Routage des tickets

Les processus ML traditionnels nécessitent d’énormes jeux de données étiquetées. Le modèle pré-entraîné de Claude peut efficacement classifier les tickets avec seulement quelques dizaines d’exemples étiquetés, réduisant considérablement le temps et les coûts de préparation des données.

Une fois qu’une approche ML traditionnelle est établie, la modifier est une tâche laborieuse et intensive en données. En revanche, à mesure que votre produit ou les besoins des clients évoluent, Claude peut facilement s’adapter aux changements dans les définitions des classes ou aux nouvelles classes sans nécessiter un réétiquetage extensif des données d’entraînement.

Les modèles ML traditionnels ont souvent du mal avec les données non structurées et nécessitent une ingénierie des caractéristiques approfondie. La compréhension avancée du langage de Claude permet une classification précise basée sur le contenu et le contexte, plutôt que de s’appuyer sur des structures ontologiques strictes.

Les approches ML traditionnelles reposent souvent sur des modèles de sac de mots ou de simple correspondance de motifs. Claude excelle dans la compréhension et l’application des règles sous-jacentes lorsque les classes sont définies par des conditions plutôt que par des exemples.

De nombreux modèles ML traditionnels fournissent peu d’informations sur leur processus de prise de décision. Claude peut fournir des explications lisibles par l’humain pour ses décisions de classification, renforçant la confiance dans le système d’automatisation et facilitant l’adaptation si nécessaire.

Les systèmes ML traditionnels ont souvent du mal avec les valeurs aberrantes et les entrées ambiguës, les classifiant souvent mal ou les dirigeant par défaut vers une catégorie fourre-tout. Les capacités de traitement du langage naturel de Claude lui permettent de mieux interpréter le contexte et les nuances dans les tickets de support, réduisant potentiellement le nombre de tickets mal acheminés ou non classifiés nécessitant une intervention manuelle.

Les approches ML traditionnelles nécessitent généralement des modèles séparés ou des processus de traduction extensifs pour chaque langue prise en charge. Les capacités multilingues de Claude lui permettent de classifier les tickets dans diverses langues sans nécessiter de modèles séparés ou de processus de traduction extensifs, simplifiant le support pour les bases de clients mondiales.