问题的方法和对挑战的适应

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Munnaf125578
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问题的方法和对挑战的适应

Post by Munnaf125578 »

知识型代理是一种能够推理、学习和适应客户需求的 AI 系统。一个典型的例子是 Convin 的 AI 电话呼叫,它使用结构化数据来自动化任务并改善客户互动。

通过分析实时客户输入,语音机器人提供精确的解决方案,显著减少操作错误。例如,Convin 使呼叫中心能够将 CSAT 分数提高 27%,展示了其对客户满意度的影响。

知识型代理

1. 简单的反射剂
简单的反射代理根据条件动作规则行事,不考虑过去的交互 丹麦电话号码格式 或未来的影响。它们适合简单、重复的任务,但需要学习或适应方面的帮助。

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示例:恒温器根据当前读数维持恒定的温度。
局限性:它们无法适应环境变化或动态更新规则。
Convin 的 AI 电话呼叫可实现 100% 的自动接听和拨打电话,从而消除了简单任务中的人工干预。自动处理常规客户查询可将操作错误减少 50%,并确保始终如一的性能。

2.基于模型的反射代理
基于模型的反射代理会维护其环境的内部模型,以便做出明智的决策。这些代理可以通过了解其行为如何影响系统来处理更复杂的情况。
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