Sebagai perusahaan jasa keuangan mapan dengan pengalaman bisnis lebih dari 140 tahun, Principal adalah pemimpin manajemen investasi global dan melayani lebih dari 62 juta pelanggan di seluruh dunia. Principal melakukan analisis hampir real-time berskala perusahaan untuk memberikan pengalaman pelanggan omnichannel yang lancar dan terpersonalisasi dalam misi mereka untuk membuat keamanan finansial dapat diakses oleh semua orang. Mereka memproses data di seluruh saluran, termasuk rekaman interaksi pusat kontak, email, obrolan, dan saluran digital lainnya.
Dalam postingan ini, kami mendemonstrasikan bagaimana data dikumpulkan dalam AWS Solusi Analisis Pasca Panggilan CCI memungkinkan Prinsipal mendapatkan visibilitas ke dalam interaksi pusat kontak mereka, lebih memahami perjalanan pelanggan, dan meningkatkan pengalaman keseluruhan antar saluran kontak sekaligus menjaga integritas dan keamanan data.
Persyaratan solusi
Principal menyediakan layanan investasi melalui Genesys Cloud CX, pusat kontak berbasis cloud yang menyediakan integrasi asli yang kuat dengan AWS. Setiap tahun, Principal menangani jutaan panggilan dan interaksi digital. Sebagai langkah pertama, mereka ingin menyalin panggilan suara dan menganalisis interaksi tersebut untuk menentukan pemicu panggilan utama, termasuk masalah, topik, sentimen, perincian waktu pemrosesan rata-rata (AHT), dan mengembangkan analisis tambahan berbasis pemrosesan bahasa alami (NLP).
Untuk menganalisis panggilan dengan benar, Kepala Sekolah memiliki beberapa persyaratan:
- Detail kontak: Memahami perjalanan pelanggan memerlukan pemahaman apakah pembicara merupakan sistem respons suara interaktif otomatis (IVR) atau agen manusia dan kapan transfer panggilan terjadi di antara keduanya.
- Redaksi konten: Setiap interaksi audio pelanggan direkam sebagai file WAV stereo, namun berpotensi menyertakan informasi sensitif seperti informasi pengenal pribadi (PII) yang dilindungi HIPAA.
- Skalabilitas: Arsitektur ini diperlukan untuk segera meningkatkan skala hingga ribuan panggilan per hari dan jutaan panggilan per tahun. Selain itu, Principal memerlukan arsitektur analitik yang dapat diperluas yang menganalisis saluran lain seperti rangkaian email dan hasil survei suara pelanggan (VoC) tradisional.
- Integritas tidak dapat dinegosiasikan di Prinsipalโini memandu segala sesuatu yang mereka lakukan. Faktanya, melakukan apa yang benar adalah salah satu nilai inti di Kepala Sekolah. Oleh karena itu, ketika tim Prinsipal mulai menangani proyek ini, mereka tahu bahwa memastikan standar keamanan data tertinggi seperti kepatuhan terhadap peraturan, privasi data, dan kualitas data akan menjadi persyaratan utama yang tidak dapat dinegosiasikan. Tim perlu memanfaatkan teknologi dengan sikap yang sesuai terhadap keamanan data, dan kemampuan untuk membangun kepatuhan khusus dan kontrol keamanan untuk menegakkan persyaratan yang ketat. Perhatian terhadap persyaratan utama ini memungkinkan Prinsipal mempertahankan pengalaman pelanggan yang aman dan terjamin.
Ikhtisar solusi
Setelah melakukan penelitian ekstensif, tim Kepala Sekolah menyelesaikan AWS Solusi Contact Center Intelligence (CCI).s, yang memberdayakan perusahaan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan mendapatkan wawasan percakapan dengan menambahkan kemampuan AI ke pusat kontak cloud dan on-premise pihak ketiga. CCI Analisis Pasca Panggilan Solusi (PCA) adalah bagian dari rangkaian solusi CCI dan memenuhi banyak persyaratan yang teridentifikasi. PCA memiliki Arsitektur referensi Panduan Perpustakaan Solusi dengan contoh repositori sumber terbuka di GitHub. Bekerja dengan tim akun AWS mereka, Principal merinci solusi PCA dan penerapannya, serta menyiapkan program pelatihan khusus dan hari pendalaman untuk meningkatkan keterampilan tim Principal dengan cepat. Contoh arsitektur (lihat diagram berikut) dan basis kode dalam repositori sumber terbuka memungkinkan tim teknik Utama untuk memulai solusi mereka dalam menyatukan perjalanan pelanggan, dan menggabungkan catatan telepon dan catatan transkrip menjadi satu.
