AI w praktyce
Nazwy klientów, branże i informacje pozwalające ich zidentyfikować pozostają poufne. Poniższe przykłady opisują rzeczywiste wdrożenia w zakresie, który możemy ujawnić.
System produkcyjny · Anonimowe wdrożenie enterprise
Głosowy agent AI do obsługi i strukturyzacji zgłoszeń
Produkcyjny agent głosowy, który prowadzi adaptacyjne rozmowy telefoniczne, waliduje zebrane informacje i przekazuje uporządkowane dane JSON do systemu klienta.
Wyzwanie
Obsługa dużej liczby zgłoszeń wymagała wykonywania rozmów telefonicznych, zadawania pytań uzupełniających, wyjaśniania niejednoznacznych odpowiedzi oraz ręcznego przekształcania swobodnych wypowiedzi w dane wykorzystywane w dalszych procesach.
Zakres Inero
- Integracja telefonii i konfiguracja ElevenLabs.
- Scenariusze rozmów oraz adaptacyjna logika dialogu opracowane na podstawie wymagań klienta i historycznych rozmów konsultantów.
- Identyfikacja brakujących informacji, kontekstowe pytania uzupełniające, ekstrakcja i walidacja danych.
- Integracja JSON z systemem klienta, zabezpieczenia, kopie zapasowe, archiwizacja, monitoring i bieżące wsparcie helpdesk.
Potwierdzone rezultaty
- Skrócenie całego procesu z dni do godzin.
- Ograniczenie pracy ręcznej i kosztów operacyjnych oraz ustandaryzowanie rozmów i danych wynikowych.
- Obsługa od kilkunastu do kilkuset rozmów dziennie bez proporcjonalnego zwiększania zespołu konsultantów.
- Możliwość wykonywania rozmów w godzinach dogodnych dla odbiorców, również między 16:00 a 20:00.
Każda rozmowa i każdy etap przetwarzania są rejestrowane oraz archiwizowane zgodnie z wymaganiami RODO i politykami klienta. Brak opcjonalnej informacji zapisywany jest jako null, natomiast brak danych kluczowych kieruje sprawę do ręcznego rozpatrzenia.
Conversational AIAgenci głosowiElevenLabsTelefoniaLLMProdukcja
Pilotaż · Anonimowy projekt enterprise
Spersonalizowany asystent AI wspierający wybór usług i promocji
Asystent AI osadzony w aplikacji mobilnej, który pomaga użytkownikom znajdować dopasowane promocje i rozumieć warunki ofert na podstawie kontrolowanych danych klienta.
Wyzwanie
Duża i zmienna liczba promocji, regulaminów oraz wariantów usług utrudniała użytkownikom odnalezienie ofert odpowiadających ich aktualnej sytuacji.
Zakres Inero
- Warstwa AI i scenariusze rozmów przygotowane na podstawie wymagań klienta.
- Integracje backendowe z wewnętrzną bazą ofert oraz bazą wiedzy obejmującą dokumenty PDF i regulaminy.
- Personalizacja na podstawie historii zakupów, usług, profilu, lokalizacji i aktualnej dostępności ofert.
- Testy odpowiedzi oraz zachowania awaryjnego, gdy informacji nie można potwierdzić w zatwierdzonych źródłach.
Cele pilotażu
- Zwiększenie wykorzystania odpowiednich promocji i liczby zakupów wykonywanych w aplikacji.
- Ułatwienie użytkownikom znalezienia właściwej oferty i zrozumienia jej warunków.
- Zachęcanie do korzystania z usług w wybranych dniach i godzinach, aby równomierniej rozłożyć obciążenie operacyjne.
- Sprawdzenie, czy asystent może odpowiadać na typowe pytania ofertowe bez udziału konsultanta.
Gdy dane źródłowe są niewystarczające, asystent nie tworzy odpowiedzi. Informuje, że nie zna odpowiedzi albo że wskazana promocja nie jest dostępna. Warstwa AI działa w środowisku chmurowym na terenie EOG, a rozwiązanie jest projektowane zgodnie z wymaganiami RODO, dzięki czemu dane przetwarzane przez asystenta nie opuszczają EOG.
PersonalizacjaConversational AIRekomendacjeMobileIntegracjePilotaż
