الإنترنت والتكنولوجيا · معالجة اللغة الطبيعية

كيف حسّن روبوت محادثة جدولة الاجتماعات لشركة حلول تقنية

روبوت محادثة يعتمد على معالجة اللغة الطبيعية لنظام مركزي لجدولة الاجتماعات، أتمت العملية وقلّل عدد الموظفين المشغّلين المطلوبين.

3,000 ساعة عمل تُوفَّر شهريًا
رسم توضيحي لتحليلات الذكاء الاصطناعي: دماغ ورسوم بيانية ومنحنى نمو
العميل
شركة حلول تقنية
التقنية
معالجة اللغة الطبيعية
قابل للتطبيق أيضًا في
التمويل، التأمين، الصناعات الدوائية، النفط والغاز، الإعلام، القطاع الحكومي، العقارات، الفضاء
01

التحدي

ينظّم العميل اجتماعات لعملائه. وبدلًا من أن يتواصل العملاء مع بعضهم مباشرة، تمر جميع المراسلات مركزيًا عبر العميل، الذي أراد أتمتة هذه العملية مع إتاحة استمرار المستخدمين في الكتابة بلغتهم الطبيعية.

استخدم العميل في البداية Google DialogFlow، لكن أداءه لم يكن كافيًا لأتمتة العملية بالكامل.

02

حلّنا

قدّمنا حلًا يعالج ردود المستخدمين على عرض الاجتماع. إذ يمكن للمستخدمين قبول الاجتماع أو رفضه أو اقتراح تاريخ أو وقت بديل، كما يتعامل النظام مع ردود الغياب التلقائية.

ويستخرج الحل من كل رسالة نصية حرة المعلومات التي تحتاجها عملية الجدولة.

  • التعرّف على النية: هل يقبل المستخدم الاجتماع أو يرفضه، أو يقترح وقتًا جديدًا، أو يذكر أن الوقت لا يناسبه
  • استخراج تاريخ ووقت مقترحين محددين من النص الخام
  • اكتشاف ردود الغياب التلقائية واستخراج تاريخ العودة إن وُجد
03

النتيجة

3,000 ساعة عمل تُوفَّر شهريًا

أتاح الحل للعميل أتمتة عملية الجدولة وتقليل عدد الموظفين المشغّلين، ما وفّر 3,000 ساعة عمل شهريًا.

كما حلّ محل خدمة خارجية مكلفة. إذ يتوقع العميل زيادة عدد عملائه عشرة أضعاف، وكانت تكلفة حل Google سترتفع عشرة أضعاف تبعًا لذلك.

المزيد من دراسات الحالة

مشاريع ذات صلة

جميع دراسات الحالة
رسم توضيحي لتحليل ملفات مهارات الموظفين ومقارنتها
الإنترنت والتكنولوجيا · معالجة اللغة الطبيعية

تحليل فجوات المهارات بمعالجة اللغة الطبيعية لشركة علوم وتكنولوجيا

~10,000 ساعة عمل تم توفيرها

أداة تفاعلية لمعالجة اللغة الطبيعية تقيّم مهارات الموظفين، وتقارن ملفات المهارات، وتحدد فجوات المهارات بين الموظفين ذوي الأهمية الحيوية للأعمال وخلفائهم المحتملين.

رسم توضيحي للتنبؤ بفقدان العملاء
الإنترنت والتكنولوجيا · تعلّم الآلة

التنبؤ بفقدان اللاعبين لمنصة ألعاب إلكترونية

11.3% معدل فقدان العملاء بعد استراتيجيات الاحتفاظ الجديدة

نموذج تعلّم آلة يتعلّم سلوك اللاعبين أثناء اللعب ويتنبأ باحتمال مغادرتهم خلال أفق زمني محدد، لتطبّق المنصة استراتيجية الاحتفاظ الأنسب.

رسم توضيحي لتحليلات الذكاء الاصطناعي: دماغ ورسوم بيانية ومنحنى نمو
الإنترنت والتكنولوجيا · الرؤية الحاسوبية

اكتشاف الأجسام لمراقبة نظافة أماكن العمل

مؤتمت اكتشاف المناطق التي تحتاج إلى تنظيف

نموذجان لاكتشاف الأجسام يتعرّفان على الحالات التي تحتاج فيها منطقة من مكان العمل إلى تنظيف، ويكتشفان الأشخاص دون معالجة صورهم أو تخزينها.

ابدأ مشروعك

لنناقش مشروعًا مماثلًا لشركتك

شاركنا بعض التفاصيل وسيتولى فريقنا الباقي. الخطوات التالية:

  1. نراجع طلبك ونرد عليك عبر البريد الإلكتروني.
  2. مكالمة مع خبير ذكاء اصطناعي لفهم مشكلتك وبياناتك وأهدافك.
  3. توصية واضحة: النهج الذي نقترحه وتقدير أولي.

بإرسال هذا النموذج، فإنك توافق على سياسة الخصوصية لدينا. نستخدم بياناتك فقط للرد على طلبك.

ناقش مشروعك معنا