Espressive предлагает виртуального агента на базе ИИ, который автоматизирует задачи поддержки сотрудников и улучшает управление ИТ-услугами с помощью обработки естественного языка, превращая запросы в действия.
Espressive предлагает виртуального агента на базе ИИ, который автоматизирует задачи поддержки сотрудников и улучшает управление ИТ-услугами с помощью обработки естественного языка, превращая запросы в действия.
Espressive работает, предоставляя сотрудникам самообслуживающего ИИ-помощника, который может отвечать на вопросы, решать проблемы и упрощать запросы на услуги HR, ИТ и другие. Используя современные методы обработки естественного языка, ИИ-агент интерпретирует намерения пользователя и предоставляет точные решения, помогая организациям повышать производительность и снижать затраты, связанные с человеческим персоналом поддержки.
Кто будет использовать Espressive?
HR-отделы
ИТ-центры поддержки
Сотрудники, ищущие поддержку
Как использовать Espressive?
Шаг 1: Доступ к платформе Espressive через веб-браузер или назначенное приложение.
Шаг 2: Введите ваш запрос или проблему в интерфейсе общения.
Шаг 3: Ознакомьтесь с решениями или ответами, сгенерированными ИИ.
Шаг 4: Следуйте предложенным рекомендациям или escalируйте проблему, если необходимо.
Платформа
web
ios
android
Ключевые Особенности и Преимущества Espressive
Основные функции
Поддержка самообслуживания на базе ИИ
Обработка естественного языка
Интеграция с существующими ИТ-системами
Преимущества
Повышает эффективность поддержки сотрудников
Снижает время ответа на запросы
Увеличивает удовлетворенность пользователей благодаря быстрым решениям
Основные Сценарии Использования и Приложения Espressive
Автоматизация запросов в ИТ-центрах поддержки
Оптимизация процессов поддержки HR
Обеспечение круглосуточной помощи сотрудникам
Плюсы и минусы Espressive
Плюсы
Полная автоматизация с первого дня без сложных моделей намерений или рабочих процессов
Высокие показатели разрешения в среднем от 55% до 64%
Быстрое развертывание с окупаемостью в течение 4-6 недель с первого дня
Поддержка более 130 языков и 15 корпоративных отделов
Непрерывно обучающаяся большая языковая модель для повышения точности
Интеграция с существующими системами службы поддержки и колл-центра
Сильная ориентация на успех клиентов и программы внедрения сотрудниками
Минусы
Отсутствие общедоступного исходного кода с открытым доступом
Информация о ценах не доступна в открытом виде
Нет прямого присутствия в мобильных приложениях или маркетплейсах, таких как Google Play или App Store
Ограниченная внешняя видимость потенциальных недостатков или проблем
Часто Задаваемые Вопросы о Espressive
Какие типы запросов может обрабатывать Espressive?
Espressive можно настроить для различных организаций?
Как Espressive интегрируется с существующими системами?
Может ли Espressive работать на мобильных устройствах?
Каково время внедрения Espressive?
Предоставляет ли Espressive аналитику о взаимодействиях сотрудников?
Может ли Espressive управлять запросами на услуги?
Необходима ли подготовка для использования Espressive?
Платформа голосового консьержа с искусственным интеллектом, позволяющая бизнесу создавать и управлять диалоговыми голосовыми и чат-агентами с настраиваемыми рабочими процессами.
Stock-Agent — это автономный AI-агент, который анализирует рыночные данные в реальном времени, генерирует торговые сигналы и выполняет заказы через API Alpaca.
OpenNARS — это движок дедукции с открытым исходным кодом, позволяющий выполнять вывод в реальном времени, корректировку убеждений и обучение в условиях неопределенности и ограниченных ресурсов.
RAGApp упрощает создание чат-ботов с расширенным поиском, интегрируя векторные базы данных, большие языковые модели и цепочки инструментов в низко-кодовую структуру.
Открытая платформа на базе RAG для искусственного интеллекта, позволяющая использовать LLM для вопросов и ответов по кибербезопасности на основе данных о киберугрожениях с целью получения контекстных инсайтов.
SmartRAG — это открытая платформа на Python для создания конвейеров RAG, которые позволяют задавать вопросы и получать ответы, управляемые LLM, по собственным коллекциям документов.