By submitting, you consent to our use of your data. Privacy Policy.
Kategorie
Geschäftsführung
Erstellt von
Beam.ai
Fassen Sie Beam AI-Konversationen zusammen, kategorisieren Sie Artikel und taggen Sie Entitäten, um sprachbasierte Aufgaben wie die Bewertung von eingehendem Feedback zu automatisieren.
Zusammenfassung von Gesprächen
One AI fasst lange Unterhaltungen in kurze Zusammenfassungen zusammen, die Ihr Team schnell überfliegen kann. Ein Beam-Agent greift ein beendetes Chat- oder Anrufprotokoll auf, fordert eine Zusammenfassung an und wendet Ihre Regel an, um sie an das entsprechende Ticket oder den Kundenkonto-Datensatz anzuhängen. Wenn die Zusammenfassung eine geringe Genauigkeit aufweist oder der Quelltext zu unvollständig ist, um nützlich zu sein, legt der Agent das Element beiseite und benachrichtigt einen Mitarbeiter. Bei sensiblen Verläufen bestätigt ein Mitarbeiter die Zusammenfassung und entscheidet, ob ein markiertes Gespräch genauer gelesen werden muss, bevor es endgültig in der Kundenakte abgelegt wird.
Kategorisierung von Artikeln
One AI sortiert Artikel und Dokumente in die von Ihrem Team definierten Themen. Ein Beam-Agent liest jedes neue Element, fordert eine Kategorie an und legt den Datensatz basierend auf Ihrer Regel in der entsprechenden Warteschlange ab. Wenn ein Dokument zwischen zwei Themen fällt oder in keines eindeutig hineinpasst, hält der Agent es zurück und bittet einen Mitarbeiter um eine Entscheidung, anstatt eine Kategorie zu erraten. Ein Prüfer bestätigt die Kategorie bei Grenzfällen und passt die Themenauswahl an, sobald neue Inhalte eingehen, und der Agent folgt ab diesem Zeitpunkt bei allen nachfolgenden Dokumenten den aktualisierten Definitionen.
Sentiment- und Entity-Tagging
One AI analysiert Freitext und liefert Sentiment-Scores sowie die darin enthaltenen Namen, Orte und Begriffe. Ein Beam-Agent leitet eingehende Nachrichten durch das Modell, liest die Ausgabe und wendet Ihre Schwellenwertregel an, um jeden Datensatz zu taggen und negative Fälle an das richtige Team weiterzuleiten. Texte, deren Bewertung nahe der neutralen Linie liegt oder die Lob mit Beschwerde mischen, werden einem Mitarbeiter zur genaueren Prüfung vorgelegt. Jemand bestätigt die Tags bei mehrdeutigen Formulierungen und entscheidet, wie mit neuen Entity-Typen verfahren werden soll, wenn das Volumen in den kommenden Monaten ansteigt.







