Ticket-Routing

Traditionelle ML-Prozesse erfordern riesige markierte Datensätze. Claudes vortrainiertes Modell kann Tickets bereits mit nur wenigen Dutzend markierten Beispielen effektiv klassifizieren und reduziert damit den Zeitaufwand und die Kosten für die Datenvorbereitung erheblich.

Sobald ein traditioneller ML-Ansatz etabliert ist, ist seine Änderung ein arbeits- und datenintensives Unterfangen. Wenn sich hingegen Ihr Produkt oder die Kundenbedürfnisse weiterentwickeln, kann sich Claude leicht an Änderungen der Klassendefinitionen oder neue Klassen anpassen, ohne dass umfangreiche Neumarkierungen der Trainingsdaten erforderlich sind.

Traditionelle ML-Modelle haben oft Schwierigkeiten mit unstrukturierten Daten und erfordern umfangreiches Feature Engineering. Claudes fortgeschrittenes Sprachverständnis ermöglicht eine genaue Klassifizierung basierend auf Inhalt und Kontext, anstatt sich auf strenge ontologische Strukturen zu verlassen.

Traditionelle ML-Ansätze verlassen sich oft auf Bag-of-Words-Modelle oder einfaches Pattern Matching. Claude ist besonders gut darin, zugrundeliegende Regeln zu verstehen und anzuwenden, wenn Klassen durch Bedingungen statt durch Beispiele definiert sind.

Viele traditionelle ML-Modelle geben wenig Einblick in ihren Entscheidungsprozess. Claude kann menschenlesbare Erklärungen für seine Klassifizierungsentscheidungen liefern, was Vertrauen in das Automatisierungssystem schafft und bei Bedarf eine einfache Anpassung ermöglicht.

Traditionelle ML-Systeme haben oft Schwierigkeiten mit Ausreißern und mehrdeutigen Eingaben und klassifizieren diese häufig falsch oder weisen sie einer Sammelkategorie zu. Claudes Sprachverarbeitungsfähigkeiten ermöglichen ein besseres Verständnis von Kontext und Nuancen in Support-Tickets, wodurch möglicherweise die Anzahl falsch geleiteter oder nicht klassifizierter Tickets, die manuelle Eingriffe erfordern, reduziert wird.

Traditionelle ML-Ansätze erfordern typischerweise separate Modelle oder umfangreiche Übersetzungsprozesse für jede unterstützte Sprache. Claudes mehrsprachige Fähigkeiten ermöglichen die Klassifizierung von Tickets in verschiedenen Sprachen ohne die Notwendigkeit separater Modelle oder umfangreicher Übersetzungsprozesse, was die Unterstützung globaler Kundenbasen vereinfacht.