Close
compare
К сравнению
AutoFAQ
Год основания: 2016
Страна происхождения: Россия
Направление: NLP Чат-боты
Отрасль: Маркетинговые инструменты

AutoFAQ

Обработка в 3 раза большего количества обращений клиентов или сотрудников без увеличения штата и снижения качества сервиса с помощью чат-ботов и интеллектуальных ассистентов для операторов контактного центра
Описание компании
Год основания: 2016
Страна происхождения: Россия
Направление: NLP Чат-боты
Отрасль: Маркетинговые инструменты
Характеристики
  • Чат-боты для электронной почты
  • Чат-боты для Вконтакте
  • Чат-боты для Viber
  • Чат-боты для Telegram
  • Чат-боты для WhatsApp
  • Чат-боты для Facebook Messenger
  • Машинное обучение
  • Нейронные сети
  • Омниканальный чат-центр
  • Интеллектуальные ассистенты операторов
  • Дообучаемые базы знаний
Дополнительная информация

Ссылка на API-документацию: https://deephack.atlassian.net/wiki/spaces/AKB/pages/1278345276/API

Контур решения: Cloud/On-Premise

Клиенты: SkyEng, PwC, Сибирское здоровье, 1С коннект, Райффайзенбанк, Альфа банк, Дикси, ЮниПро Энерджи, МТС, МВидео, Фонд Сколково, Ростелеком Дата Центр, ОМС, 585 золотой, Мегафон, 36.6, Nestle, ТКБ, Ростелеком (HR), Газпромбанк (HR)

Кейсы

Роботизированная служба поддержки компаний-резидентов, Фонд Сколково Решение: запущена роботизированная система консультирования компаний-резидентов по часто задаваемым вопросам. Решение типового обращения происходит в течение нескольких секунд в автоматическом режиме, и сотрудники Фонда могут уделить больше времени сложным случаям и персональной работе с компаниями. Компании-резиденты обращаются в Фонд за консультациями по правилам проекта, подготовке отчетности, подаче заявок на грантовую поддержку, юридическим, административным и прочим вопросам через почту, сайт, личный кабинет, телефонные звонки и мессенджеры. До внедрения решения, ежедневно, до 32% времени проектных менеджеров уходило на решение одних и тех же вопросов, поступающих от компаний. При этом, в зависимости от канала коммуникации, необходимо было сначала перевести обращение на ответственного сотрудника, а затем предоставить ответ, найдя и сформировав его из разрозненных источников и публичных документов, что увеличивало время ответа до нескольких дней. Результат: использование AutoFAQ в 5 раз сократило время, затрачиваемое менеджерами на рутинные вопросы, более чем 60% обращений мгновенно решаются на основе единых баз знаний, а в 12% случаев эксперт закрывает обращение с помощью подсказки от интеллектуального ассистента. Сервис дал команде Фонда мощный инструмент для систематизации работы с обращениями, глубокого анализа информации, поступающей от резидентов, и оптимизации внутренних бизнес процессов. Интеллектуальный HR-бот для сотрудников, Альфа банк Решение: запущена интеллектуальная система консультирования сотрудников по HR-вопросам. Теперь сотрудники банка в течение секунды получают нужные им консультации в автоматическом режиме. Сотрудники Альфа-банка обращаются в HR (отдел кадров) за разного рода консультациями в среднем 5 тыс. раз за месяц и порядка 80% времени команды HR-поддержки уходит на обработку типовых запросов. Результат: внедрение интеллектуального чат-бота для сотрудников на внутреннем портале банка, в мобильном приложении и в мессенджерах позволило автоматизировать 30% запросов, а также дало HR-команде мощный инструмент для глубокого анализа информации, поступающей от сотрудников, и оптимизации деятельности департамента по управлению человеческим капиталом Альфа-банка.

Преимущества
  • Целостный подход: в AutoFAQ входят чат-бот платформа и омниканальный чат-центр для работы операторов, что снижает затраты на внедрение и поддержку системы и решает задачу роботизации первой линии "под ключ"
  • Возможность поддержки системы бизнес заказчиком без привлечения программистов и ИТ-специалистов, что позволяет быстро и дешево вносить изменения в базы знаний для поддержания их актуальности
  • Возможность "быстрого старта" с единичных примеров вопросов и ответов (FAQ) и дообучения с пониманием синонимичных формулировок за счет собственных ИИ-технологий на основе предобученных нейронных сетей, что позволяет сократить количество трудозатрат для поддержки системы и наполнения баз знаний
  • Готовые модули для быстрых интеграций с CRM, BI, SD и другими внутренними системами
Технологии

Для разработки решений мы используем только собственные разработки машинного обучения и предобученные нейронные сети. AutoFAQ.ai – это полностью проприетарная разработка, адаптированная под высокие нагрузки и отказоустойчивость, без использования лицензируемого ПО третьих лиц, на основе ПО с открытым кодом и собственных разработок. В основе находится микросервисная архитектура с оркестрацией на Docker и Linux.

6
Подберем решение!
Chat icon