PCA menyediakan keseluruhan arsitektur untuk menyerap file audio dalam alur kerja yang sepenuhnya otomatis Fungsi Langkah AWS, yang dimulai ketika file audio dikirimkan ke file yang dikonfigurasi Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) ember. Setelah beberapa menit, transkrip dibuat dengan Analitik Panggilan Transkripsi Amazon dan disimpan ke bucket S3 lain untuk diproses oleh alat intelijen bisnis (BI) lainnya. PCA juga menawarkan antarmuka pengguna berbasis web yang memungkinkan pelanggan menelusuri transkrip panggilan. Fitur keamanan PCA memastikan bahwa data PII apa pun disunting dari transkrip, serta dari file audio itu sendiri. Selain itu, semua data dalam bucket S3 dapat dienkripsi dengan kunci milik Principal.
Principal bekerja dengan tim teknis AWS untuk mengubah alur kerja Step Functions dalam PCA untuk lebih mencapai tujuan mereka. Detail panggilan seperti stempel waktu interaksi, antrian panggilan, transfer agen, dan waktu bicara peserta dilacak oleh Genesys dalam file yang disebut Contact Trace Record (CTR). Menggabungkan transkrip akurat dengan file Genesys CTR, Principal dapat mengidentifikasi pembicara dengan tepat, mengkategorikan panggilan ke dalam grup, menganalisis kinerja agen, mengidentifikasi peluang peningkatan penjualan, dan melakukan analisis tambahan yang didukung pembelajaran mesin (ML).
Tim membangun mekanisme penyerapan data baru, yang memungkinkan file CTR dikirimkan bersama dengan file audio ke bucket S3. Principal dan AWS berkolaborasi dalam hal baru AWS Lambda fungsi yang ditambahkan ke alur kerja Step Functions. Fungsi Lambda ini mengidentifikasi catatan CTR dan memberikan langkah pemrosesan tambahan yang menghasilkan transkrip yang disempurnakan yang berisi metadata tambahan seperti informasi antrean dan ID agen, identifikasi dan penandaan IVR, dan berapa banyak agen (dan IVR) yang menjadi tujuan pelanggan, semuanya dikumpulkan dari catatan RKT. Informasi tambahan ini memungkinkan Prinsipal membuat peta interaksi pelanggan sepanjang siklus hidup percakapan dan fokus pada segmen pembicaraan yang penting, sambil mengecualikan segmen yang kurang relevan.
Selain itu, langkah pascapemrosesan ini memungkinkan Prinsipal untuk lebih memperkaya transkrip dengan informasi internal seperti nama agen dan antrean serta memperluas kemampuan analitik PCA, termasuk model ML berbasis NLP khusus untuk identifikasi topik dan maksud pelanggan, yang diterapkan menggunakan Amazon SageMaker titik akhir, dan augmentasi transkrip tambahan menggunakan model AI generatif dasar yang dihosting di Amazon Bedrock.
PCA adalah sumber terbuka di GitHub, yang memungkinkan pelanggan seperti Principal untuk memperluas dan memelihara fork mereka sendiri dengan kode bisnis pribadi yang disesuaikan. Hal ini juga memungkinkan komunitas untuk mengirimkan kode kembali ke repositori utama untuk digunakan orang lain. Tim teknis Principal dan AWS bermitra untuk menggabungkan fitur Genesys CTR dan postprocessing placeholder ke dalam rilis utama PCA. Kemitraan antara Principal dan AWS ini memungkinkan kecepatan pemasaran bagi Principal, sekaligus memastikan bahwa kebutuhan bisnis yang sudah ada dan yang akan datang dapat ditambahkan dengan cepat. Kontribusi pada proyek sumber terbuka telah mempercepat beban kerja Genesys CTR pelanggan lain.
