Visão geral

Mais natural e adaptável do que os chatbots do mercado

O IBM Watson Assistant foi desenvolvido com deep learning, machine learning e modelos de processamento de linguagem natural (NLP) para entender dúvidas, localizar ou procurar as melhores respostas e concluir a ação pretendida pelo usuário. O Watson também usa a classificação de intenção e o reconhecimento de entidade para entender melhor os clientes de acordo com o contexto e transferi-los para um agente humano quando necessário.

Mais preciso

14,7

É comprovadamente até 14,7% mais preciso do que as soluções da concorrência de acordo com um estudo recente sobre machine learning.

Aprendizado rápido

50X

Alcança a mesma ou melhor precisão em média 50 vezes mais rápido de acordo com um relatório de benchmarking recente. (link externo à IBM) (PDF, 240 KB)

Melhoria contínua

79%

O algoritmo de detecção de intenção apresenta uma precisão de 79% ao atender as solicitações dos clientes de maneira autônoma.

Um chatbot de IA que entende o usuário

Entende qualquer solicitação

O melhor processamento de linguagem natural do mercado pode ser rapidamente treinado para entender um novo assunto em qualquer idioma com apenas algumas frases de exemplo.

Adapta-se à sua área

Os modelos proprietários de deep learning e de IA automática detectam e se adaptam automaticamente à área da sua empresa com base nas frases que você fornece como dados de treinamento.

Sabe quando não deve responder

Os modelos de detecção de irrelevância ajudam o sistema a saber quando transferir informações confidencialmente e quando direcionar os usuários para documentos de ajuda ou a um agente humano.

Reconhece respostas de linguagem simples

Os modelos potentes de detecção de entidade podem reconhecer respostas de linguagem simples de seus clientes como sinônimos, datas, horários, números e mais, tudo dentro do contexto de uma frase.

Não faz perguntas redundantes

Reduza a frustração ao usar informações coletadas de solicitações anteriores para pular etapas e agilizar a conversa.

Lida com conversas naturais sem falhas

Gerencia com sofisticação solicitações vagas, mudanças de assunto, erros de digitação e de interpretação durante uma interação com o cliente sem qualquer configuração adicional.

A inteligência artificial que identifica insights

Recomendações de intenção

O Watson Assistant usa o machine learning para identificar agrupamentos de assuntos não reconhecidos em registros existentes e ajuda você a priorizar o que incluir no sistema como novos assuntos.

Exemplo e recomendações de entidade

Às vezes os assuntos existentes precisam de exemplos de treinamento mais diversificados. É por isso que o Watson Assistant recomenda frases ou valores de entidade que você deve incluir nos tópicos existentes.

Resolução de conflito de intenção

Detecta automaticamente e envia alertas de potenciais sobreposições em seus dados de treinamento, o que pode afetar negativamente o desempenho do seu assistente.

Depoimentos

Perguntas frequentes

A tecnologia de chatbot utiliza machine learning ou processamento de linguagem natural (NLP)?

O Watson foi criado com modelos de deep learning, machine learning e de processamento de linguagem natural (NLP) para elevar as experiências do cliente e ajudar os clientes a alterar um compromisso, controlar uma remessa ou verificar seu saldo bancário. O Watson também usa algoritmos de machine learning e faz perguntas de acompanhamento para entender melhor as necessidades dos clientes e transferi-los para um agente humano quando necessário.

Experimente o modelo de detecção de intenção aprimorada. Este novo modelo, que está sendo oferecido como um recurso beta no diálogo de língua inglesa e habilidades de ações, é mais rápido e preciso. Ele combina as técnicas tradicionais de machine learning, deep learning e de aprendizado de transferência em um único modelo que é altamente responsivo durante o tempo de execução. Para mais informações, consulte a página Reconhecimento de intenção aprimorado.

O que é a IA conversacional?

A inteligência artificial (IA) conversacional utiliza as tecnologias como chatbots ou agentes virtuais, com as quais os usuários podem conversar. Eles usam grandes volumes de dados, machine learning e processamento de linguagem natural para ajudar a imitar as interações humanas, reconhecendo as entradas de fala e texto e traduzindo seus significados para vários idiomas.

Quais são os casos de uso de plataforma de chatbot mais comuns?

O atendimento ao cliente é o caso de uso de chatbot mais comum. Os chatbots são úteis tanto para as empresas de produtos e de serviços que buscam oferecer uma experiência de usuário superior, respondendo às perguntas do cliente, orientando os clientes através de resolução de problemas simples e conectando os clientes aos recursos de que necessitam.Os chatbots também são frequentemente usados por equipes de vendas que procuram uma ferramenta para dar suporte a geração de novas oportunidades de negócios. Os chatbots podem validar rapidamente possíveis oportunidades de negócios com base nas perguntas que eles fazem e, em seguida, passá-los para os representantes de vendas humanas a fim de fechar o negócio.Os chatbots podem até ser usados no e-commerce atuando como um auxiliar de vendas digitais, semelhante ao atendimento que os clientes recebem em lojas físicas. Os chatbots de compras on-line podem proporcionar uma experiência personalizada que converte os visitantes passivos em possíveis oportunidades.

