Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之:Rasa客户案例 ERGO公司
帮助人类客户服务代理大规模处理客户请求
ERGO 使用 Rasa 为人工代理提供自动建议来回答复杂问题,
使用基于深度学习的 NLP
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挑战
ERGO是一家领先的欧洲保险公司,希望扩大其客户服务业务以提供 24/7 全天候服务,同时降低成本。
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基本的聊天机器人和 IVR 系统因令人沮丧和无用而被用户拒绝。当前的大众市场解决方案仅限于基本的、基于常见问题解答的机器人,它们无法处理复杂的请求并且与后端系统没有连接。鉴于 ERGO 屡获殊荣的聊天代理和对数据安全的担忧,这些解决方案均不适合他们。
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解决方案
ERGO 部署了 Rasa Open Source 和 Rasa X,在继续完全自动化之前奠定了自动化超过 30% 的客户请求的框架。ERGO 团队通过对数以千计的真实客户服务对话进行广泛分析,确定了优先考虑哪些技能。为期 12 周的代理培训阶段进一步提高了系统的准确性。AI 会立即提出合适的答案,从而显着缩短响应时间并提高生产力和资源可用性。
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结果
该部署说服了高层管理人员投资于使人工智能助手完全自主地用于选定的用例。此外,该公司希望将助手深度集成到他们的实时聊天系统中。
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Rasa 3.x 源码高手之路:系统架构、内核算法、源码实现详解
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Gavin大咖简介
星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者,现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室
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