Solução de otimização de todo o processo de processamento de voz do atendimento ao cliente
A Voxtral oferece um conjunto de recursos dedicados para centrais de atendimento:
- Geração inteligente de ordens de serviço1) chamar o endpoint /question-answering para extrair as solicitações dos clientes; 2) usar /summary para gerar resumos de diálogos; 3) classificar automaticamente os tipos de ordens de serviço, como consulta/reclamação/pós-venda. Uma plataforma de comércio eletrônico testada para reduzir o tempo de processamento manual em 75%
- Sistema de assistência em tempo realTranscrição em tempo real com latência de 200 ms via API de streaming, combinada com um módulo de análise de sentimentos (é necessária ativação adicional) para solicitar que o atendimento ao cliente ajuste a conversa. Quando a raiva do cliente é detectada, ele exibe automaticamente um plano de contingência.
- Automação da garantia de qualidadeOs mais de 20 modelos de regras de controle de qualidade (por exemplo, verificação do termo de serviço, verificação de conformidade do processo) são pré-criados e permitem a adição personalizada de regras específicas da empresa. Milhares de horas de gravações podem ser processadas em lote para gerar relatórios visuais de controle de qualidade.
- Processamento em várias órbitasA Professional Edition suporta a separação dos canais de atendimento ao cliente e de voz do cliente para análise independente. Juntamente com a função de reconhecimento de alto-falante, a taxa de precisão chega a 99,4%
Plano de implantação sugerido: API na nuvem para lidar com chamadas em tempo real, modelo local 24B para análise de dados históricos. Um caso de banco mostra que a combinação melhorou a eficiência do treinamento de atendimento ao cliente em 3 vezes e reduziu a taxa de reclamações em 28%.
Essa resposta foi extraída do artigoVoxtral: um modelo de IA desenvolvido pela Mistral AI para transcrição e compreensão de falaO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da análise de discurso em cenários de atendimento ao cliente?
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