Como usar chatbots para automatizar fluxos de trabalho de suporte ao cliente?

Um cliente que navega em um site à procura de um produto ou serviço pode ter dúvidas sobre diferentes recursos, atributos ou planos. Um assistente virtual pode fornecer essas respostas, ajudando o cliente a decidir qual produto ou serviço comprar ou ajudando a dar o próximo passo lógico em direção à compra final. E para compras mais complexas com um funil de vendas de várias etapas, o chatbot pode qualificar a oportunidade de venda antes de conectar o cliente a um agente de vendas qualificado.

Como as soluções de chatbot aumentam a satisfação do cliente?

Atualmente, os chatbots podem gerenciar consistentemente as interações com o cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, melhorando continuamente a qualidade das respostas e mantendo os custos baixos. Os chatbots automatizam fluxos de trabalho e liberam funcionários de tarefas repetitivas. Um chatbot também pode eliminar os longos tempos de espera do atendimento ao cliente por telefone e até mesmo os tempos de espera mais longos ainda do atendimento ao cliente por e-mail, bate-papo e suporte baseado na web, já que eles estão disponíveis imediatamente para qualquer número de usuários ao mesmo tempo. Isso é uma ótima experiência de usuário e clientes satisfeitos são mais propensos a manter a fidelidade com a marca.

Os agentes virtuais ou os chatbots respondem aos clientes em tempo real?

Um chatbot pode responder perguntas 24 horas por dia, sete dias por semana. Ele pode fornecer uma nova linha de atendimento ao cliente, complementar o atendimento durante os períodos de pico ou oferecer uma opção de atendimento adicional. Um robô de bate-papo pode reduzir o número de usuários que precisam falar com um atendente humano, o que pode ajudar as empresas a evitar contratações resultantes do aumento da demanda ou a implementação de uma equipe de suporte 24 horas.

O que é uma API?

Uma API é um intermediário de software que permite que dois aplicativos se comuniquem, abrindo seus dados e funcionalidades. Os desenvolvedores de aplicativos usam uma interface da API para se comunicar com outros produtos e serviços para retornar informações solicitadas pelo usuário final. Quando você usa um aplicativo (como um assistente virtual) em seu telefone ou computador, o aplicativo se conecta à Internet e envia dados para um servidor através de uma API. A API então ajuda o servidor a interpretar os dados para que ele possa executar as ações necessárias. Por fim, o servidor envia os dados solicitados de volta para o seu dispositivo através da API, no qual ele é interpretado pelo aplicativo e apresentado a você em um formato legível. Sem APIs, muitos dos aplicativos on-line dos quais dependemos não existiriam.

É possível interagir com um chatbot de atendimento ao cliente em um aplicativo para dispositivos móveis?

Sim, na verdade implementar chatbots em aplicativos para dispositivos móveis é um caso de uso comum. O Lloyds Banking Group, o maior banco de varejo do Reino Unido, tem vários assistentes virtuais, mais especificamente um aplicativo de serviços bancários de varejo por meio do qual mais de 10 milhões de clientes móveis podem se comunicar com o banco sempre que precisarem.

Posso implementar meu bot de IA em canais de redes sociais como Facebook Messenger, Whatsapp, Slack ou Amazon Alexa?

Sim, você pode implementar o seu chatbot no Facebook Messenger, Intercom, Slack, SMS com Twilio e no WhatsApp. Você pode até mesmo implementar na Amazon Alexa. Saiba mais sobre as Integrações do Watson Assistant.

Existem modelos de chatbot prontos para uso?

Por padrão, a janela de bate-papo da web mostra uma tela inicial que dá boas-vindas aos usuários e diz a eles como interagir com o assistente. Para obter informações sobre níveis de ajuda do CSS que você pode usar para alterar o estilo de tela inicial, consulte a documentação de modelos pré-definidos.

Posso conectar meu software de chatbot de IA a uma base de conhecimento para perguntas frequentes?

As habilidades de procura do Watson Assistant oferece respostas precisas para as consultas dos clientes em qualquer documento existente, website, base de conhecimento e aplicativo corporativo, incluindo Salesforce, SharePoint, Box e IBM Cloud Object Storage.

Como funciona o editor de arrastar e soltar do diálogo do Watson Assistant?

Para a maioria das ferramentas, fixar um fluxo de conversação pode ser um processo delicado e propenso a erros, mas com o editor arrastar e soltar do Watson Assistant é possível mudar rapidamente o conteúdo, as condições ou a priorização de etapas sem se preocupar em causar mais problemas.

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