Nasze chatboty dostosowujemy do specyficznych wymagań klientów. Poniżej przykłady chatbotów różniących się zakresem zastosowań, poziomem zaawansowania oraz integracją z bazami wiedzy.
Przykład zastosowania: Chatbot banku, który korzysta z bazy regulaminów, umów i taryf opłat, aby odpowiedzieć na pytania klientów o opłaty, limity, kredyty.
Przykład zastosowania: Asystent HR udzielający odpowiedzi nt. polityki urlopowej, onboardingu, czy benefitów.
Przykład zastosowania: Chatbot prawniczy odnajdujący precedensy i interpretacje przepisów z firmowej bazy danych.
Przykład zastosowania: Chatbot, który odpowiada na pytanie: „Jakie były przychody z segmentu B2B w Q1 2025?” – korzystając z danych z Power BI.
Przykład zastosowania: Chatbot modowy sugerujący stylizacje na podstawie danych z katalogu i preferencji użytkownika.
Przykład zastosowania: Chatbot techniczny uczący nowych pracowników obsługi konkretnego systemu ERP.
Przykład zastosowania: Chatbot w firmie IT informujący PM-a o aktualnym stanie prac nad komponentem backendowym.
Voiceboty oparte na dużych modelach językowych (LLM – Large Language Models), takich jak GPT, Claude czy Mistral, zyskują na popularności w różnych sektorach rynku dzięki swojej zdolności do prowadzenia naturalnej, kontekstowej i dynamicznej rozmowy głosowej.
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Zastosowanie:
Cechy:
Mailboty, czyli zautomatyzowane systemy do obsługi korespondencji e-mailowej, stają się coraz powszechniejszym narzędziem w nowoczesnych organizacjach. Dzięki integracji z LLM (Large Language Models) oraz workflow automatyzującym, ich zastosowania wykraczają daleko poza proste autorespondery.
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Przeznaczenie:
Korzyści:
Oprogramowanie speech analytics wykorzystujące LLM w środowisku contact center stanowi zaawansowane narzędzie wspierające realizację kluczowych celów biznesowych. Dzięki analizie treści rozmów między konsultantami a klientami – zarówno w czasie rzeczywistym, jak i retrospektywnie – możliwe jest osiągnięcie wymiernych korzyści w obszarach efektywności operacyjnej, jakości obsługi, zgodności z regulacjami, oraz strategii biznesowej.
Kluczowe działania:
Korzyści biznesowe
Kluczowe działania:
Korzyści biznesowe
Kluczowe działania:
Korzyści biznesowe
Kluczowe działania:
Korzyści biznesowe
Kluczowe działania:
Korzyści biznesowe
Kluczowe działania:
Korzyści biznesowe
Otwiera to drogę do:
Personalizacji komunikacji
AI analizuje dane o historii kontaktów, zakupach i preferencjach, umożliwiając dostarczanie spersonalizowanych treści, rekomendacji i ofert dostosowanych do indywidualnych potrzeb klienta.
Predykcji potrzeb i problemów klientów
Dzięki analizie zachowań i wzorców kontaktu, AI może przewidywać potencjalne problemy klientów (np. ryzyko odejścia, potrzeba wsparcia technicznego), umożliwiając szybką i proaktywną reakcję.
Gromadzenia i analiza danych o zmieniających się oczekiwaniach klientów
AI przetwarza dane z rozmów, opinii i interakcji, identyfikując nowe potrzeby, trendy i powtarzające się sugestie klientów – co stanowi cenne źródło informacji dla działów produktu, marketingu i strategii.
Nasze rozwiązania AI, w tym chatboty, voiceboty i mailboty, mogą być wdrażane zarówno w środowiskach chmurowych (cloud-based), jak i lokalnych (on-premises), w zależności od wymagań organizacyjnych i regulacyjnych klienta. Elastyczność ta pozwala na pełne dostosowanie architektury systemu do polityki bezpieczeństwa instytucji, w tym do restrykcyjnych wymogów dotyczących ochrony danych osobowych.
W przypadku wdrożeń on-premises całość danych przetwarzana jest lokalnie, bez konieczności ich przesyłania do zewnętrznych dostawców usług chmurowych. Takie podejście znacząco zwiększa kontrolę nad informacjami i zapewnia pełną zgodność z przepisami RODO (GDPR) oraz wewnętrznymi regulacjami bezpieczeństwa. W scenariuszach chmurowych korzystamy wyłącznie z certyfikowanych dostawców, zapewniających najwyższe standardy ochrony danych, w tym szyfrowanie, segmentację danych oraz kontrolę dostępu.
Dodatkowo, nasze rozwiązania przechodzą wieloetapowy proces testowania – zarówno technicznego, jak i funkcjonalnego – w celu wykrycia ewentualnych podatności i niepożądanych zachowań modelu. Regularnie przeprowadzamy również analizy etyczne, obejmujące m.in. ocenę ryzyk związanych z biasem algorytmicznym, przejrzystość działania modelu oraz wpływ decyzji AI na użytkowników końcowych.
W ten sposób budujemy systemy, które nie tylko wspierają automatyzację i efektywność, ale również gwarantują bezpieczeństwo, transparentność i zgodność z prawem — co jest szczególnie istotne w sektorze publicznym i branżach wrażliwych.
