例如，Convin 的 AI Phone Calls將營運成本降低了60%，同時將符合銷售資格的潛在客戶數量增加了60%。這種強大的組合使企業能夠簡化流程並提高收入。
人工智慧中有哪 5 種智能體？
人工智慧代理根據其解決問題的方法和對挑戰的適應能力進行分類。人工智慧中基於知識的代理結合了推理和學習的元素，有效地融入了更廣泛的人工智慧框架。
簡單反射代理：依照預先定義的規則操作以回應刺激（例如，自動呼叫斷開系統）。
基於模型的反射代理：使用內部模型根據上下文進行預測和行動（例如，虛擬助理）。
基於目標的代理：旨在實現特定目標，例如在時間限 新加坡 號碼 制內解決客戶查詢。
基於效用的代理：評估權衡以優化結果，平衡速度、準確性和滿意度。
學習代理：適應新數據並透過經驗提高效能。
Convin 的 AI 電話整合了推理和學習，透過專注於高潛力潛在客戶，實現了 10 倍的轉換率成長。其適應性可確保在動態客戶服務環境中實現更智慧的操作。
透過知識為基礎的人工智慧增強客戶體驗
基於知識的座席透過提供及時、個人化和準確的查詢解決方案來改善客戶體驗。他們適應不斷變化的客戶需求，確保更好的參與度和更高的滿意度。在當今快節奏的世界中，企業需要更聰明的系統來滿足不斷增長的需求。客戶期望個性化、高效和主動的服務，這可能具有挑戰性。這就是人工智慧中的學習代理發揮作用的地方，幫助系統根據經驗進行調整和改進。這些代理商正在改變行業，從自動駕駛汽車到自動化客戶支援。