Perutean tiket

Proses ML tradisional membutuhkan dataset berlabel yang sangat besar. Model pra-terlatih Claude dapat mengklasifikasikan tiket secara efektif hanya dengan beberapa lusin contoh berlabel, secara signifikan mengurangi waktu dan biaya persiapan data.

Setelah pendekatan ML tradisional dibuat, mengubahnya adalah tugas yang membutuhkan banyak tenaga dan data. Di sisi lain, seiring produk atau kebutuhan pelanggan Anda berkembang, Claude dapat dengan mudah beradaptasi dengan perubahan definisi kelas atau kelas baru tanpa pelabelan ulang data pelatihan yang ekstensif.

Model ML tradisional sering kesulitan dengan data tidak terstruktur dan memerlukan rekayasa fitur yang ekstensif. Pemahaman bahasa tingkat lanjut Claude memungkinkan klasifikasi akurat berdasarkan konten dan konteks, daripada mengandalkan struktur ontologis yang ketat.

Pendekatan ML tradisional sering mengandalkan model bag-of-words atau pencocokan pola sederhana. Claude unggul dalam memahami dan menerapkan aturan dasar ketika kelas didefinisikan oleh kondisi daripada contoh.

Banyak model ML tradisional memberikan sedikit wawasan tentang proses pengambilan keputusan mereka. Claude dapat memberikan penjelasan yang dapat dibaca manusia untuk keputusan klasifikasinya, membangun kepercayaan pada sistem otomatisasi dan memfasilitasi adaptasi yang mudah jika diperlukan.

Sistem ML tradisional sering kesulitan dengan outlier dan input ambigu, sering salah mengklasifikasikan atau default ke kategori umum. Kemampuan pemrosesan bahasa alami Claude memungkinkannya untuk lebih baik dalam menafsirkan konteks dan nuansa dalam tiket dukungan, berpotensi mengurangi jumlah tiket yang salah rute atau tidak terklasifikasi yang memerlukan intervensi manual.

Pendekatan ML tradisional biasanya memerlukan model terpisah atau proses terjemahan ekstensif untuk setiap bahasa yang didukung. Kemampuan multibahasa Claude memungkinkannya untuk mengklasifikasikan tiket dalam berbagai bahasa tanpa perlu model terpisah atau proses terjemahan ekstensif, memperlancar dukungan untuk basis pelanggan global.