Trải nghiệm khách hàng tuyệt vời mang lại lợi thế cạnh tranh và giúp tạo ra sự khác biệt cho thương hiệu. Theo báo cáo của Forrester, Tình trạng ám ảnh của khách hàng, 2022, việc đặt khách hàng lên hàng đầu có thể tạo ra tác động lớn đến bảng cân đối kế toán của tổ chức vì các tổ chức áp dụng phương pháp này đang vượt qua các đối thủ của họ về mức tăng trưởng doanh thu. Mặc dù các contact center luôn phải chịu áp lực phải làm được nhiều việc hơn với nguồn lực ít hơn đồng thời cải thiện trải nghiệm của khách hàng, 80% công ty có kế hoạch tăng mức đầu tư vào Trải nghiệm khách hàng (CX) để mang lại trải nghiệm khác biệt cho khách hàng. Sự đổi mới và cải tiến nhanh chóng trong AI tạo ra đã thu hút tâm trí và sự chú ý của chúng tôi và theo Ước tính của McKinsey & Company, việc áp dụng AI tổng quát vào các chức năng chăm sóc khách hàng có thể tăng năng suất ở mức giá trị dao động từ 30–45% chi phí chức năng hiện tại.
Canvas SageMaker của Amazon cung cấp cho các nhà phân tích kinh doanh giao diện trỏ và nhấp trực quan cho phép bạn xây dựng mô hình và tạo dự đoán học máy (ML) chính xác mà không yêu cầu bất kỳ trải nghiệm hoặc mã hóa ML nào. Vào tháng 2023 năm XNUMX, SageMaker Canvas đã công bố hỗ trợ cho các mô hình nền tảng trong số các mô hình sẵn sàng sử dụng của nó, Được cung cấp bởi nền tảng Amazon và Khởi động Amazon SageMaker. Điều này cho phép bạn sử dụng ngôn ngữ tự nhiên với giao diện trò chuyện đàm thoại để thực hiện các tác vụ như tạo nội dung mới bao gồm tường thuật, báo cáo và bài đăng trên blog; tóm tắt các ghi chú và bài viết; và trả lời các câu hỏi từ cơ sở kiến thức tập trung—tất cả đều không cần viết một dòng mã nào.
Công việc của nhân viên trung tâm cuộc gọi là xử lý các cuộc gọi đến và đi của khách hàng, đồng thời cung cấp hỗ trợ hoặc giải quyết các vấn đề trong khi xử lý hàng chục cuộc gọi hàng ngày. Theo kịp khối lượng này trong khi cung cấp cho khách hàng câu trả lời ngay lập tức là một thách thức nếu không có thời gian nghiên cứu giữa các cuộc gọi. Thông thường, tập lệnh cuộc gọi hướng dẫn tổng đài viên thông qua các cuộc gọi và phác thảo các vấn đề giải quyết. Các tập lệnh được viết tốt sẽ cải thiện tính tuân thủ, giảm lỗi và tăng hiệu quả bằng cách giúp tổng đài viên nhanh chóng hiểu được vấn đề và giải pháp.
Trong bài đăng này, chúng ta khám phá cách AI tổng quát trong SageMaker Canvas có thể giúp giải quyết những thách thức chung mà khách hàng có thể gặp phải khi làm việc với các trung tâm liên hệ. Chúng tôi trình bày cách sử dụng SageMaker Canvas để tạo tập lệnh cuộc gọi mới hoặc cải thiện tập lệnh cuộc gọi hiện có và khám phá cách AI tổng hợp có thể giúp xem xét các tương tác hiện có nhằm mang lại những hiểu biết sâu sắc khó có được từ các công cụ truyền thống. Là một phần của bài đăng này, chúng tôi cung cấp các lời nhắc được sử dụng để giải quyết các tác vụ và thảo luận về kiến trúc để tích hợp các kết quả này vào hệ thống của bạn. Thông tin về Trung tâm liên hệ AWS (CCI) quy trình công việc.
