Välkommen till Labelf!
Labelf är en kraftfull plattform som använder artificiell intelligens (AI) för att analysera och kategorisera stora mängder textdata, till exempel kundsamtal, chattkonversationer och supportärenden. Genom att träna AI-modeller i Labelf kan vi automatiskt förstå och kategorisera dessa texter, vilket ger oss värdefulla insikter om våra kunder, produkter och processer.
Varför Använder Vi Labelf?
Labelf hjälper oss att:
Förbättra Kundupplevelsen: Genom att förstå vad våra kunder säger och vilka problem de upplever kan vi identifiera förbättringsområden och erbjuda en bättre kundupplevelse.
Effektivisera Verksamheten: Genom att automatisera kategoriseringen av kundinteraktioner kan vi spara tid och resurser, och frigöra tid för våra medarbetare att fokusera på mer komplexa uppgifter.
Fatta Bättre Beslut: Med hjälp av Labelf kan vi fatta datadrivna beslut som baseras på verkliga insikter om våra kunder och vår verksamhet.
Identifiera Trender och Mönster: Labelf hjälper oss att se trender och mönster i kundbeteenden som vi annars kanske hade missat.
Förbättra Produkter och Tjänster: Genom att förstå vad kunderna tycker om våra produkter och tjänster kan vi identifiera områden där vi kan göra förbättringar.
Mäta och Följa Upp: Labelf gör det möjligt för oss att mäta effekterna av olika åtgärder och följa upp nyckeltal över tid.
Hur Fungerar AI-träning i Labelf?
I Labelf tränar vi AI-modeller genom att ge dem exempel på hur olika texter ska tolkas och kategoriseras. Denna process kallas för AI-träning och liknar hur man lär ett barn att känna igen olika objekt. Genom att visa barnet bilder på till exempel katter och hundar och berätta vad som är vad, lär sig barnet så småningom att skilja mellan de olika djuren.
På samma sätt matar vi AI-modellen med texter och talar om för den vilken kategori varje text tillhör. Till exempel kan vi visa modellen ett kundsamtal där kunden säger "Jag har problem med min internetuppkoppling" och tala om för den att detta samtal tillhör kategorin "Tekniska problem" och underkategorin "Internet".
Ju fler exempel vi ger modellen, desto bättre blir den på att känna igen och kategorisera liknande texter i framtiden. Genom att använda Labelfs inbyggda verktyg och arbeta aktivt med AI-träningen kan vi skapa modeller som är både träffsäkra och anpassade till just våra behov.
Din Roll som AI-tränare
Som AI-tränare spelar du en avgörande roll i att träna och förbättra AI-modellerna i Labelf. Genom att noggrant gå igenom och kategorisera texter ger du modellerna den information de behöver för att lära sig och bli bättre på att förstå och tolka kundinteraktioner. Ditt arbete är fundamentalt för att vi ska kunna dra nytta av Labelfs fulla potential och använda de insikter som genereras för att förbättra vår verksamhet.
Ordlista
AI-träning: Processen att lära en AI-modell att utföra en specifik uppgift genom att ge den exempel på indata och önskad utdata. Labeling
Kategori: En label eller tagg som används för att beskriva innehållet i en text, till exempel "Fakturafrågor", "Tekniska problem", "Abonnemangsfrågor".
Modell: En AI-modell som har tränats för att utföra en specifik uppgift, till exempel att kategorisera kundsamtal.
Hierarkiska kategorier: Kategorier som är organiserade i en hierarki med huvudkategorier och underkategorier.
Metadata: Extra information om en text, till exempel vilken kö den kom in till, vilken agent som hanterade ärendet, eller vilket datum samtalet ägde rum.
Deep-dive: En djupgående analys av ett specifikt problem eller frågeställning.
Generell kategoriseringsmodell: En modell som används för att sortera data i övergripande kategorier.
Zero-shot: En funktion i labelf där du kan ställa frågor till modellen utan att träna den först.
Prompt: En textbaserad fråga eller instruktion som du ger till en AI-modell.
Confusion Matrix: En tabell som visar hur bra en modell är på att klassificera olika kategorier.
Confidence Score: Ett mått på hur säker modellen är på sin klassificering.
Active Learning: Ett system i Labelf som ger rekommendationer på texter att annotera baserat på vad modellen behöver för att bli bättre.
Projektledare/Agil Facilitator: Ansvarar för projektets genomförande och stöttar teamet.
Analysarkitekt: Designar analysstrategin och strukturen i Labelf.
Modellanalytiker: Övervakar och utvärderar modellernas prestanda.
Insiktspaketerare: Översätter analysresultat till presentationer och rapporter.
Modelltränare: Tränar AI-modeller genom att kategorisera data i Labelf.
Nästa Steg
I nästa artikel kommer du att få lära dig mer om hur Labelf-plattformen fungerar och hur du navigerar i gränssnittet.
Har du frågor eller funderingar?
Tveka inte att kontakta din Projektledare eller Analysarkitekt om du har några frågor eller funderingar.