ক্লারনা একটি AI সহকারী তৈরি করতে এবং এর গ্রাহক সহায়তার অভিজ্ঞতা উন্নত করতে জেনারেটিভ AI ব্যবহার করেছে। অন্যান্য কোম্পানি এটা থেকে কি শিখতে পারে?
হেই সবাই!আমি নটরাজ, এবং ঠিক আপনার মত, আমি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাম্প্রতিক অগ্রগতিতে মুগ্ধ হয়েছি। আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে সমস্ত উন্নয়ন ঘটছে তার সাথে আমার সমান থাকতে হবে, আমি শেখার একটি ব্যক্তিগত যাত্রা শুরু করার সিদ্ধান্ত নিয়েছিলাম, এইভাবেAI এর 100 দিনজন্মেছিল! এই সিরিজের মাধ্যমে, আমি LLM সম্পর্কে শিখব এবং আমার ব্লগ পোস্টগুলির মাধ্যমে ধারণা, পরীক্ষা, মতামত, প্রবণতা এবং শিক্ষাগুলি শেয়ার করব। আপনি HackerNoon এ যাত্রা বরাবর অনুসরণ করতে পারেনএখানেঅথবা আমার ব্যক্তিগত ওয়েবসাইটএখানে. আজকের নিবন্ধে, আমরা কেস স্টাডি দেখব কিভাবে ক্লার্না জেনারেল এআইকে উপকৃত করেছে এবং অন্যান্য কোম্পানিগুলি এটি থেকে কী শিখতে পারে।
ক্লারনা কিভাবে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করছে?
কোম্পানীগুলি দ্বারা জেনারেটিভ AI ব্যবহার করার অনেক উপায় রয়েছে এবং আমরা তাদের কিছু পূর্ববর্তী পোস্টে অন্বেষণ করেছি। ক্লারনার ক্ষেত্রে, তারা একটি AI গ্রাহক সহায়তা সহকারী চালু করেছে যা 24*7 উপলব্ধ এবং 30+ ভাষা সমর্থন করে। তারা তাদের এলএলএম প্রদানকারী হিসাবে ওপেন এআই ব্যবহার করে সহকারী চালু করেছে। যদি আমাদের অনুমান করতে হয়, তারা তাদের নিজস্ব গ্রাহক সহায়তা ইন্টারঅ্যাকশন ডেটা সেট ব্যবহার করে এটিকে ফাইনটিউন করেছে যা তারা বছরের পর বছর ধরে সংগ্রহ করেছে।
Klarna AI সহকারী কোন বৈশিষ্ট্য সমর্থন করে?
সহকারীকে রিফান্ড, রিটার্ন, পেমেন্ট-সম্পর্কিত সমস্যা, বাতিলকরণ, বিরোধ এবং ইনভয়েস ভুলতা সংক্রান্ত বিস্তৃত প্রশ্নগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, দ্রুত এবং কার্যকর সমাধান নিশ্চিত করা।
যেকোনো প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্যের মতো, এটি সমস্ত ভূগোল জুড়ে 24*7 উপলব্ধ।
গ্রাহকরা যারা জানতে চান তারা কী সামর্থ্য এবং সামর্থ্য নয়, এটি ক্রয় ক্ষমতা, ব্যয়ের সীমা এবং কেন এটি বিদ্যমান তার কারণ সম্পর্কিত তথ্যও প্রদান করে।
একটি গ্রাহক অ্যাকাউন্টের সমস্ত তথ্য এটির সাথে সম্পর্কিত যে কোনও প্রশ্নে সহায়তা করার জন্য সহকারীর কাছে থাকে।
নতুন এআই সহকারী কি কার্যকর?
এটা বলা ভালো যে আমরা gen AI ব্যবহার করেছি এবং স্টক পপ আপ দেখেছি, কিন্তু আসল প্রশ্ন হল, বৈশিষ্ট্যটি কি কোম্পানির কাছে মূল্য প্রদান করে। এবং সংখ্যা থেকে, এটি প্রত্যাশা বীট করছে বলে মনে হচ্ছে. এখানে কিছু সংখ্যা আছে।
সমস্ত গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটের দুই-তৃতীয়াংশ সহকারী দ্বারা পরিচালিত হয়, যা একটি চিত্তাকর্ষক 2.3M কথোপকথন।
গ্রাহকের সন্তুষ্টি মানুষের কথোপকথনের মতোই।
পুনরাবৃত্তি অনুসন্ধান 25% ড্রপ
কোম্পানির লাভের উন্নতিতে $40M ড্রাইভ করার অনুমান।
ক্লারনার জেনারেল এআই সহকারীর কাছ থেকে নেওয়া উপায়গুলি কী কী?