Tổng quan về giải pháp
Các mô hình nền tảng AI sáng tạo có thể giúp tạo các tập lệnh cuộc gọi mạnh mẽ trong các trung tâm liên lạc và cho phép các tổ chức thực hiện những việc sau:
- Tạo trải nghiệm khách hàng nhất quán với kho kiến thức thống nhất để xử lý các truy vấn của khách hàng
- Giảm thời gian xử lý cuộc gọi
- Nâng cao năng suất của nhóm hỗ trợ
- Cho phép nhóm hỗ trợ thực hiện các hành động tốt nhất tiếp theo để loại bỏ lỗi và thực hiện hành động tốt nhất tiếp theo
Với SageMaker Canvas, bạn có thể chọn từ nhiều mô hình nền tảng hơn để tạo các kịch bản cuộc gọi hấp dẫn. SageMaker Canvas cũng cho phép bạn so sánh đồng thời nhiều mô hình để người dùng có thể chọn kết quả đầu ra phù hợp nhất với nhu cầu của họ cho tác vụ cụ thể mà họ đang xử lý. Để sử dụng các chatbot tổng hợp được hỗ trợ bởi AI, trước tiên người dùng cần đưa ra lời nhắc, đây là hướng dẫn để cho mô hình biết bạn định làm gì.
Trong bài đăng này, chúng tôi đề cập đến bốn trường hợp sử dụng phổ biến:
- Tạo tập lệnh cuộc gọi mới
- Cải thiện tập lệnh cuộc gọi hiện có
- Tự động hóa các tác vụ sau cuộc gọi
- Phân tích sau cuộc gọi
Trong suốt bài đăng, chúng tôi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có sẵn trong SageMaker Canvas do Amazon Bedrock cung cấp. Cụ thể, chúng tôi sử dụng mô hình Claude 2 của Anthropic, một mô hình mạnh mẽ với hiệu suất tuyệt vời cho tất cả các loại tác vụ ngôn ngữ tự nhiên. Các ví dụ bằng tiếng Anh; tuy nhiên, Anthropic Claude 2 hỗ trợ nhiều ngôn ngữ. tham khảo Claude nhân loại 2 để tìm hiểu thêm. Cuối cùng, tất cả các kết quả này đều có thể tái tạo với các mô hình Amazon Bedrock khác, như Anthropic Claude Instant hoặc Amazon Titan, cũng như với các mô hình SageMaker JumpStart.
Điều kiện tiên quyết
Đối với bài đăng này, hãy đảm bảo rằng bạn đã thiết lập một Tài khoản AWS với các tài nguyên và quyền thích hợp. Đặc biệt, hãy hoàn thành các bước tiên quyết sau:
- Triển khai một Amazon SageMaker lãnh địa. Để biết hướng dẫn, hãy tham khảo Tích hợp vào Miền Amazon SageMaker.
- Định cấu hình quyền để thiết lập và triển khai SageMaker Canvas. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo Thiết lập và quản lý Amazon SageMaker Canvas (dành cho quản trị viên CNTT).
- Định cấu hình chính sách chia sẻ tài nguyên nhiều nguồn gốc (CORS) cho SageMaker Canvas. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Cấp cho người dùng của bạn quyền tải lên các tệp cục bộ.
- Thêm quyền sử dụng mô hình nền tảng trong SageMaker Canvas. Để biết hướng dẫn, hãy tham khảo Sử dụng AI tổng quát với các mô hình nền tảng.
Lưu ý rằng các dịch vụ mà SageMaker Canvas sử dụng để giải quyết các tác vụ AI tổng quát đều có sẵn trong SageMaker JumpStart và Amazon Bedrock. Để sử dụng Amazon Bedrock, hãy đảm bảo bạn đang sử dụng SageMaker Canvas ở Khu vực hỗ trợ Amazon Bedrock. tham khảo Các khu vực được hỗ trợ để tìm hiểu thêm.
Tạo tập lệnh cuộc gọi mới
Đối với trường hợp sử dụng này, nhà phân tích của trung tâm liên lạc xác định tập lệnh cuộc gọi với sự trợ giúp của một trong các mô hình sẵn sàng sử dụng có sẵn trong SageMaker Canvas, nhập lời nhắc thích hợp, chẳng hạn như “Tạo tập lệnh cuộc gọi cho tổng đài viên giúp khách hàng bị mất thẻ tín dụng.” Để thực hiện điều này, sau khi quản trị viên đám mây của tổ chức cấp quyền truy cập một lần cho nhà phân tích trung tâm liên hệ, hãy hoàn thành các bước sau:
- Trên bảng điều khiển SageMaker, chọn Canvas trong khung điều hướng.