Jawab pertanyaan bisnis
Setelah PCA diterapkan, analis utama, ilmuwan data, insinyur, dan pemilik bisnis bekerja sama dengan UKM AWS untuk membangun banyak Amazon QuickSight dasbor untuk menampilkan wawasan data dan mulai menjawab pertanyaan bisnis. QuickSight adalah layanan BI skala cloud yang dapat Anda gunakan untuk memberikan wawasan yang mudah dipahami dari berbagai set data, mulai dari data AWS, data pihak ketiga, data perangkat lunak sebagai layanan (SaaS), dan banyak lagi. Penggunaan alat BI ini, dengan integrasi aslinya ke repositori data yang ada dapat diakses oleh Amazon Athena, membuat pembuatan visualisasi untuk menampilkan data berskala besar menjadi relatif mudah, dan mengaktifkan BI layanan mandiri. Visualisasi dengan cepat disusun untuk menjawab beberapa pertanyaan kunci, termasuk โTentang apa pelanggan menghubungi kamiโ, โTopik apa yang terkait dengan AHT terlama/transfer terbanyakโ, dan โTopik dan permasalahan apa yang terkait dengan skor sentimen pelanggan terendah?โ Dengan menyerap data tambahan terkait model topik khusus Utama, tim dapat memperluas penggunaan QuickSight untuk menyertakan perbandingan topik dan korelasi, kemampuan validasi model, dan perbandingan sentimen berdasarkan pembicara, segmen, panggilan, dan percakapan. Selain itu, penggunaan wawasan QuickSight dengan cepat memungkinkan tim Utama menerapkan deteksi anomali dan prediksi volume Amazon QuickSight Q, fitur ML dalam QuickSight yang menggunakan NLP, memungkinkan analisis data kuantitatif bahasa alami yang cepat.
Ketika inisiatif awal untuk PCA selesai, Principal menyadari bahwa mereka perlu segera mendalami pengalaman pelanggan omnichannel. Bersama-sama, Principal dan AWS telah membangun jalur penyerapan data untuk interaksi email pelanggan dan metadata tambahan dari platform data pelanggan mereka, serta membangun mekanisme agregasi dan analitik data untuk menggabungkan data omnichannel ke dalam satu lensa wawasan pelanggan. Pemanfaatan tampilan Athena dan dasbor QuickSight terus memungkinkan analitik klasik, dan penerapan database grafik bukti konsep melalui Amazon Neptunus akan membantu Kepala Sekolah mengekstrak wawasan tentang topik interaksi dan hubungan maksud dalam tampilan omnichannel saat diterapkan dalam skala besar.
Hasil
PCA membantu mempercepat waktu pemasaran. Principal dapat menerapkan sendiri aplikasi PCA sumber terbuka yang ada dalam 1 hari. Kemudian, Principal bekerja sama dengan AWS dan memperluas penawaran PCA dengan berbagai fitur seperti integrasi Genesys CTR selama jangka waktu 3 bulan. Proses pengembangan dan penerapan merupakan proses gabungan dan berulang yang memungkinkan Prinsipal menguji dan memproses volume panggilan produksi pada fitur yang baru dibuat. Sejak keterlibatan awal, AWS dan Principal terus bekerja sama, berbagi persyaratan bisnis, peta jalan, kode, dan perbaikan bug untuk memperluas PCA.
Sejak pengembangan dan penerapan awal, Principal telah memproses lebih dari 1 juta panggilan pelanggan melalui kerangka PCA. Hal ini menghasilkan lebih dari 63 juta segmen ucapan individu yang diucapkan oleh pelanggan, agen, atau IVR. Dengan kekayaan data ini, Principal mampu melakukan analisis historis berskala besar dan hampir real-time untuk mendapatkan wawasan tentang pengalaman pelanggan.