এটা স্পষ্ট যে জেনারেটিভ এআই গৃহীত হচ্ছে এবং সব পর্যায়ে কোম্পানির জন্য মান তৈরি করছে।
গ্রাহক সহায়তা আরও কার্যকর এবং সস্তা হবে। যদি নতুন সহকারী সমস্ত কথোপকথনের দুই-তৃতীয়াংশ পরিচালনা করে তবে এর অর্থ হল পরবর্তী সেট কোম্পানি যারা তাদের গ্রাহক সহায়তা দল শুরু করে তাদের দলে একই সংখ্যক লোকের প্রয়োজন হবে না। এবং এর অর্থ হল বিদ্যমান গ্রাহক সহায়তা দলগুলি প্রয়োজনের চেয়ে বড় হতে পারে।
আমরা দেখতে পাব অনেক বৃদ্ধির পর্যায়ের স্টার্টআপগুলি তাদের লাভজনকতা বাড়াতে এবং খরচ কমাতে ক্লারনাকে অনুসরণ করে। ক্লারনার মতো সংস্থাগুলির জন্য যাদের স্টকগুলি লাভজনকতার উদ্বেগের কারণে হ্রাস পেয়েছে, একই রকম উদ্বেগযুক্ত সংস্থাগুলি খরচ কমাতে এবং লাভজনকতা বাড়ানোর জন্য AI ব্যবহার করার দিকে নজর দিতে শুরু করবে৷
ওপেন এআই-এর বোর্ড ড্রামা উৎপাদন স্কেল স্থাপনের জন্য তাদের ব্যবহার করার জন্য কোম্পানিগুলির মধ্যে তার বিশ্বাসকে প্রভাবিত করেনি। যখন স্যাম অল্টম্যানকে বরখাস্ত করা হয়েছিল এবং ওপেন এআই-তে পুনরায় নিয়োগ করা হয়েছিল, তখন একটি উদ্বেগ ছিল যে এটি এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ওপেন এআই ব্যবহার করার জন্য বিকাশকারীদের মধ্যে আস্থা হ্রাস করবে। যখন একটি বড় পাবলিক কোম্পানি এই ধরনের একটি কেস স্টাডি প্রকাশ করে তখন এটা পরিষ্কার যে ওপেন এআই-এর বোর্ড ড্রামা ওপেন এআই-এর ক্ষমতাকে প্রভাবিত করেনি।
গ্রাহক সহায়তার বাইরে ক্ষেত্রগুলিতে জেন এআই প্রযুক্তি ব্যবহারের কারণে আরও সংস্থাগুলি উন্নতির ঘোষণা করবে বলে আশা করি৷ জেনারেটিভ AI ব্যবহার করে আরও কেস স্টাডি আরও পাবলিক কোম্পানি থেকে আসবে যা দেখায় যে তারা কীভাবে Ai ব্যবহার করছে। এটি প্রতিটি কোম্পানির একটি ফাংশন যা এআই বর্ণনার একটি অংশ পেতে চায় এবং এই সত্য যে জেন এআই বৈশিষ্ট্যগুলি আসলে মূল্য প্রদান করছে।
আপনি যদি গ্রাহক সহায়তার সাথে সম্পর্কিত বৃহৎ ডেটা সেট সহ একটি কোম্পানি হন, তাহলে আপনাকে সমর্থন মিথস্ক্রিয়াগুলির জন্য একটি AI সহকারী তৈরি করা উচিত।
AI এর 100 দিনের মধ্যে 19 তম দিনের জন্য এটি।
আমি গড়ের উপরে নামে একটি নিউজলেটার লিখি যেখানে আমি বড় প্রযুক্তিতে ঘটছে এমন সবকিছুর পিছনে দ্বিতীয় ক্রম অন্তর্দৃষ্টি সম্পর্কে কথা বলি। আপনি যদি প্রযুক্তিতে থাকেন এবং গড় হতে না চান তবে এতে সদস্যতা নিন ।
AI এর 100 দিনের সর্বশেষ আপডেটের জন্য Twitter , LinkedIn বা HackerNoon- এ আমাকে অনুসরণ করুন বা এই পৃষ্ঠাটি বুকমার্ক করুন । আপনি যদি প্রযুক্তিতে থাকেন তবে আপনি এখানে প্রযুক্তি পেশাদারদের আমার সম্প্রদায়ে যোগদান করতে আগ্রহী হতে পারেন।