Proiectul Flowance, de la Departamentul de Inginerie Informatică (DEI) al Facultății de Știință și Tehnologie a Universității din Coimbra (FCTUC), condus de compania Talkdesk, își propune să ofere asistență profesioniștilor din call center, atât în timp real, cât și într-o fază de audit.

Platforma poate sprijini ajustarea procedurilor într-un call center, inclusiv modificări ale sistemelor de prezență automată sau chiar în ceea ce privește resursele umane și îndrumarea acestora, a declarat Hugo Oliveira, cercetător la CISUP, citat într-o declarație de la Universitatea din Coimbra.

Potrivit lui Hugo Oliveira, analiza făcută poate ajuta, de asemenea, la îndrumarea participanților la o conversație în timp real, adăugând că, monitorizând conversația, vor putea anticipa următoarele interacțiuni și, probabil, vor face contactul mai eficient.

Platforma a folosit un set de dialoguri pentru a determina cele mai frecvente fluxuri de conversații, iar Hugo Oliveira a spus că așteptarea este ca aceste dinamici să ofere o modalitate alternativă de analiză a conversațiilor și că, completată de vizualizarea lor, permit identificarea tendințelor în comunicare, cum ar fi situații neașteptate, blocaje, solicitări de informații și cele mai frecvente răspunsuri.

Proiectul Flowance s-a încheiat, dar echipa continuă să lucreze la o soluție inovatoare pentru a ajuta profesioniștii din call center în cadrul proiectului Center for Responsible AI, finanțat de Planul de recuperare și reziliență (PRR).

„Încercăm să îmbunătățim modalitățile de vizualizare a fluxurilor de conversație, inclusiv identificarea a ceea ce reprezintă fiecare stare de dialog. De asemenea, intenționăm să luăm în considerare sentimentele predominante (pozitive/negative) în diferite faze ale dialogului. De exemplu, în mod ideal, dialogurile care încep cu reclamații/reclamații se termină cu un sentiment mai pozitiv”, a explicat Hugo

Oliveira.

Potrivit cercetătorului, accentul în noua fază se pune pe utilizarea acestor metode pentru a extrage fluxuri de conversație și pentru a ajuta la explicarea funcționării agenților conversaționali (chatbots) care nu se bazează pe fluxuri predefinite, cum ar fi ChatGPT, contribuind astfel la o mai mare încredere în utilizarea lor sau, în general, auditul conversațiilor, care pot proveni din centrele de contact/asistența pentru clienți.