Solusi AWS CCI adalah terobosan baru bagi Principal. Rangkaian alat CCI yang ada di Principal, yang mencakup Qualtrics untuk dasbor sederhana dan identifikasi peluang, diperluas dengan penambahan PCA. Penambahan PCA ke rangkaian alat CCI memungkinkan Principal dengan cepat melakukan analisis mendalam terhadap interaksi pusat kontak mereka. Dengan data ini, Principal kini dapat melakukan analisis tingkat lanjut untuk memahami interaksi pelanggan dan pendorong panggilan, termasuk topik, maksud, masalah, item tindakan, dan hasil. Bahkan dalam lingkungan produksi berskala kecil dan terkendali, data lake PCA telah melahirkan banyak kasus penggunaan baru.
Rencana Kerja
Data yang dihasilkan dari PCA dapat digunakan untuk membuat keputusan bisnis penting terkait perutean panggilan berdasarkan wawasan seputar topik mana yang menyebabkan waktu pemrosesan rata-rata lebih lama, penangguhan lebih lama, lebih banyak transfer, dan sentimen negatif pelanggan. Pengetahuan tentang kapan interaksi pelanggan dengan IVR dan asisten suara otomatis disalahpahami atau disalahartikan akan membantu Kepala Sekolah meningkatkan pengalaman layanan mandiri. Memahami alasan pelanggan menelepon alih-alih menggunakan situs web sangat penting untuk meningkatkan perjalanan pelanggan dan meningkatkan kebahagiaan pelanggan. Manajer produk yang bertanggung jawab untuk meningkatkan pengalaman web telah menyampaikan betapa senangnya mereka dapat menggunakan data dari PCA untuk mendorong prioritas mereka terhadap penyempurnaan baru dan mengukur dampak perubahan. Principal juga menganalisis potensi kasus penggunaan lainnya seperti pemetaan profil pelanggan, deteksi penipuan, manajemen tenaga kerja, penggunaan AI/ML tambahan dan model bahasa besar (LLM), serta mengidentifikasi tren baru dan yang sedang berkembang dalam pusat kontak mereka.
Di masa depan, Principal berencana untuk terus memperluas kemampuan pascapemrosesan dengan tambahan agregasi data, analitik, dan model pembuatan bahasa alami (NLG) untuk peringkasan teks. Principal saat ini mengintegrasikan AI generatif dan model dasar (seperti Amazon Titan) ke dalam solusi miliknya. Principal berencana menggunakan AI generatif AWS untuk meningkatkan produktivitas karyawan, mengembangkan aset yang dikelola, memberikan pengalaman pelanggan berkualitas tinggi, dan memberikan alat yang memungkinkan pelanggan membuat keputusan investasi dan pensiun secara efisien. Mengingat fleksibilitas dan ekstensibilitas kerangka kerja PCA sumber terbuka, tim di Principal memiliki banyak sekali penyempurnaan, analisis, dan wawasan tambahan yang dapat memperluas kerangka kerja yang ada.
โDengan solusi analitik AWS Post Call, Principal saat ini dapat melakukan analisis historis berskala besar untuk memahami di mana pengalaman pelanggan dapat ditingkatkan, menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, dan memprioritaskan tindakan yang harus dilakukan. Kini, kami menambahkan AI generatif menggunakan Amazon Bedrock untuk membantu pengguna bisnis kami membuat keputusan berdasarkan data dengan kecepatan dan akurasi lebih tinggi, sekaligus mengurangi biaya. Kami berharap dapat menjelajahi fitur ringkasan pasca panggilan di Amazon Transcribe Call Analytics untuk memungkinkan agen kami memfokuskan waktu dan sumber daya mereka untuk berinteraksi dengan pelanggan, dibandingkan melakukan pekerjaan manual setelah kontak.โ
โ kata Miguel Sanchez Urresty, Direktur Data & Analisis di Principal Financial Group.
Kesimpulan
Solusi AWS CCI PCA dirancang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, memperoleh wawasan pelanggan, dan mengurangi biaya operasional dengan menambahkan AI dan ML ke penyedia pusat kontak pilihan Anda. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang solusi CCI lainnya, seperti Analisis Panggilan Langsung, mengacu pada Solusi AWS Contact Center Intelligence (CCI)..
