Roteamento de tickets

Processos tradicionais de ML requerem conjuntos de dados rotulados massivos. O modelo pré-treinado do Claude pode classificar tickets efetivamente com apenas algumas dezenas de exemplos rotulados, reduzindo significativamente o tempo e custos de preparação de dados.

Uma vez que uma abordagem tradicional de ML é estabelecida, mudá-la é uma tarefa trabalhosa e intensiva em dados. Por outro lado, conforme seu produto ou necessidades do cliente evoluem, o Claude pode facilmente se adaptar a mudanças nas definições de classe ou novas classes sem extensiva rotulagem de dados de treinamento.

Modelos tradicionais de ML frequentemente têm dificuldades com dados não estruturados e requerem extensa engenharia de recursos. A compreensão avançada de linguagem do Claude permite classificação precisa baseada em conteúdo e contexto, em vez de depender de estruturas ontológicas rígidas.

Abordagens tradicionais de ML frequentemente dependem de modelos bag-of-words ou correspondência simples de padrões. O Claude se destaca em entender e aplicar regras subjacentes quando as classes são definidas por condições em vez de exemplos.

Muitos modelos tradicionais de ML fornecem pouca visão sobre seu processo de tomada de decisão. O Claude pode fornecer explicações legíveis por humanos para suas decisões de classificação, construindo confiança no sistema de automação e facilitando adaptações quando necessário.

Sistemas tradicionais de ML frequentemente têm dificuldades com outliers e entradas ambíguas, frequentemente classificando-os erroneamente ou recorrendo a uma categoria genérica. As capacidades de processamento de linguagem natural do Claude permitem que ele interprete melhor o contexto e nuances em tickets de suporte, potencialmente reduzindo o número de tickets mal direcionados ou não classificados que requerem intervenção manual.

Abordagens tradicionais de ML tipicamente requerem modelos separados ou processos extensivos de tradução para cada idioma suportado. As capacidades multilíngues do Claude permitem classificar tickets em vários idiomas sem a necessidade de modelos separados ou processos extensivos de tradução, simplificando o suporte para bases de clientes globais.