Andrea
in Andrea

Criticità

  • Multicanalità delle informazioni
  • Disomogeneità delle richieste
  • 80% dei volumi dati dal 20% delle richieste
  • Attività spesso a basso valore aggiunto
  • Ripetitività e disattenzione
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Concept

Andrea – Enterprise Digital Employee aiuta agli utenti e le Aziende svolgendo operazioni prima eseguite manualmente, mediante l’utilizzo di tecniche di Intelligenza Artificiale:

    • Analisi Semantica
  •  
    • Deep Learning
  •  
    • Natural Language Processing
  •  
    • Modelli Predittivi
in Andrea

Andrea

  • Assiste persone e automatizza task
  • Impara dai comportamenti del passato
  • Costruisce e mantiene modelli di dati
  • Predice e raccomanda azioni
  • Esegue azioni
  • Può essere un Assistente Virtuale al Cliente
  • Può essere un Assistente Virtuale agli operatori di Contact Center
in Andrea

Il target di Andrea

Andrea si rivolge alle Aziende:

  • Customer-centriche

 

  • Front-end molto sviluppati

 

  • Customer Support da ottimizzare

 

  • Multicanalità da integrare

 

  • Processi con grandi volumi
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I principali benefici di Andrea

  • Maggiore tempestività nelle comunicazioni con il Cliente

 

  • Impiegati Virtuali capaci di eseguire singoli task molto ripetitivi e a basso valore aggiunto

 

  • Operatori Front Desk sgravati quantitativamente e concentrati su task ad alto valore aggiunto

 

  • Customer Satisfaction
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Le principali funzionalità di Andrea

  • Raccolta delle comunicazioni con i clienti dai diversi canali

 

  • Classificazione delle comunicazioni

 

  • Riconoscimento dei documenti allegati

 

  • Estrazione informazioni rilevanti dalle comunicazioni e dai documenti

 

  • Identificazione delle operazioni richieste dai clienti

 

  • Istruzione degli impiegati virtuali

 

  • Esecuzione delle operazioni richieste dagli impiegati virtuali
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INGESTION

  • Email
  • PEC
  • Fax
  • Call
  • Chatbot
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  • Automatic pattern detection
  • Pattern selection
  • Pattern refinement
  • Named entity recognition
  • Sentence detection
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Prediction Model

  • Word embedding
  • Algorithm choise
  • Parameters identification
  • Category tree analysis
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Confusion Matrix

  • Verifica qualità categorizzazione iniziale
  • Analisi delle deviazioni
  • Identificazione predizioni errate
  • Analisi incongruenze albero delle categorie
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Feedback Management

  • Aumento dell’accuratezza predittiva
  • Predizioni multiple
  • Scelta predizione migliore
  • Correzione predizioni errate
  • Auto-apprendimento del motore predittivo
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Self Organized Map

  • Identificazione non supervisionata di cluster a partire dai testi delle comunicazioni
  • Griglia a dimensioni variabili
  • Indice di omogeneità
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UMAP

  • Identificazione non supervisionata di cluster a partire dai testi delle comunicazioni
  • Clustering geometrico in spazio bidimensionale
  • Indice di omogeneità
in Andrea
  • NLP
  • Dependency tree
  • Semantic analysis
  • Named entity recognition
  • Meta data extraction
  • Legacy system link
  • RPA feeding
  • API utilization