Um modelo de IA (inteligência artificial) é um programa que foi treinado em um conjunto de dados para reconhecer determinados tipos de padrões.
Desenvolvemos internamente nossa própria arquitetura de modelo de IA. Em vez de depender de APIs de terceiros, nossos pesquisadores de IA usam os avanços mais recentes para treinar e otimizar modelos líderes do setor especificamente para o suporte ao cliente corporativo.
Criamos um modelo de IA que não dependente de um idioma específico, o que permite expandir rapidamente o suporte em qualquer idioma.
Usamos a tecnologia de processamento de linguagem natural (PLN) que pode "aprender" com vastos exemplos e se adaptar a diferentes estruturas de frases e grafias, como sinônimos e erros de digitação. O que é especialmente importante no atendimento ao cliente, pois as pessoas prestam menos atenção ao uso correto de maiúsculas e à pontuação do que em outras formas de texto.
Como ele aprende?
O modelo de IA aprende por meio de treinamento. O treinamento é feito atribuindo uma mensagem ou expressão do cliente a uma consulta específica do cliente, ou intenção.
Por meio do treinamento, o modelo de IA aprende os padrões existentes nos dados para poder distinguir as intenções individuais umas das outras. Conforme o modelo de IA é treinado, ele aprende e faz ajustes para que as previsões que ele faz sejam mais precisas.
No painel, em IA > Modelos, você verá que a IA faz ajustes automaticamente todas as noites e cria um novo modelo se alguma alteração tiver sido feita nos dados de treinamento naquele dia. Se você adicionou novas intenções ou treinou uma intenção com novas expressões e precisa que o modelo de IA aprenda imediatamente, selecione "Treinar modelo".
Um modelo de avaliação também é criado automaticamente uma vez por semana, independentemente de ter havido treinamento ou não. Isso gerará uma Matriz de confusão atualizada, disponível na Central de treinamento > Matriz de confusão.
O que significa um bom modelo de IA ?
Um bom modelo de IA é aquele que reconhece mais de 80% das mensagens do usuário e as prevê para a intenção correta. Para ter um bom modelo de IA, o melhor é ter uma estrutura de intenções adequada, na qual as intenções sejam bem definidas e não se sobreponham, e o número de expressões seja representativo da frequência das intenções.
Ao criar um modelo, lembre-se de:
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Confiar nos dados
A estrutura de intenções deve levar em consideração o modelo de IA e o comportamento do cliente, e não o que faz sentido do ponto de vista da resposta ou do processo. -
Priorizar as intenções mais frequentes
O objetivo é cobrir as consultas mais frequentes e garantir que o agente de IA se ocupe delas. É ineficaz criar um modelo de IA que reconheça todas as consultas dos clientes, pois algumas consultas mais complexas serão tratadas melhor por seus agentes. -
Concentrar-se no treinamento
Construa uma base sólida aperfeiçoando suas intenções através do uso de dados reais dos clientes. Fortaleça ainda mais após o lançamento com treinamentos regulares à medida que você aprende como os clientes interagem com o agente de IA. Observe que é melhor para o modelo não treinar do que treinar mal.
O Relatório de automação e a Central de treinamento guiam você para criar o melhor modelo com base no comportamento exclusivo de seus clientes.