从软件工程师到热爱并

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扩展 SaaS 产品，Danish 身兼数职。以下是他对人工智能如何塑造客户支持和满足用户需求的看法。 “如果你谈论对话式人工智能以及它如何与客户支持联系起来，它都是基于过去收集的数据工作的，对吗？” 数据在对话式人工智能中的真正作用是什么？如今一切都是数据驱动的。丹麦穆蒂（Danish Muti）相信通过对话式人工智能进行演绎推理的力量。

尽管公司似乎每天都在从用户那里 国家邮箱列表 收集大量的第一方数据，但其潜在的效用仍然被掩盖。也就是说，如果不部署强大的人工智能解决方案来读取数百小时的用户交互，公司就会忽视几乎具有启发性的见解！ 让我们看一下具有相同意图但措辞不同的问题的集群问题： 我可以通过 EMI 支付费用吗？我的信用卡有可用的分期付款选项吗？您支持任何还款计划吗？ 作为一家公司，如果您看到一些用户回到类似的问题，您会立即知道这意味着有更多的事情在起作用，而不是可见的。



在这种情况下，一个合乎逻辑的推论是，某些用户的可支配收入有限，需要宽松的支付选项。这是你需要将注意力集中到解决核心问题上，而不是兜售结果问题的地方。 对话式人工智能通过大量但处于休眠状态的用户数据，将这种洞察力带入了聚光灯下。Verloop.io 的常见问题解答见解可帮助您对最常见的话语进行分组。它可以帮助您收集有关常见问题以及问题得到解答的情况的数据。