Tentang Grup Keuangan Utama
Financial Group Kepala Sekolah dan afiliasinya, Des Moines IA adalah perusahaan keuangan dengan 19,000 karyawan. Dalam bisnis selama lebih dari 140 tahun, kami membantu lebih dari 62 juta pelanggan di berbagai negara di seluruh dunia per 31 Desember 2022.
AWS dan Amazon bukan afiliasi dari perusahaan mana pun dari produk Asuransi Principal Financial Group yang diterbitkan oleh Principal National Life Insurance Co (kecuali di NY) dan Perusahaan Asuransi Jiwa Principal. Rencanakan layanan administrasi yang ditawarkan oleh Principal Life. Principal Funds, Inc. didistribusikan oleh Principal Funds Distributor, Inc. Sekuritas yang ditawarkan melalui Principal Securities, Inc., anggota SIPC dan/atau broker/dealer independen. Perusahaan yang direferensikan adalah anggota Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392. ยฉ2023 Principal Financial Services, Inc.
Komunikasi ini dimaksudkan untuk bersifat mendidik dan tidak dimaksudkan untuk dijadikan rekomendasi. Produk asuransi dan layanan administrasi rencana yang disediakan melalui Principal Life Insurance Company, anggota Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392
Tentang penulis
Christopher Lotto adalah Arsitek Solusi Senior di tim Layanan Bahasa AI AWS. Dia memiliki 20 tahun pengalaman pengembangan perangkat lunak perusahaan. Chris tinggal di Sacramento, California, dan menikmati berkebun, memasak, dirgantara/penerbangan umum, dan berkeliling dunia.
Dr.Nicki Susman adalah Ilmuwan Data Senior dan Pimpinan Teknis tim Layanan AI Bahasa Utama. Dia memiliki pengalaman luas dalam data dan analitik, pengembangan aplikasi, rekayasa infrastruktur, dan DevSecOps.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/principal-financial-group-uses-aws-post-call-analytics-solution-to-extract-omnichannel-customer-insights/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- $NAIK
- 000
- 1
- 100
- 17
- 19
- 20
- 20 tahun
- 2022
- 31
- 7
- a
- kemampuan
- Sanggup
- Tentang Kami
- mempercepat
- dipercepat
- dapat diakses
- Akun
- ketepatan
- tepat
- Mencapai
- di seluruh
- Bertindak
- Tindakan
- ditindaklanjuti
- menambahkan
- menambahkan
- tambahan
- Tambahan
- Selain itu
- administratif
- maju
- Afiliasi
- Setelah
- Agen
- agen
- pengumpulan
- AI
- Model AI
- Layanan AI
- AI / ML
- Semua
- mengizinkan
- diizinkan
- Membiarkan
- memungkinkan
- juga
- Amazon
- Amazon Transkripsikan
- Amazon Web Services
- an
- Analis
- analisis
- menganalisa
- menganalisis
- dan
- deteksi anomali
- Lain
- menjawab
- Apa pun
- aplikasi
- Aplikasi
- Pengembangan Aplikasi
- arsitektur
- ADALAH
- sekitar
- AS
- Aktiva
- asisten
- At
- perhatian
- audio
- Otomatis
- rata-rata
- penerbangan
- AWS
- kembali
- mendasarkan
- berdasarkan
- BE
- menjadi
- mulai
- termasuk
- Lebih baik
- antara
- meningkatkan
- Bug
- membangun
- dibangun di
- bisnis
- intelijen bisnis
- pemilik usaha
- tapi
- by
- california
- panggilan
- bernama
- panggilan
- Panggilan
- CAN
- kemampuan
- kasus
- pusat
- Pusat
- Perubahan
- saluran
- pilihan
- chris
- klasik
- awan
- CO
- kode
- basis kode
- berkolaborasi
- menggabungkan
- menggabungkan
- Komunikasi
- masyarakat
- Perusahaan
- perusahaan
- perbandingan
- lengkap
