Background
Flexível

Sophie assistente virtual, pode aprender qualquer tipo de conteúdo e ser altamente personalizada para atender às suas necessidades.

Eficiente

Automação de processos com baixo custo, resposta rápida, serviço padronizado com centenas de integrações com diferentes sistemas, canais e interfaces.

Simples

Sophie aprende mais rápido do que qualquer outro chatbot do mercado devido ao seu núcleo cognitivo revolucionário.

Veja como funciona

Sophie usa tecnologia cognitiva. Sabemos que o treinamento é o maior desafio na escolha de um chatbot,
por isso criamos uma abordagem revolucionária para facilitar a tarefa.

Sophie assistente virtual, mente, melhor chatbot

Análise de sentimentos e intenções

Redes semânticas

Mais de 3 milhões de entradas

Baseado no MIT Concept.net

Compreensão de palavras, conceitos e inter-relações

Superior a Redes neurais no entendimento de linguagem humana

O que pode ser feito

Inteligência Artificial: Conheça a Revolução do Atendimento Digital
Sophie - World's premiere corporate artificial intelligence agent
Inteligência Artificial e a Experiência do Cliente

Comece pequeno e escale o seu negócio

  • Implementando AI
  • Oportunidades
  • Comece pequeno
  • Planejamento
  • Dados
  • Embora a IA (Inteligência Artificial) traga benefícios muito atrativos para as empresas e possa trazer uma robusta proposta de valor que aumenta o trabalho humano, pensar sobre por onde começar pode ser uma tarefa assustadora. Nesta era de transformação digital, as empresas não podem pagar por não pensar em maneiras de explorar o potencial das tecnologias de IA e o que isso significa para os seus negócios. Ao contrário da crença popular, hoje o alcance da tecnologia de IA se estende além das empresas de tecnologia, passando por setor automotivo, entretenimento, assistência médica e outros, onde eles estão implantando a IA para otimizar as operações e criar nova receita líquida, bem como novos modelos de negócios. Para realizar suas metas de negócios desejadas e ver os resultados, as empresas precisam aproveitar as lições de startups de ponta que adaptaram tecnologias de IA no estágio inicial e foram bem sucedidas.

  • Identificar e selecionar o uso comercial específico aplicável à Inteligência Artificial é fundamental. Isso tem consequências e impacto de longo prazo, pois o campo de IA ​​é vasto e tem uma boa capacidade de lidar com as categorias, casos de uso e a tecnologia selecionada pode potencialmente configurar sua jornada com os elementos fundamentais corretos. Além do mais, identificar o ROI da solução de IA e equilibrar o resultado com investimentos é um exercício que deve ser considerado mais adiante.

  • À medida que as empresas identificam casos de uso e plataformas de IA, é importante que elas analisem a criação de protótipos e a criação de POCs com alguns resultados mensuráveis ​definidos em um método pequeno, controlável e faseado. Tomar uma decisão para fazer uma A abordagem do big-bang é arriscada e pode ser difícil reverter o curso após investimentos substanciais

  • Os sistemas AI não são plug-and-play. Embora as soluções corretas de IA sejam ótimos aceleradores para a jornada de transformação digital da implementação da IA, é necessário um planejamento cuidadoso para garantir o sucesso. A IA não é algo que as empresas possam comprar da prateleira, mas uma solução que deve ser incorporada a uma jornada de transformação digital. As soluções de IA precisam ser treinadas e estruturas de dados apropriadas devem ser construídas. Embora existam vários modelos de aprendizado, eles precisam ser instruídas a aumentar o conhecimento e a experiência. É fundamental que o aprendizado seja voltado para o contexto do negócio, disciplina ou vertical para criar o profissional especializado em conhecimento digital com capacidade de tomada de decisão humana. As soluções sustentáveis ​​de IA precisam ser treinadas inicialmente e aprimoradas ao longo do tempo para garantir maior precisão, valor e eficácia por um longo período de tempo.

  • Todos os sistemas prosperam em dados, estruturados ou não estruturados. Identificando dados e fontes de dados relevantes, e ter dados limpos, garante que as soluções de IA de treinamento sejam eficazes e ajudem no processo de autoaprendizagem. Enquanto diz um velho ditado, “lixo dentro, lixo fora” é ainda mais importante para soluções baseadas em IA. Tendo dados de qualidade para os profissionais do conhecimento digital torná-los mais inteligentes lhes permitirá agir e responder com um pensamento semelhante ao humano e a tomada de decisão.

  • Compreensão de linguagem natural
  • Canal em URA
  • Canal Web
  • Canal Celular
  • Linguagem Natural

    Um dos principais componentes da inteligência é a capacidade de se comunicar com sistemas inteligentes e humanos para explorar o seu potencial. A Linguagem natural é o processamento e entendimento e permitem usuários para se comunicar e simular a comunicação humana. Um dos principais objetivos da agente virtual digital Sophie é tornar uma conversa mais humana entre o agente como principal uso da IA. O Entendimento de linguagem natural (NLU) permite que os usuários interajam com assistentes virtuais em uma conversação de modo natural. A agente virtual Sophie pode tolerar ambiguidade e imprevisibilidade, adaptar e mudar a interação de acordo com o contexto, resultando em maior taxas de automação e mais satisfação melhores experiências do cliente.

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  • URA

    Reconhece o significado de entrada falada, determina intenção do chamador e encaminha a ligação de acordo. Faz as perguntas do chamador para esclarecer intenção ambígua e lida com correções e verificações dinamicamente incorporando confirmações no próximo prompt para um fluxo conversacional.

  • Web

    Reconhece o diálogo online incluindo gírias de usuários, erros ortográficos, acrônimos gramaticalmente incorretos, frases que compõem conversações reais humanas. Detecta emoções como frustração com base no uso de CAPS-LOCK e pontuação para entender melhor o cliente e necessidades. Usa protocolo apropriado por saudações e despedidas, críticas e elogios.

  • Celular

    Reconhece a fala humana ou conversas baseadas em texto e diálogos contextuais. Entende quais informações são necessárias para concluir uma tarefa e solicita o que é necessário. Recorda o contexto de o que os usuários disseram e pode refinar seus resultados sem pedir ao usuário para repetir uma mesma informação.

Solução para automação

Destaques

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