Onze organisatie benut de kracht van kunstmatige intelligentie (AI) technologie om de prestaties en productiviteit van klantoperatieteams aanzienlijk te verbeteren. Onze geavanceerde AI-modellen, voornamelijk gebouwd op de BERT transformer architectuur - een state-of-the-art machine learning raamwerk voor natuurlijke taalverwerking, zijn ontworpen om transparant, verklaarbaar, operationeel efficiënt, procedureel correct, technisch degelijk en ethisch verantwoord te zijn:
1. Onze modellen onderzoeken klantinteracties op basis van vooraf gedefinieerde criteria zoals gesprekslengte, klantsentiment en probleemoplossingsefficiëntie. Deze criteria worden ofwel vastgesteld volgens algemene conversatienormen of gedefinieerd door een klant, wat een op maat gemaakte analysebenadering garandeert. Door een groot aantal trainingsvoorbeelden te gebruiken, streven we naar superieure voorspellingskwaliteit.
2. We verzamelen de geëxtraheerde informatie op individueel, team- en organisatieniveau om een uitgebreid begrip van de algehele prestaties te vormen. Onze grafische gebruikersinterface (GUI) verduidelijkt hoe evaluaties worden gevormd en correleert soms criteria met specifieke klantresultaten, zoals het identificeren van de factoren die klantproblemen het meest effectief oplossen.
3. Vanuit de evaluaties formuleren we interventiestrategieën zoals post-call analyse en real-time ondersteuning tijdens klantinteracties. We geven duidelijke uitleg over onze modelprestatiemonitoring en hertrainingsprocessen, waardoor ons AI-model blijft evolueren.
4. Onze primaire methoden om operationele transparantie te bereiken, omvatten het toestaan van gebruikers om feedback te geven op voorspellingen via de GUI en hen in staat te stellen handmatige evaluaties uit te voeren. We genereren gedetailleerde rapporten en strategische aanbevelingen die geworteld zijn in statistische procescontrole, wat managers helpt bij het identificeren van trainingsbehoeften en het handhaven van optimale modelprestaties gedurende de levenscyclus.
Hoewel onze modellen geavanceerd en nuttig zijn, zijn ze voornamelijk voorspellende hulpmiddelen en niet onfeilbaar. Hun nauwkeurigheid hangt af van verschillende factoren, waaronder de kwaliteit van de invoertekst en de iteratieve verbetering van latere modellen.
Het is belangrijk op te merken dat onze modellen niet gebruikt moeten worden voor automatische besluitvorming over het aannemen, bevorderen, degraderen of ontslaan van medewerkers. In plaats daarvan moeten ze worden gebruikt als ondersteunende besluitvormingstools, die extra inzichten bieden en helpen bij door mensen geleide besluitvormingsprocessen.
We trainen onze modellen met een mix van openbare data (bijvoorbeeld Wikipedia), synthetische of kunstmatige trainingsdata, en in sommige gevallen met data die we van onze opdrachtgevers ontvangen. We hanteren allerlei maatregelen, zoals encryptie en anonimisering, om klantgegevens te beschermen.
Onze organisatie onderhoudt een open dialoog met onze klanten. We verwelkomen en waarderen hun feedback, en nemen hun inzichten actief op in ons modelverbeteringsproces.
Onze modellen leveren onmisbare besluitvormingsinzichten, maar we bevelen nadrukkelijk aan om ze te gebruiken als ondersteunend in plaats van bepalend, vooral op gevoelige gebieden zoals medewerkersmanagement. We erkennen de onvervangbare waarde van menselijk oordeel en zorgen voor menselijk toezicht bij al onze kritische operaties.