- pemenuhan
- konsep
- Mengadakan
- melakukan
- dikonfigurasi
- kontak
- contact center
- terus
- terus
- kontribusi
- dikendalikan
- kontrol
- Percakapan
- Core
- nilai-nilai inti
- Korelasi
- Biaya
- bisa
- negara
- membuat
- penciptaan
- kritis
- Sekarang
- adat
- pelanggan
- data pelanggan
- pengalaman pelanggan
- Perjalanan Pelanggan
- pelanggan
- disesuaikan
- CX
- dasbor
- data
- Data Analytics
- Danau Data
- Platform Data
- privasi data
- ilmuwan data
- keamanan data
- Data-driven
- database
- kumpulan data
- hari
- Hari
- Desember
- keputusan
- mendalam
- lebih dalam
- menyampaikan
- disampaikan
- mendemonstrasikan
- menyebarkan
- dikerahkan
- penyebaran
- memperoleh
- dirancang
- terperinci
- rincian
- Deteksi
- Menentukan
- mengembangkan
- Pengembangan
- digital
- Kepala
- Display
- didistribusikan
- distributor
- menyelam
- do
- melakukan
- disusun
- mendorong
- driver
- penggerak
- setiap
- edukasi
- efisien
- muncul
- Karyawan
- karyawan
- memberdayakan
- aktif
- diaktifkan
- memungkinkan
- terenkripsi
- interaksi
- menarik
- Teknik
- Insinyur
- mempertinggi
- ditingkatkan
- Perangkat tambahan
- meningkatkan
- memperkaya
- memastikan
- memastikan
- Enterprise
- perangkat lunak perusahaan
- Seluruh
- Lingkungan Hidup
- mapan
- Bahkan
- segala sesuatu
- contoh
- Kecuali
- gembira
- tidak termasuk
- ada
- Lihat lebih lanjut
- diperluas
- memperluas
- pengalaman
- Pengalaman
- Menjelajahi
- memperpanjang
- luas
- Pengalaman yang luas
- tambahan
- ekstrak
- fakta
- Fitur
- Fitur
- beberapa
- File
- File
- selesai
- keuangan
- grup keuangan
- keamanan keuangan
- jasa keuangan
- Perusahaan
- Pertama
- cocok
- keluwesan
- Fokus
- berikut
- Untuk
- Forks
- Depan
- dasar
- Kerangka
- penipuan
- deteksi penipuan
- dari
- sepenuhnya
- fungsi
- fungsi
- dana-dana
- lebih lanjut
- masa depan
- Mendapatkan
- game-changer
- menghasilkan
- dihasilkan
- generasi
- generatif
- AI generatif
- GitHub
- diberikan
- Aksi
- investasi global
- Anda
- grafik
- Kelompok
- Grup
- Tumbuh
- bimbingan
- Panduan
- memiliki
- menangani
- Menangani
- Memiliki
- he
- membantu
- membantu
- membantu
- berkualitas tinggi
- lebih tinggi
- paling tinggi
- historis
- memegang
- host
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- http
- HTTPS
- manusia
- ia
- ID
- Identifikasi
- diidentifikasi
- mengidentifikasi
- mengenali
- mengidentifikasi
- segera
- pencelupan
- Dampak
- melaksanakan
- implementasi
- diimplementasikan
- memperbaiki
- ditingkatkan
- meningkatkan
- in
- Inc
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- masuk
- independen
- sendiri-sendiri
- informasi
- Infrastruktur
- mulanya
- dimulai
- Prakarsa
- wawasan
- wawasan
- sebagai gantinya
- asuransi
- Mengintegrasikan
- integrasi
- integrasi
- integritas
- Intelijen
- dimaksudkan
- maksud
- interaksi
- interaksi
- interaktif
- Antarmuka
- intern
- ke
- investasi
- Ditempatkan
- masalah
- IT
- item
- NYA
- Diri
- IVR
- bersama
- perjalanan
- jpg
- kunci
- kunci-kunci
- pengetahuan
- danau
- bahasa
- besar
- besar-besaran
- memimpin
- pemimpin
- BELAJAR
- pengetahuan
- kurang
- Perpustakaan
- Hidup
- siklus hidup
- 'like'
- Daftar
- hidup
- lagi
- melihat
- terendah
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- Utama
