Communications Mining™ 概述
自然语言处理 (NLP) 是机器学习的一个领域,专注于构建能够像人类一样自动理解和处理自然语言数据的工具。
NLP 工具的一个重点是获取非结构化通信数据,通过了解其中的意图、主题和概念并提取关键数据点,将其转换为可操作的结构化数据。
从支持到销售,再到财务和服务。 相互沟通是我们完成业务的方式。
电子邮件、工单和消息的数量每年都在增加,这使服务达到了崩溃点。 它增加了服务成本,并破坏了员工和客户的体验。
值得庆幸的是,自然语言处理是 AI 的一个分支,专注于帮助机器阅读和理解人类语言,近年取得了长足进步。
自然语言处理 (NLP) 已经成熟,目前在语言理解和阅读理解方面超过了人类。
这为企业带来了新的解决方案和机会。
Communications Mining™(或 Comms Mining)是一个专注于理解通信数据并从中提取价值的领域。
一种将数据中包含的非结构化信息转换为结构化的计算机可读数据的做法,这些数据随后可用于分析和自动化。
重要的是,UiPath™ Communications Mining™ 不仅可以识别痛点,还可以通过启用更智能的自动化来帮助解决许多痛点。
UiPath™ Communications Mining™(以前为 Re:infer)可自动解释通信,帮助企业大规模地在任何渠道上理解消息并实现自动化。
我们的解决方案将机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和员工主导的监督学习结合到一个任何人都可以使用的功能强大的无代码解决方案中。
它提供了对电子邮件、工单和客户反馈等渠道的完整可见性,帮助企业更好地了解客户,以及哪些改进措施将产生最大影响。
它还实现了从通信到操作请求的智能自动化,因为它可以生成下游自动化所需的结构化数据,而无需人工干预。
以下概述了数据在平台中的典型旅程:
- 用于提取到历史通信存储中的预构建连接器。 用于清理数据的专有 ML 分段和清理引擎。
- 专有的深度学习句子模型可提取语义,以实现数据高效学习。
- 专有的无监督学习模型可识别常见意图,并不断搜索新意图。
- 在我们专有的主动学习引擎和界面中高效地训练定制的监督模型。
- 用于基于含义的管理信息和分析的实时汇总统计信息。
- 实时模型验证和模型生命周期管理。
连接
首先,我们连接到您的非结构化通信数据频道。
这些资源可以是共享的电子邮件收件箱、工作流工单或调查响应集合等。
可以通过以下方式将此数据导入平台:
- 与预构建的连接器实时集成,适用于 Microsoft Exchange 或 Salesforce 等渠道
- 构建 API 集成
- 通过 CSV 或我们的 API 上传历史数据
发现
上传数据后,平台会自动启动发现流程。
它使用无监督学习将具有相似主题和概念的通信分组在一起。
这些集群可以链接到重复的流程、请求、问题和情感。 它们既可以帮助我们为模型定义正确的结构,也可以加快模型训练的第一阶段。
通过查看这些集群并应用捕获相关概念和数据点的标签和字段,平台可以快速开始构建数据内容的概况。
训练
接下来,我们使用各种训练模式为模型构建训练数据。
在这里,我们将训练平台在所有数据中充满信心地识别这些标签和字段。
这些训练模式旨在最大限度地发挥训练操作的影响,并最大限度地减少训练所花费的时间。 同时,该平台的零代码界面意味着模型训练器可以是在通信渠道中工作的任何业务用户。 无需数据科学家或工程师。
对于每次训练操作,平台会不断进行重新训练,以提高对每个概念和数据点的理解,并实时更新其预测。
通过标注少量具有代表性的训练数据样本,该平台能够大规模应用其对每个标签和一般字段的理解,自动解释整个数据集并进行预测。
预测
最终结果如何? 针对每次通信的结构化标签和常规字段预测,每个预测都有自己的置信度分数,就像此处的此电子邮件示例所示:
这些预测可在平台中进行分析,也可通过 API 提供,供 UiPath™ 机器人和其他工具使用,实现自动化或进一步分析。
验证
但是,在我们依靠这些预测来影响决策或采取行动之前,我们需要知道模型的性能如何。
该平台的验证功能在性能方面提供了完全的透明度,每次重新训练时都会自动验证您的模型。
我们可以轻松了解模型在关键性能因素中的表现是否符合预期,为简单起见,我们将这些关键性能因素汇总到单个模型评分中。
该平台还指导模型训练器根据需要进行改进,并推荐下一个最佳操作。
分析
一旦我们对模型的性能感到满意,就可以从这些业务对话中非常快速地生成有价值且可操作的见解。
该平台使用关键元数据聚合标签和字段的所有预测,以提供大量可查询的数据,从而提供对先前隐藏的流程和渠道的可见性。
这使用户可以:
- 创建自定义动态仪表板,以跟踪关键指标以及为客户和客户提供的服务质量
- 运行分析以发现改进流程或客户体验的机会
- 或设置警示以监控渠道绩效和风险事件
仅举几个例子。
除了分析之外,我们还可以部署经过训练的模型来实现生产自动化。
UiPath™ 机器人和下游系统可以利用 UiPath™ Communications Mining™ 创建的结构化数据,将自动化扩展到基于服务和对话的流程中。 这使企业可以自动化事务请求和工作流。
UiPath™ 现在可以实现端到端的自动化,例如对电子邮件进行分类、更新客户信息和创建案例。
领先的企业信任 Communications Mining™ 来分析他们的通信并使其自动化,部分原因如下:
- 无代码- 我们为企业用户实现 NLP 的普及化。 该平台的零代码界面提供了引导式用户体验,任何员工(无论其技术能力如何)都可以使用。
- 完全可自定义- 您可以创建完全自定义的模型,以提取业务所需的确切意图、主题和情感。
- 准确- 您可以使用最少的训练数据训练准确的模型,模型性能完全透明,以避免生产中出现意外结果。
- 快速训练- 借助快速训练和适应的模型,您可以降低成本和工作量,并保持高信心。
- 超可扩展- 要成功,您需要从小规模做起,但您需要一个解决方案,该解决方案可以根据您对更大用例的需求快速扩展,而我们的平台正是如此。
- 实时监控和警示- 借助可配置的仪表板、电子邮件警示和实时跟踪关键指标的报告,您将拥有做出主动、明智的决策所需的所有数据。
- 安全- 最重要的是,您需要一个可信赖数据的解决方案,我们平台的许可和加密功能可确保客户数据安全并受到保护。
- 易于集成- 我们为关键通信渠道预构建了集成,提供了易于使用的 API 以及用于工作流和 RPA 的连接器,可帮助其轻松融入您的技术堆栈。
- 什么是自然语言处理 (NLP)?
- 为什么 NLP 对企业变得至关重要?
- NLP 解决方案如何帮助解决这些挑战?
- 什么是 Communications Mining™?
- Communications Mining™ 与 Task Mining 和 Process Mining
- 什么是 UiPath™ Communications Mining™ 解决方案,它有什么作用?
- 这对我们的客户有什么帮助?
- 工作原理:概述
- 工作原理:深入了解
- 为什么企业信任 UiPath™ Communications Mining™?
- Communications Mining™ 对您意味着什么?
- Communications Mining™ 对您的企业意味着什么?