创始人Satish Medapati访谈& CEO of Intentico

您的背景是什么,Intentico是如何开始的? 

在开始之前,我已经在不同地理位置的分析和数据科学领域花费了大约10年的时间。我较早的创业公司是基于数据科学的消费类公司。 从247.ai的日子开始就一直关注这个行业,并跟踪这种转变,并意识到这个领域没有太大变化,因此决定利用我过去的经验并从新的技术和数据科学中获益  perspective . Intentico 最初是出于对我们多年来遇到的客户体验的沮丧,并希望将叙述方式更改为对公司和用户而言非常积极的结果。

向我们介绍Intentico的产品以及它们解决的问题。 

当然,所有产品都构建在同一平台上–想法是他们相互联系并互相学习。 以下是一些产品及其功能。

居里 是Intenticos的核心产品,具有NLP引擎和自适应流引擎,可以设计,构建和管理与用户的对话。  

溶菌剂 是跨沟通渠道的统一分析和报告仪表板。例如,我们可以在同一仪表盘中将对话电话指标与AI聊天机器人指标或人工比较。 

完全独立的数据科学产品包括认知问题答案生成器(CQA),答案引擎和合成器。 

  • CQA可以为没有训练模型的任何给定自然语言输入找到最合适的答案。
  • 与Intentico’的综合器,可以建立供机器人学习的训练数据集。这有助于早期公司为培训模型生成数据。
  • Answer Engine是专门为处理会话用户体验和拟人化而构建的。这与居里串联。

我们的其他产品是 中间件 可以处理多个渠道,与外部系统连接并管理交易。特定的备用系统 人机交互,例如实时聊天,代理控制台和售票机器人–全部基于开源。这是一整套CX产品套件。

您目前在Intentico面临的最大挑战(业务和技术方面)是什么?

我在业务中的最大挑战是发现和触及。 由于我们尚处于起步阶段,并且在市场营销方面不强,因此我们继续遇到发现问题。当有人从技术上对我们进行评估时,我们一直都很坚强,但是当它与业务团队进行初步讨论时,我们与其他参与者看起来很相似。 “ CX即服务”也是闻所未闻的,我们作为第一个支持者提出了自己的挑战。  

在技​​术上,跨交互渠道的可伸缩性(尤其是因为它们都在后端连接)是我们正在学习的,并且随着每次部署都在不断增长。 

企业如何利用对话式AI使客户更快乐,更满意?

它取决于企业的成熟度和以客户为中心。当客户试图与您联系时,最需要的是预见互动并在移情的同时解决他们的问题。像我们这样的技术参与者都可以将其无缝连接到CX中。 例如,跟进投诉对于任何客户来说都是一个巨大的痛苦,为什么僵尸程序无法跟进客户的问题’发生(频率有限),而不是客户跟进该问题。

企业如何开始他们的对话式人工智能战略?

企业需要全面考虑客户体验。确定为什么会发生渠道上的客户联系,了解客户的模式和沟通方面,实现跨渠道的无缝销售和服务体验。首先,请对现有流程进行彻底的分析。他们将使聘用专家受益。 

企业利用对话式AI的最大机会是什么?

最大的机会是简化各职能部门之间的客户体验。 我想我们不应该将会话式AI仅限于客户服务,而应该开始研究销售,供应链,IT操作和内部用户参与度。他们每个人不仅为企业节省了数百万美元,而且还帮助 留住客户并增加收入。

您认为在未来几年中哪种与会话式AI相关的技术趋势将对您的行业产生最大的影响?

我认为当今最大的问题是将“对话”理解为“对话” 以“语言”进行理解和交流是“机器人化”的障碍。大多数移动互联网是由非英语国家的二级,三级城市驱动的,并且这种趋势只会持续增长。  

机器人像人类一样交流 而不是作为一个“查询-响应”系统今天是一个巨大的挑战。尽管对话式用户体验确实有助于对话设计,但随着技术的发展,我们应该看到这种情况在今年或明年发生,因为已有许多研究开始显示结果。 

NMR(神经机器翻译)的发展可能会在今年开始成形,从而完全消除机器人语言的障碍。

您认为在2020年出现的最有趣的企业对话型AI用例是什么?

正如我之前提到的,用例随每个企业和每个企业而变化。它们取决于数据,技术,流程,以客户为中心和组织的整体成熟度的融合。 AI转换不是数字转换,因此我们看到了供应链自动化中非常有趣的用例,尤其是对于制造业。随着越来越多的企业正在考虑将文本和语音结合以与客户进行交互,跨行业的全渠道客户服务可能会在今年开始陷入困境。 

我们正在研究保险中一些非常有趣的用例,而且这种用例势必会产生更大的影响。

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