AI-applikationer og viden

Samtale-AI

Forskellen mellem en nyttig assistent og en dyr irritation er afgrænsning. Vi bygger assistenter med et defineret område, forankrede svar og en ren overdragelse til et menneske, i det øjeblik samtalen forlader det område.

Drøft jeres AI-initiativ Ydelser

Den forretningsmæssige udfordring

Kunderne lærte at skrive 'medarbejder' med det samme

En generation af chatbots lærte folk, at assistenten er en forhindring mellem dem og nogen, der kan hjælpe. Det ry var fortjent: bots der ikke kunne se kontoen, ikke kunne handle, ikke kunne indrømme uvidenhed og ikke ville eskalere. At udskifte den underliggende model retter ikke noget af det. En assistent, der finder på en refusionspolitik, er værre end det beslutningstræ, den erstattede, for nu er den selvsikker.

Det vi gør

Definer området, og håndhæv det

Vi begynder med at beslutte, hvad assistenten må håndtere, og hvad den skal give videre, og bygger derefter, så den grænse holder under pres. Svar er forankret i jeres offentliggjorte indhold og henviser til det. Hvor assistenten har brug for kontekst om kontoen, læser den fra jeres systemer under kundens egne rettigheder. Eskalering bringer hele samtalen og den hentede kontekst med, så den, der tager over, ikke starter fra ingenting. Hver samtale logges og udtages stikprøvevis til gennemgang.

Samtale-AI

Kompetencer

AI-assistenter til kunder
Assistenter til medarbejdere
AI-supportassistenter
Chat i virksomheden
AI-helpdesks

Typiske anvendelser

Løs rutinemæssige kundehenvendelser fra ende til anden, og eskaler alt uden for det definerede område.
Giv supportmedarbejdere en assistent, der skriver svarudkast ud fra dokumentation og kontohistorik.
Håndter interne servicedeskhenvendelser om adgang, udstyr og politikspørgsmål.
Kvalificer indgående henvendelser, og send dem videre med konteksten allerede indsamlet.

Sådan leverer vi

Form

Gør ønsket til en specifikation: hvem bruger det, hvad er et korrekt svar, hvem beslutter.
Forankr

Forbind til det indhold og de systemer, der rummer svarene, med respekt for eksisterende rettigheder.
Evaluer

Score mod et markeret datasæt bygget på jeres egne sager, før nogen udefra ser det.
Lever og drift

Trinvis frigivelse med overvågning, omkostningsstyring og en regressionssuite, der vogter kvaliteten.

Teknologi

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Sikkerhed og governance

Svar er forankret i jeres eget indhold og bærer kildehenvisninger, så en læser kan efterprøve dem. Søgningen respekterer de rettigheder, der allerede er sat på kilden, hvilket betyder, at en bruger aldrig gennem applikationen ser noget, vedkommende ikke kunne se direkte. Prompts, hentet kontekst og svar logges til revision, og evalueringen kører løbende frem for én gang ved lancering.

Samarbejdsmodeller

AI-projekt

Vi tager ansvaret for at designe og levere en defineret AI-løsning.

Dedikeret AI-team

Langsigtet dedikeret udviklingskapacitet bygget op om jeres teknologi og leverancemodel.

Managed AI

Vi driver, overvåger og forbedrer løbende AI-systemer i produktion.

Hvorfor TeamExtension.ai

Vi designer overdragelsen først

De fleste samtaleprojekter behandler eskalering som en fejltilstand og designer den til sidst. Vi behandler den som en funktion og designer den først, for et selvsikkert forkert svar koster mere end en ærlig overdragelse. Den ene beslutning er som regel dét, der skiller en assistent, kunderne tåler, fra en, de går uden om.

Udvalgte kunder

Ofte stillede spørgsmål

Hvordan forhindrer I den i at give forkerte svar om politikker?

Svarene kommer fra jeres offentliggjorte indhold med kildehenvisninger, ikke fra modellens almene viden. Hvor indholdet ikke dækker et spørgsmål, siger assistenten det og tilbyder en overdragelse frem for at ræsonnere sig frem til et svar.

Kan den faktisk gøre ting, eller kun tale?

Den kan handle, hvor I tillader det, under kundens egne rettigheder og med godkendelsestrin på alt med konsekvenser. Kun læseadgang er det sædvanlige udgangspunkt, med skrivehandlinger tilføjet, når præcisionen er påvist.

Hvordan ser en eskalering ud?

Hele samtalen, den hentede kontekst og assistentens vurdering går til medarbejderen, så kunden ikke skal gentage sig selv. Udløsere for eskalering kan konfigureres og omfatter udtrykkelig kundeanmodning, lav sikkerhed og ethvert emne uden for området.

Hvordan ved vi, at den præsterer?

Løsningsrate, eskaleringsrate og årsag, kundetilfredshed hvor I allerede måler den, og en stikprøvevis menneskelig gennemgang af udskrifter. Kvaliteten overvåges løbende, ikke godkendt én gang.

Hvilke sprog kan den håndtere?

Dem jeres indhold understøtter. Forankrede svar er begrænset af de sprog, jeres kildemateriale findes på, så flersproget understøttelse er som regel et indholdsspørgsmål, før det er et modelspørgsmål.

Relaterede kompetencer

AI-applikationer og viden

Virksomhedsviden med AI

Gør fragmenteret intern viden til sikker hjælp, der respekterer eksisterende rettigheder.

Læs mere

AI-applikationer og viden

Stemme-AI

Talebaserede grænseflader til support, planlægning og visitering, forbundet til de systemer, der rummer svarene.

Læs mere

AI-applikationer og viden

RAG-udvikling

Søgesystemer, der forankrer svar i jeres eget indhold, med kildehenvisninger og målbar præcision.

Læs mere

Drøft jeres AI-initiativ

Assistenter til kunder og medarbejdere med styret område, forankrede svar og ren overdragelse til mennesker.

Tal med en AI-ekspert Start en AI-vurdering