'Tet' ieviesis jaunumu, kas analizēs emocijas klientu zvanos  (1)

Kompānija paredz, ka ar uzņēmuma izstrādāto zvanu analīzes sistēmu "Pitch Patterns" "Tet" spēs nodrošināt 95% precizitāti gan savu iekšējo procesu, gan klientu apkalpošanas analītikā.

Šis risinājums būs pieejams arī "Tet" partneriem. "Asya.ai" izstrādātais rīks tiks izmantots klientu apkalpošanas procesu uzlabošanai un paātrināšanai, darbinieku apmācībām, dažādu iekšējo un ārējo komunikācijas procesu uzlabošanai. Risinājums analizē latviešu, lietuviešu, krievu, angļu runas saturu un arī balss toni, nosakot emocijas un ļaujot noteikt, kā zvanā iesaistītie jūtas sarunas ietvaros.

"Šāda risinājuma ieviešana ir nākamais solis mērķtiecīgā mākslīgā intelekta izmantošanā un integrēšanā ikdienas darbā "Tet". Pērnā gada sākumā klientu apkalpošanā ieviesām "balss uz tekstu" tehnoloģiju, kas sniedza reālus ieguvums sarunu uzlabošanā. Savukārt jaunuzņēmuma "asya.ai" izstrādātais risinājums ļaus noteikt arī sarunu emocionālo saturu un šīs zināšanas izmantot, lai sniegtu vēl labāku klientu atbalstu. Šis noteikti ir tikai pirmais šīs sadarbības solis, jo mēs turpināsim strādāt pie jaunu sistēmu ieviešanas gan "Tet", gan mūsu partneriem," uzsver
"Tet" valdes priekšsēdētājs Uldis Tatarčuks.

Mākslīgā intelekta risinājums ļauj noteikt emocionālos un loģiskos sarunas modeļus, kas sarunā veido lielāku klienta iesaisti.

Spējot identificēt sarunas biedra emocijas, darbiniekam ir iespējams uz tām atbilstoši reaģēt, veidojot sarunu ar klientu pozitīvāku. Tāpat risinājums var norādīt, kad saruna ir kļuvusi par vienmuļu monologu, lai identificētu, kur to ir iespējams saīsināt vai pateikt nepieciešamo īsāk un precīzāk.

Uzņēmumam tas ļaus pilnveidot zvanu centra darbu, kā arī identificēt sarunu modeļus, kas strādā vislabāk, attiecīgi tos izmantojot arī pārējo darbinieku apmācībai. Noslēgtā sadarbība nākotnē ļaus attīstīt teksta, attēlu, video un audio saturā balstītus mākslīgā intelekta risinājumus dažādu biznesa procesu uzlabošanai, ļaujot uzņēmumam strādāt viedāk un efektīvāk.

""Pitch Patterns" emociju klasifikācija ir balstīta neverbālajā saziņā, piemēram, balss toņa, smieklu un citu izpausmju atpazīšanu, kuras nevar identificēt "balss uz tekstu" risinājumos. Līdz ar to ir iespējams ierobežotā laika posmā ar mākslīgā intelekta palīdzību par katru zvanu iegūt daudz analītiskāku informāciju, kas var palīdzēt pilnveidot uzņēmumu klientu servisu. Uzsākot sadarbību ar "Tet", redzam, ka varam izmantot abu pušu zināšanas un iespējas, lai šo risinājumu vēl vairāk pilnveidotu," stāsta mākslīgā intelekta pētnieks un jaunuzņēmuma "asya.ai" dibinātājs Ēvalds Urtāns.