Funzionalità SearchUnify Cognitive Search

Compatibilità (3)

Ricerca Federata: Capacità di cercare tra diverse fonti di dati, come database, intranet e applicazioni.
Tipi di file: Offre la ricerca per una varietà di tipi di file.
Supporto Linguistico Globale: Capacità di cercare in più lingue senza alcun lavoro aggiuntivo richiesto.

Tolleranza ai refusi: Capacità di ricerca di gestire errori di battitura.
Ricerca a faccette: Consente all'utente finale di filtrare e affinare i risultati della ricerca.
Sinonimi: Capacità di definire sinonimi per i termini di ricerca.
Evidenziando: Consente all'utente di vedere i risultati evidenziati per vedere quali parole o frasi corrispondono alla query di ricerca.
Linguaggio naturale: Consente all'utente di cercare in modo naturale e intuitivo.

Personalizzazione: Fornisce all'utente risultati mirati e personalizzati in base alla loro attività o preferenze.
Analisi delle ricerche: Consente all'utente di comprendere come gli altri utenti stanno utilizzando la funzionalità di ricerca tramite dashboard, KPI, ecc.
Integrazioni: Capacità di integrare le funzionalità di ricerca in altre applicazioni o strumenti.

Automazione dell'interazione con i clienti: Consente agli utenti di automatizzare le risposte alle richieste dei clienti su vari canali.
Raccolta di feedback: Fornisce agli utenti la possibilità di automatizzare la raccolta e l'analisi del feedback da clienti, dipendenti o altri stakeholder.
Elaborazione dei documenti: Consente agli utenti di automatizzare la gestione, l'elaborazione e l'amministrazione dei documenti.

Decisione indipendente: Consenti all'agente AI di apprendere dalle interazioni e adattare le sue risposte di conseguenza.
Risposte Adattive: Consenti all'agente AI di apprendere dalle interazioni e adattare le sue risposte di conseguenza.
Esecuzione del compito: Fornisce all'agente AI la capacità di eseguire compiti senza richiedere un input costante dall'utente.
Risoluzione dei problemi: Consente all'agente AI di identificare e risolvere i problemi senza intervento dell'utente.

Risoluzione automatizzata dei ticket: Consente all'agente AI di risolvere autonomamente le richieste dei clienti senza intervento umano.
Generazione di Risposte Contestuali: Consente all'agente AI di fornire risposte accurate basate sul contesto delle richieste dei clienti.
Analisi del Sentimento: Consente all'agente AI di analizzare il sentimento del cliente e regolare le risposte di conseguenza.
Utilizzo della base di conoscenza: Consente all'agente AI di recuperare informazioni da una base di conoscenza per assistere nella risoluzione delle query.
Supporto multilingue: Fornisce agli utenti la possibilità di interagire con l'agente AI in più lingue per il supporto globale.

Contatto Proattivo con i Clienti: Consente all'agente AI di avviare interazioni, come promemoria o follow-up, con i clienti.
Raccolta di feedback: Fornisce agli utenti la possibilità di automatizzare la raccolta e l'analisi del feedback dei clienti dopo le interazioni.
Gestione dell'escalation: Consente all'agente AI di identificare quando i problemi richiedono l'intervento umano e di escalarli in modo appropriato.
Ottimizzazione del flusso di lavoro: Consente all'agente AI di semplificare i compiti ripetitivi del servizio clienti, migliorando l'efficienza e i tempi di risposta.

Esecuzione autonoma dei compiti: Capacità di eseguire compiti complessi senza input umano costante
Pianificazione a più fasi: Capacità di scomporre e pianificare processi a più fasi
Integrazione tra sistemi: Funziona su più sistemi software o database
Apprendimento Adattivo: Migliora le prestazioni basandosi sul feedback e sull'esperienza
Assistenza Proattiva: Anticipa le necessità e offre suggerimenti senza essere sollecitato
Prendere decisioni: Prende decisioni informate basate sui dati disponibili e sugli obiettivi

Generazione RAG (Generazione aumentata dal recupero): Incorpora capacità generative (RAG) per migliorare la generazione di risposte utilizzando contenuti recuperati
Sintonizzazione della Rilevanza: Consenti la regolazione della rilevanza e del ranking attraverso modelli di machine learning o Learning-to-Rank
NLP e ricerca semantica: Abilita il sistema a comprendere e interpretare le query in linguaggio naturale

Personalizzazione: Fornisce all'utente risultati mirati e personalizzati in base alla sua attività o alle sue preferenze.
Analisi delle ricerche: Consente all'utente di comprendere come altri utenti stanno utilizzando la funzionalità di ricerca tramite dashboard, KPI, ecc.
Integrazioni: Capacità di integrare le funzionalità di ricerca in altre applicazioni o strumenti.