AGENTI ® TEXT ANALYTICS
Plataforma de análisis automático de textos con algoritmos de Inteligencia Artificial
Su objetivo es entender la información no estructurada y convertirla en información estructurada, utilizando técnicas de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje de máquina y algoritmos de minería de textos.
Beneficios de Agenti ® Text Analytics
Monitorear las interacciones con los clientes:
Conseguir un mayor conocimiento de los clientes analizando los comentarios en interacciones directas, tales como: Chats, correo electrónico, redes sociales, encuestas.
Implementar procesos escalables:
Utilizar datos para guiar en la toma de decisiones sobre procesos, servicios, recursos humanos y otros factores que pueden impactar la experiencia del cliente.
Simplificar el procesamiento de datos no estructurados:
Los datos no estructurados son notablemente complejos, pero gracias al Text Analytics, es más fácil filtrar, buscar y hacer referencias cruzadas entre los datos con una sola vista unificada.
Agilizar y optimizar tareas:
La automatización del análisis de texto permite ahorrar tiempo en tareas que solían realizarse manualmente, como la clasificación o búsqueda de información.
Identificar relaciones ocultas entre los datos:
El análisis lingüístico revela información y conclusiones que podrían haber pasado desapercibidas y que proporcionan un valor añadido al negocio.
Facilitar la toma de decisiones:
Contar con tanta información permite detectar problemas rápidamente y planear soluciones a medida.
APLICACIONES DE AGENTI ® TEXT ANALYTICS
Clasificación y Enrutamiento Automático
La clasificación de texto, también conocida como categorización de texto o etiquetado de texto, es la tarea de asignar un conjunto de categorías predefinidas al texto libre.
Análisis de Temas
El análisis de temas es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (PNL) que permite extraer automáticamente el significado de los textos mediante la identificación de temas o tópicos recurrentes.
Análisis de Sentimientos
El análisis de sentimientos o minería de opiniones, utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para interpretar y clasificar las emociones en datos subjetivos.
