Optimisation de la productivité du service client dans le secteur de l'assurance

Comment les LLM peuvent automatiser les tâches répétitives et augmenter la productivité ?

Aujourd'hui, la réactivité du service client est devenu un différenciateur clé pour les entreprises. Les assureurs ne font pas exception et s'efforcent de fournir des réponses rapides et précises aux questions de leurs clients. Cependant, avec le volume croissant de demandes des clients, il peut être difficile de maintenir les niveaux de productivité tout en offrant un service de qualité. C'est là qu'intervient Paradigm , avec ses capacités basées sur ses grands modèles de langage avancés, il peut optimiser la productivité du service client dans le secteur de l'assurance.

Découvrez un nouveau monde

Grâce à l'IA, un assuré ou un conseiller peut poser une question en langage naturel et obtenir une réponse en quelques secondes.

Question
Utilisateur:

"Ma voiture est-elle assurée en cas d'incendie?"

Le besoin:

Transmettre la question de l'utilisateur et les informations contextuelles (par exemple : ID de l'utilisateur) pour générer le prompte


Context:

Transmettre des informations contextuelle  (ex: user ID, contract ID)


La recherche:

Un moteur de recherche identifie le contenu le plus pertinent. (par ex : le contrat de l'assuré)


Embedding: 

Le processus d'embedding* est appliqué au contenu sélectionné par le moteur de recherche afin de le comparer avec le prompte*.

Réponse
Chatbot: 

"Oui, votre voiture est assurée en cas de vol dans le cadre de votre police d'assurance automobile. "

Contrat source pages 5, 6 et 11

Augmenter l'autonomie

Améliorer la satisfaction client

Réduire le temps passé

Réduire les coûts

2 sec

Temps moyen pour répondre à la question.

78%

Taux de bonne réponse sans intervention humaine.

90%

Satisfaction utilisateur.

-80%

Réduction du temps de traitement humain.

Prompting involves providing a hint or suggestion to the language model to generate more accurate and relevant responses.

Fine-tuning refers to the process of training a pre-trained language model on a specific dataset to improve its performance on a specific task.

Embedding is a process of representing text data in numerical format that a machine learning model can understand and process.

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