Instradamento dei ticket

I processi ML tradizionali richiedono set di dati etichettati massicci. Il modello pre-addestrato di Claude può classificare efficacemente i ticket con solo poche decine di esempi etichettati, riducendo significativamente i tempi e i costi di preparazione dei dati.

Una volta stabilito un approccio ML tradizionale, modificarlo è un’impresa laboriosa e ad alta intensità di dati. D’altra parte, man mano che il tuo prodotto o le esigenze dei clienti si evolvono, Claude può facilmente adattarsi ai cambiamenti nelle definizioni delle classi o alle nuove classi senza un’estesa rietichettatura dei dati di training.

I modelli ML tradizionali spesso faticano con i dati non strutturati e richiedono un’ampia ingegnerizzazione delle caratteristiche. La comprensione avanzata del linguaggio di Claude consente una classificazione accurata basata su contenuto e contesto, piuttosto che affidarsi a rigide strutture ontologiche.

Gli approcci ML tradizionali spesso si basano su modelli bag-of-words o semplice pattern matching. Claude eccelle nella comprensione e nell’applicazione delle regole sottostanti quando le classi sono definite da condizioni piuttosto che da esempi.

Molti modelli ML tradizionali forniscono poche informazioni sul loro processo decisionale. Claude può fornire spiegazioni leggibili dall’uomo per le sue decisioni di classificazione, costruendo fiducia nel sistema di automazione e facilitando l’adattamento se necessario.

I sistemi ML tradizionali spesso faticano con i valori anomali e gli input ambigui, classificandoli erroneamente o ricadendo in una categoria catch-all. Le capacità di elaborazione del linguaggio naturale di Claude gli permettono di interpretare meglio il contesto e le sfumature nei ticket di supporto, potenzialmente riducendo il numero di ticket instradati erroneamente o non classificati che richiedono intervento manuale.

Gli approcci ML tradizionali tipicamente richiedono modelli separati o processi di traduzione estesi per ogni lingua supportata. Le capacità multilingue di Claude gli permettono di classificare i ticket in varie lingue senza la necessità di modelli separati o processi di traduzione estesi, semplificando il supporto per le basi clienti globali.