Opis projektu
Wspomagane komputerowo wsparcie klienta
Firmom zorientowanym na klientów zależy na zapewnieniu najwyższej klasy obsługi klienta. Nie zawsze jest to jednak takie proste. Wprawdzie dobrze byłoby natychmiast odpowiedzieć na każdy e-mail i wiadomość od klienta, jest to niestety niemożliwe. Centra obsługi firm mających bezpośrednią styczność z klientami są przeciążone takimi wiadomościami. Przy czym rośnie nie tylko ilość takiej komunikacji, ale także oczekiwania klientów dotyczące wysokiej jakości i szybkiej odpowiedzi oraz rozwiązania problemu. W tym kontekście zespół finansowanego przez UE projektu SentiSquareCX proponuje oparte na sztucznej inteligencji, samouczące się rozwiązanie pozwalające na przetwarzanie dowolnego tekstu. Można je stosować bez ograniczeń w dowolnym języku, a nawet do wielojęzycznych zbiorów danych. Przewaga jakościowa silnika SentiSquareCX jest rezultatem badań nad semantyką dystrybucyjną. Założeniem projektu jest zwiększenie skali produktu oraz dostarczenie go na nowe rynki i do nowych branż.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykanauka o danychprzetwarzanie języka naturalnego
- nauki społecznesocjologiastosunki przemysłoweautomatyzacja
- nauki społeczneekonomia i biznesekonomiaekonomia produkcjiproduktywność
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjauczenie maszynowe
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-SMEInst-2018-2020-1
System finansowania
SME-1 - SME instrument phase 1Koordynator
301 00 PLZEN
Czechy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.