- memelihara
- mempertahankan
- membuat
- pengelolaan
- Manajer
- panduan
- banyak
- peta
- pemetaan
- Pasar
- sesuai
- mengukur
- mekanisme
- mekanisme
- anggota
- Anggota
- Bergabung
- penggabungan
- Metadata
- juta
- jutaan
- menit
- Misi
- ML
- model
- model
- memodifikasi
- bulan
- lebih
- beberapa
- nama
- nasional
- asli
- Alam
- Pengolahan Bahasa alami
- Alam
- dibutuhkan
- negatif
- New
- baru saja
- nLP
- sekarang
- banyak sekali
- NY
- of
- ditawarkan
- menawarkan
- Penawaran
- omnichannel
- on
- ONE
- yang
- Buka
- open source
- operasional
- Peluang
- Kesempatan
- or
- urutan
- Lainnya
- Lainnya
- kami
- hasil
- output
- lebih
- secara keseluruhan
- sendiri
- pemilik
- bagian
- peserta
- bermitra
- Kemitraan
- untuk
- prestasi
- periode
- Sendiri
- Tempat
- placeholder
- rencana
- rencana
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Pos
- potensi
- berpotensi
- ramalan
- primer
- Utama
- penentuan prioritas
- Prioritaskan
- pribadi
- swasta
- proses
- Diproses
- pengolahan
- Diproduksi
- Produk
- Produksi
- produktifitas
- Produk
- Profil
- program
- proyek
- bukti
- bukti konsep
- tepat
- hak milik
- disediakan
- pemberi
- menyediakan
- kualitas
- kuantitatif
- Pertanyaan
- segera
- cepat
- cepat
- agak
- Rekomendasi
- catatan
- tercatat
- arsip
- menurunkan
- mengurangi
- lihat
- referensi
- mengenai
- regulator
- Kepatuhan terhadap Regulasi
- terkait
- Hubungan
- relatif
- melepaskan
- relevan
- gudang
- kebutuhan
- Persyaratan
- membutuhkan
- penelitian
- Sumber
- tanggapan
- tanggung jawab
- Hasil
- pensiun
- benar
- peta jalan
- rute
- SaaS
- Sacramento
- aman
- disimpan
- mengatakan
- Skala
- ilmuwan
- ilmuwan
- mulus
- aman
- Surat-surat berharga
- keamanan
- melihat
- ruas
- segmen
- Swalayan
- senior
- peka
- sentimen
- melayani
- layanan
- Layanan
- set
- berbagi
- berbagi
- dia
- Sederhana
- sejak
- tunggal
- UKM
- Perangkat lunak
- perangkat lunak sebagai layanan
- pengembangan perangkat lunak
- larutan
- Solusi
- beberapa
- sumber
- Pembicara
- speaker
- berbicara
- pidato
- kecepatan
- lisan
- pendirian
- standar
- mulai
- Langkah
- penyimpanan
- mudah
- Ketat
- menyerahkan
- seperti itu
- rangkaian
- Survei
- sistem
- mengatasi
- diambil
- tim
- tim
- Teknis
- Teknologi
- uji
- teks
- dari
- bahwa
- Grafik
- Masa depan
- Dunia
- mereka
- diri
- kemudian
- karena itu
- mereka
- pihak ketiga
- data pihak ketiga
- ini
- itu
- ribuan
- Melalui
- di seluruh
- waktu
- kali
- titan
- untuk
- bersama
- alat
- alat
- tema
- Topik
- Jejak
- tradisional
- Pelatihan
- Salinan
- transfer
- ditransfer
- transfer
- Perjalanan
- Tren
- dua
- bawah
- memahami
- pemahaman
- Menegakkan
- us
- menggunakan
- bekas
- Pengguna
- User Interface
- Pengguna
- kegunaan
- menggunakan
- Penggunaan
- pengesahan
- Nilai - Nilai
- berbagai
- melalui
- View
- 'view'
- jarak penglihatan
- Suara
- volume
- volume
- ingin
- adalah
- we
- Kekayaan
- jaringan
- layanan web
- berbasis web
- Situs Web
- BAIK
- adalah
- ketika
- apakah
- yang
- sementara
- mengapa
- akan
- dengan
- dalam
- Kerja
- bekerja sama
- bekerja
- alur kerja
- Tenaga kerja
- kerja
- dunia
- akan
- tahun
- tahun
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll