Descripción del proyecto
Soporte asistido por ordenador para los clientes
Es importante que las empresas centradas en el cliente presten un servicio de atención al cliente de primer nivel. Esto no siempre es sencillo. Poder responder inmediatamente a todos los correos electrónicos y mensajes de un cliente es crucial pero imposible. Los centros de contacto de las empresas orientadas al cliente se ven abrumados por los mensajes de los clientes. A medida que el volumen de comunicaciones entrantes sigue aumentando, también lo hace la expectativa de los clientes de recibir una respuesta y resolución rápidas y de alta calidad. En este contexto, el proyecto financiado con fondos europeos SentiSquareCX propone una solución de aprendizaje automático basada en la inteligencia artificial para cualquier texto. Es aplicable a cualquier idioma sin limitaciones, incluso en conjuntos de datos multilingües. La ventaja cualitativa exclusiva del motor de SentiSquareCX proviene de la investigación en semántica distribucional. El objetivo del proyecto es ampliar el producto e introducirlo en industrias y mercados nuevos.
Objetivo
Understanding customer voice is fundamental in building products, services and customer facing processes. Although companies have abundance of data, they still lack insight. According to Gartner, fewer than 10% of companies have a 360° customer view, and only 5% are able to use it to systemically grow their businesses. The reason is that listening to customers has been difficult and technologies available either arduous to use, non-scalable or providing skewed interpretation of the data collected. To meet the needs of data intensive industries and deliver cost-effective NLP, we offer our AI-based, self-learning solution for any text. It is language agnostic, applicable thus to any language without limitations and even in multi-language datasets. Compared to alternatives, where search content is predefined (pre-tagged), our disruptive technology genuinely reflects the actual meaning of text, not being limited by lexicons or biased by content predefinition. The unique qualitative advantage of our engine stems from our research in Distributional Semantics. This approach enables the vectorial representation of word meaning. Every word is associated with a vector which reflects the contextual (distributional) information across a text dataset. Vectorial representation allows us to quantify the similarity between meanings. On this basis, our algorithms are employed to automatically discover hidden patterns. We realize that most data in organizations is about customer engagement. For this reason, we want to offer the portfolio of products covering the entire multichannel 360° view: providing AI-powered analytics from insights, through inbound communication assistance, to contact center process automation to semantic segmentation. Private and public organizations, with large volumes of daily communication or large base of customers are our main target segments, representing substantial business opportunity across industries and geographies.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informaciónciencia de datosprocesamiento del lenguaje natural
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Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régimen de financiación
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinador
301 00 PLZEN
Chequia
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.