Aproveche un enfoque basado en el aprendizaje automático para optimizar la capacitación de agentes virtuales y mejorar su precisión, recuperación y exactitud.
Los agentes virtuales son una parte integral de las empresas con presencia en línea, ya que brindan asistencia a los clientes las 24 horas. Aumentan los equipos para permitir una experiencia rica tanto para los clientes como para los agentes en vivo.
El éxito de cualquier Agente Virtual (VA) depende de su capacitación en Comprensión del Lenguaje Natural (NLU), que no debe ser solo una actividad única antes de la configuración, sino un proceso continuo. El desafío es proporcionar el conjunto adecuado de ejemplos representativos a partir de datos históricos para la capacitación. Identificar unos pocos cientos de ejemplos de millones de datos históricos es una tarea hercúlea. Además, esta tarea suele realizarse manualmente. Por lo tanto, la tarea de encontrar los ejemplos más adecuados se vuelve cuestionable y requiere mucho tiempo.
Los proveedores de servicios deben desarrollar una herramienta basada en aprendizaje automático (ML) para identificar el conjunto de datos pequeño y más apropiado de ejemplos representativos para la capacitación. Los ejemplos cubren el alcance máximo para la intención respectiva, lo que hace que el entrenamiento de NLU sea altamente eficiente con precisión, recuperación y exactitud mejoradas. El beneficio final de esto es una mejor experiencia del cliente, contención y reducción del abandono. Dado que se trata de un enfoque basado en herramientas, también ahorra mucho tiempo en comparación con el proceso manual de identificación de ejemplos de formación. La mejora de la eficiencia del entrenamiento en el primer intento también ahorra tiempo y esfuerzo durante el reentrenamiento posterior.
Figure 1: Herramienta de análisis de intenciones basadas en ML
A menudo, los AV no consiguen satisfacer a los clientes debido a su incapacidad para identificar la intención correcta. Y este es el efecto de una formación errónea o inadecuada del motor de comprensión del lenguaje natural (NLU) de los Agentes Virtuales.
