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Geschäftsführung

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Beam.ai

AI-Agenten-Integrationen

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Codeq Natural Language Processing API

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Codeq Natural Language Processing API

Eine eingehende Nachricht über die Codeq-API lesen und nach Absicht weiterleiten (Intent Routing) – so wird die Sortierarbeit automatisiert, die ein Support- oder Operations-Team derzeit noch manuell erledigen muss.

Absichts-Klassifizierung

Die Codeq-API kennzeichnet einen Text mit der dahinter stehenden Absicht, wie z. B. einer Anfrage, einer Beschwerde oder einer Frage zu einer Terminplanung. Ein Beam-Agent liest diese Kennzeichnung bei Posteingang, wendet die vom Kunden genehmigte Regel für die jeweilige Absicht an und leitet die Nachricht an die entsprechende Warteschlange, Person oder den passenden Workflow weiter. Er kann auch den Quelldatensatz taggen, sodass die Klassifizierung später sichtbar ist, ohne den Text erneut lesen zu müssen. Nachrichten mit einem niedrigen Konfidenzwert oder solche, die mehrere Absichten vermischen, werden zur Sortierung an einen Menschen weitergeleitet.

Entitätserkennung

Die API extrahiert benannte Entitäten wie Unternehmen, Daten oder Standorte aus dem Text, ohne dass eine Person die Nachricht zuerst lesen muss. Ein Beam-Agent liest die von Codeq zurückgegebenen Entitäten, wendet die genehmigte Regel für das Feld an, dem sie zugeordnet sind (z. B. wird ein Datum zu einem Kalendereintrag), und aktualisiert den verknüpften Datensatz. Sofern die Berechtigungen es zulassen, kann er auch melden, wenn eine erwartete Entität, wie ein erforderliches Datum, im Text fehlt. Entitäten, die mehrdeutig oder falsch geschrieben sind oder einem bestehenden Datensatz widersprechen, werden zur Bestätigung an einen Menschen weitergeleitet.

Sentiment-Analyse

Codeq bewertet Texte auf einer Stimmungsskala und gibt Aufschluss darüber, ob eine Nachricht positiv, neutral oder negativ ist. Ein Beam-Agent liest diese Bewertung für eingehende Nachrichten basierend auf dem vom Kunden festgelegten Zeitplan oder Trigger, wendet die genehmigte Regel an (z. B. Eskalation aller Nachrichten unter einem bestimmten Schwellenwert) und benachrichtigt das zuständige Team. Er kann den Wert auch zur späteren Berichterstattung in einen Datensatz eintragen, sodass der Trend ohne manuelle Überprüfung sichtbar ist. Grenzwertige Bewertungen nahe der Schwelle oder Nachrichten mit gemischter Stimmung werden zur direkten Überprüfung an einen Menschen weitergeleitet.

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