Yellow.ai stellt den branchenweit ersten Orchestrator LLM vor, der kontextbezogene, menschenähnliche Kundengespräche ohne Training ermöglicht

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May 08, 2024, 06:17 ET

Orchestrator LLM löst das Problem der unterbrochenen Kundenkonversationen durch genaue Identifizierung von Anfragen, Speicherung des Konversationsverlaufs und nahtlosen Kontextwechsel über verschiedene Kanäle hinweg und steigert so die Kundenzufriedenheit um 60 %.
Es versteht die Absicht des Kunden und löst das entsprechende Werkzeug aus, ohne dass ein manuelles Training erforderlich ist, wodurch die Betriebskosten um 60 % gesenkt werden.

SAN MATEO, Kalifornien, 8. Mai 2024 /PRNewswire/ -- Yellow.ai, ein weltweit führender Anbieter von generativer, KI-gestützter Kundenservice-Automatisierung, hat heute Orchestrator LLM auf den Markt gebracht, ein branchenweit einzigartiges Agentenmodell, das in personalisierten, kontextbezogenen Gesprächen den am besten geeigneten nächsten Schritt bestimmt. Durch die Beibehaltung des Kontexts ermöglicht das generative KI-Agentenmodell schnellere und präzisere Problemlösungen, was zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit um mehr als 60 % führt.

Herkömmlichen Chatbots mangelt es oft an einem kontextbezogenen Bewusstsein und einem Gedächtnis für frühere Interaktionen, was zu unzusammenhängenden Konversationen und Kundenunzufriedenheit führen kann. Diese Einschränkungen ergeben sich aus ihrer eingeschränkten Fähigkeit, Abfragen zu bearbeiten, die über die programmierten Antworten hinausgehen, was auf ein unzureichendes Training zu Absichten und Äußerungen zurückzuführen ist. Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) ist es jedoch zunehmend möglich geworden, die Personalisierung von automatisierten Kundenerlebnissen zu verbessern. Der Orchestrator LLM von Yellow.ai, der diese Innovation anführt, geht diese Herausforderungen direkt an:

Verbessertes Kundenerlebnis mit Advanced Context Switching: Orchestrator LLM zeichnet sich durch Kontextwechsel und Smalltalk aus und sorgt so für fließende Übergänge zwischen den Abfragen für ein unterbrechungsfreies Nutzererlebnis. Es analysiert geschickt Gespräche, erkennt mehrere Absichten und behält den Kontext bei, um die Benutzer zu ihren primären Zielen zu führen und gleichzeitig abrupte Beendigungen zu minimieren. Durch die Speicherung früherer Interaktionen innerhalb eines Speicherfensters und die Wiederholung ursprünglicher Anfragen ermöglicht Orchestrator LLM umfassendere, menschenähnliche Konversationen.
Null Ausbildung für maximale betriebliche Effizienz: Orchestrator LLM bietet die besten, auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittenen Lösungen, ohne dass ein vorheriges Training erforderlich ist. Es trifft in Echtzeit Entscheidungen über die Aktivierung des geeigneten agentengestützten Arbeitsablaufs oder Konversationsflusses als Reaktion auf Benutzeranfragen. So kann das Modell beispielsweise sofort entscheiden, ob Informationen aus einer Wissensdatenbank abgerufen, ein neuer Gesprächsverlauf eingeleitet oder eine Eskalation zu einem Live-Agenten eingeleitet werden soll, wobei der Kontext des Gesprächs erhalten bleibt. Diese Rationalisierung der Prozesse senkt die Betriebskosten um 60 % und steigert die Produktivität der Mitarbeiter um 50 %.

„Um das volle Potenzial von LLMs auszuschöpfen, ist ein starker Orchestrierungsrahmen erforderlich. Unser Orchestrator LLM dient als zentraler Integrationsknotenpunkt, der nahtlos mit verschiedenen KI-Tools und Backend-Systemen zusammenarbeitet, um kohärentere und personalisierte Kundenerlebnisse zu liefern", sagt Raghu Ravinutala, Geschäftsführer und Mitbegründer von Yellow.ai. „Der Start unterstreicht unser Engagement, mehrere interne LLMs zu entwickeln und unsere Mission voranzutreiben, den Kundenservice durch KI-gestützte Lösungen, die autonom menschenähnliche Erfahrungen liefern, neu zu definieren."

„Orchestrator LLM kann die Kundendienstbranche wirklich revolutionieren. Die Fähigkeit, Kundenbedürfnisse vorweugznehmen und sofortige, relevante Antworten zu liefern, wird die Kundentreue und die betriebliche Effizienz steigern", sagte Eric Hansen, IT-Leiter, Waste Connections.

Das Unternehmen macht große Fortschritte bei der Entwicklung mehrerer interner LLMs für verschiedene Anwendungsfälle im Kundenservice. Es führte YellowG LLM für zielgerichtete Konversationen, Zusammenfassungen und die Beantwortung von Fragen und Antworten ein, ohne dass ein Setup erforderlich ist, zusammen mit Komodo-7B, Indonesiens erstem Modell für den Kundensupport in mehr als 11 Regionalsprachen. Mit einer Halluzinationsrate von weniger als 1 % und einer durchschnittlichen Reaktionszeit von 0,6 Sekunden sind diese LLMs darauf ausgelegt, die strengen Standards von Unternehmen zu erfüllen und sichere, präzise und personalisierte Kundeninteraktionen zu gewährleisten. Darüber hinaus hat das Unternehmen mehr als 150 generative KI-Bots für Unternehmen erfolgreich implementiert und damit seine robusten generativen KI-Fähigkeiten unter Beweis gestellt und sich auf die Bereitstellung von KI-Lösungen für den Kundenservice konzentriert.

Um eine Demo zu buchen, besuchen Sie uns hier: https://yellow.ai/orchestrator-llm/

Informationen zu Yellow.ai

Yellow.ai versetzt Unternehmen in die Lage, durch unsere generative, KI-gestützte Plattform zur Automatisierung des Kundendienstes unvergessliche Kundengespräche zu führen. Unsere Vision der Zukunft ist ein völlig autonomer Kundensupport, der eine beispiellose Effizienz ermöglicht und die Betriebskosten erheblich senkt. Yellow.ai hat seinen Hauptsitz in San Mateo und bedient mehr als 1100 Unternehmen, darunter Sony, Domino's, Hyundai, Ferrellgas, Waste Connections und Randstad, in mehr als 85 Ländern. Unsere Plattform basiert auf einer Multi-LLM-Architektur und wird kontinuierlich mit mehr als 16 Mrd. Konversationen pro Jahr trainiert. So können Unternehmen erstklassige Erlebnisse liefern und nachhaltige Kundenbeziehungen aufbauen. Yellow.ai wurde 2016 gegründet und verfügt über Niederlassungen in sechs Ländern. Yellow.ai hat bereits über 102 Millionen US-Dollar von erstklassigen Investoren erhalten.

Für Anfragen:
Anujaa Singh
[email protected]

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