AIgorytm sztucznej inteligencji obsługuje zgłoszenia reklamacyjne

 

Aplikacja wspierana przez sztuczną inteligencję, która zintegrowana z kontami e-mail, rozpoznaje czy przesłana treść elektronicznej korespondencji jest zgłoszeniem reklamacyjnym, pobiera treść tego zgłoszenia  i przekazuje ją automatycznie do systemów ERP  w celu  dalszego procedowania.

Wykorzystujemy modele zgodnie z najnowszym stanem wiedzy.

Wykorzystana technologia: rekurencyjne sieci neuronowe (LSTM)

Do stworzenia, wytrenowania i zaimplementowania sieci wykorzystano technologie:

Python, Keras, TensorFlow, NLTK, Pandas


Podczas prac nad innowacyjnymi projektami  korzystamy z rozwiązań które pozwalają przetestować  najbardziej ryzykowne założenia.  Podczas prac wykorzystaliśmy  fazę PoC aby upewnić się, że proponowane rozwiązanie będzie spełniać swoje cele.  Ten etap prac dostarczył danych, na podstawie których można  było przygotować  wnioski  na temat stanu rozwiązania,  na temat skali zamierzonych  korzyści, które mogą być dostarczone ludziom i firmie, oraz  kluczowych wskaźników efektywności. 

Rozwiązania  AI  wymagają ciągłego trenowania i ulepszania czy też nieustającego zbierania danych, rozwijania wiedzy i uczenia się. Realizuje się to  poprzez stworzenie pętli informacji zwrotnej, w której nowe dane dostarczone do aplikacji  są wykorzystywane przez nią  w celu dalszego  uczenia się  i poprawy wydajności działania.

Techniki uczenia maszynowego możemy podzielić na  uczenie nadzorowane, nienadzorowane, uczenie częściowo nadzorowane, uczenie przez wzmacnianie i uczenie na podstawie przeniesienia. Dane wykorzystywane do uczenia i optymalizowania modeli uczenia maszynowego mogą być podzielone na dane, które mają etykietę i na dane, które etykiety nie mają. Dane z etykietą mają celową zmienną lub wartość, która ma zostać przewidziana dla danej kombinacji zmiennych, atrybutów, pól.

O uczeniu nadzorowanym możemy mówić w przypadku  tej części uczenia maszynowego, w której wykorzyustujemy dane z etykietami. W uczeniu  nienadzorowanym  nie posługujemy się  etykietami. Uczenie częściowo nadzorowane korzysta z obu rodzajów danych.   Uczenie nadzorowane stosuje się w przypadkach  gdy pracujemy nad  przewidywaniami, personalizacją, systemami  poleceń i operacjami rozpoznawania  wzorców. Uczenie nadzorowane możemy podzielić dalej na dwa obszary: regresję oraz klasyfikację. Obie te techniki służą do dokonywania predykcji. Regresję stosuje się przeważnie do określenia wartości pojedynczej liczby naturalnej lub rzeczywistej, natomiast z klasyfikacji korzysta się, aby przypisać jedną lub więcej klas czy kategorii zbiorowi danych wejściowych.

 

Jesteś zainteresowany wykorzystaniem rozwiązań opartych na algorytmach sztucznej inteligencji w swojej firmie? Napisz do nas!

Nasza lokalizacja

Agencja Interaktywna  Web Wizard.com
rok założenia 2000


52-220 Wrocław, ul. Gen. Grota-Roweckiego 8/10
NIP:        PL 899-142-54-65
REGON:   932899803

kontakt telefoniczny w godzinach 8.30 - 16.30

tel.    +48 71 346 29 73
tel. kom.  +48 502 387 145

 

Formularz kontaktowy

Od nawiązania kontaktu z Nami, dzieli Cię Tylko jeden krok, który może być początkiem długoletniej współpracy.
Z pewnością szybko ulegnie zapomnieniu treść przesłanej korespondencji, ale nigdy nie zapomnisz tego jak się czułeś podczas współpracy z nami.

Zaczynamy?

 

*

Przeglądaj Dodaj plik

Podanie powyższych danych jest dobrowolne, przy czym podanie adresu e-mail jest niezbędne do uzyskania odpowiedzi. Osobie, której dane dotyczą, przysługuje prawo dostępu do treści jej danych osobowych oraz możliwość ich poprawiania lub usunięcia.

Administratorem danych osobowych jest Agencja Interaktywna Web Wizard.com z siedzibą we Wrocławiu, ul. Gen. Grota-Roweckiego 8/10, 52-220 Wrocław prowadząca działalność gospodarczą na podstawie wpisu do ewidencji działalności gospodarczej nr 1661331 z dnia 13.03.2003, REGON: 932899803, e-mail: biuro@webwizard.com.pl

Dane osobowe zawarte w powyższym formularzu będą przetwarzane w celu udzielenia odpowiedzi na zadane pytanie. Szczegółowe informacje znajdują się w Polityce prywatności.