oder eine Absicht mit neuen Ausdrücken trainiert haben und das KI-Modell sofort lernen soll, wählen Sie „Modell trainieren“.
Einmal pro Woche wird darüber hinaus automatisch ein Bewertungsmodell erstellt, unabhängig davon, ob ein Training stattgefunden hat oder nicht. Dadurch wird eine aktualisierte Konfusionsmatrix generiert, die im Trainingscenter > Konfusionsmatrix verfügbar ist.
Was macht ein gutes KI-Modell aus?
Ein gutes KI-Modell erkennt mehr als 80 % der Benutzernachrichten und weist sie der richtigen Absicht zu. Dies lässt sich am besten mit einer sinnvollen Absichtsstruktur erreichen: Die Absichten sind klar definiert und überschneiden sich nicht, und die Anzahl der Ausdrücke entspricht der Häufigkeit der Absichten.
Beachten Sie beim Erstellen eines Modells Folgendes:
-
Vertrauen Sie den Daten
Die Absichtsstruktur muss das KI-Modell und das Verhalten des Kunden berücksichtigen und nicht das, was aus Antwort- oder Prozessperspektive sinnvoll erscheint. -
Priorisieren Sie die häufigsten Absichten
Ziel ist es, die häufigsten Anfragen abzudecken und sicherzustellen, dass sie vom AI Agent beantwortet werden. Es ist nicht effektiv, ein AI-Modell zu erstellen, das alle Kundenanfragen erkennt, da bestimmte komplexere Anfragen von Ihren Agenten besser bearbeitet werden können. -
Schwerpunkt auf Training
Schaffen Sie eine solide Grundlage, indem Sie Ihre Absichten gewichten und dafür echte Kundendaten zugrunde legen. Festigen Sie das Modell nach dem Launch durch regelmäßiges Training, um zu erfahren, wie die Kunden mit dem AI Agent interagieren. Beachten Sie, dass es für das Modell besser ist, nicht zu trainieren als schlecht zu trainieren.
Der Automatisierungsbericht und das Trainingscenter helfen Ihnen, das beste Modell basierend auf dem individuellen Verhalten Ihrer Kunden zu erstellen.