チケットルーティング

従来のMLプロセスには大規模なラベル付きデータセットが必要です。Claudeの事前学習モデルは、わずか数十のラベル付き例で効果的にチケットを分類でき、データ準備の時間とコストを大幅に削減できます。

従来のMLアプローチが確立されると、それを変更するのは労力とデータを要する作業となります。一方、製品や顧客のニーズが進化するにつれて、Claudeは広範なトレーニングデータの再ラベル付けなしに、クラス定義の変更や新しいクラスに容易に適応できます。

従来のMLモデルは非構造化データの処理に苦労し、広範な特徴エンジニアリングを必要とします。Claudeの高度な言語理解により、厳密なオントロジー構造に依存するのではなく、コンテンツとコンテキストに基づいて正確な分類が可能です。

従来のMLアプローチは、多くの場合、bag-of-wordsモデルや単純なパターンマッチングに依存しています。Claudeは、クラスが例ではなく条件によって定義される場合、基本的なルールを理解して適用することに優れています。

多くの従来のMLモデルは、その意思決定プロセスについてほとんど洞察を提供しません。Claudeは分類決定について人間が読める説明を提供でき、自動化システムへの信頼を構築し、必要に応じて容易な適応を促進します。

従来のMLシステムは、外れ値や曖昧な入力の処理に苦労し、多くの場合、誤分類したりキャッチオールカテゴリにデフォルト設定したりします。Claudeの自然言語処理機能により、サポートチケットのコンテキストとニュアンスをより良く解釈でき、手動介入が必要な誤ルーティングや未分類チケットの数を減らすことができます。

従来のMLアプローチは、通常、サポートされる言語ごとに別々のモデルまたは広範な翻訳プロセスを必要とします。Claudeの多言語機能により、別々のモデルや広範な翻訳プロセスを必要とせずに、様々な言語でチケットを分類でき、グローバルな顧客ベースのサポートを効率化できます。