- Chọn tên miền và hồ sơ người dùng của bạn và chọn Mở Canvas để mở ứng dụng SageMaker Canvas.
- Điều hướng đến Các mẫu sẵn sàng sử dụng phần và chọn Tạo, trích xuất và tóm tắt nội dung để mở bảng điều khiển trò chuyện.
- Với mô hình Anthropic Claude 2 được chọn, hãy nhập lời nhắc của bạn “Tạo kịch bản cuộc gọi cho đại lý giúp đỡ khách hàng bị mất thẻ tín dụng” và nhấn đăng ký hạng mục thi.
Tập lệnh thu được thông qua AI tổng hợp được đưa vào một tài liệu (chẳng hạn như TXT, HTML hoặc PDF) và được thêm vào cơ sở kiến thức sẽ hướng dẫn các nhân viên của trung tâm liên lạc trong quá trình tương tác với khách hàng.
Khi sử dụng giải pháp trung tâm liên lạc đa kênh dựa trên đám mây như Kết nối Amazon, bạn có thể tận dụng các tính năng hỗ trợ AI/ML để cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả của đại lý. Trí tuệ kết nối Amazon giảm thời gian mà tổng đài viên dành để tìm kiếm câu trả lời và cho phép giải quyết nhanh chóng các vấn đề của khách hàng bằng cách cung cấp tìm kiếm kiến thức và đề xuất theo thời gian thực trong khi đại lý nói chuyện với khách hàng. Trong ví dụ cụ thể này, Amazon Connect Wisdom có thể đồng bộ hóa với Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) làm nguồn nội dung cho cơ sở kiến thức, từ đó kết hợp tập lệnh cuộc gọi được tạo với sự trợ giúp của SageMaker Canvas. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Đồng bộ hóa Amazon Connect Wisdom S3.
Sơ đồ sau minh họa kiến trúc này.
Khi khách hàng gọi đến trung tâm liên lạc và họ thực hiện phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) hoặc các từ khóa cụ thể được phát hiện liên quan đến mục đích của cuộc gọi (ví dụ: “bị mất” và “thẻ tín dụng”), Amazon Connect Wisdom sẽ cung cấp đề xuất về cách xử lý tương tác với tổng đài viên, bao gồm tập lệnh cuộc gọi có liên quan do SageMaker Canvas tạo.
Với AI tổng hợp của SageMaker Canvas, các nhà phân tích của trung tâm liên hệ sẽ tiết kiệm thời gian trong việc tạo tập lệnh cuộc gọi và có thể nhanh chóng thử các lời nhắc mới để điều chỉnh quá trình tạo tập lệnh.
Cải thiện tập lệnh cuộc gọi hiện có
Theo như sau Khảo sát, 78% khách hàng cảm thấy rằng trải nghiệm trung tâm cuộc gọi của họ được cải thiện khi nhân viên dịch vụ khách hàng không phát ra âm thanh như thể họ đang đọc kịch bản. SageMaker Canvas có thể sử dụng AI tổng hợp giúp bạn phân tích tập lệnh cuộc gọi hiện có và đề xuất các cải tiến để cải thiện chất lượng của tập lệnh cuộc gọi. Ví dụ: bạn có thể muốn cải thiện kịch bản cuộc gọi để tuân thủ nhiều hơn hoặc làm cho kịch bản của bạn nghe lịch sự hơn.
Để làm như vậy, hãy chọn Cuộc trò truyện mới và chọn Claude 2 làm mô hình của bạn. Bạn có thể sử dụng bản ghi mẫu được tạo trong trường hợp sử dụng trước đó và lời nhắc “Tôi muốn bạn đóng vai trò là Nhà phân tích đảm bảo chất lượng của Trung tâm liên hệ và cải thiện bản ghi cuộc gọi bên dưới để làm cho nó tuân thủ và nghe lịch sự hơn”.
Tự động hóa các tác vụ sau cuộc gọi
Bạn cũng có thể sử dụng AI tổng hợp của SageMaker Canvas để tự động hóa công việc sau cuộc gọi trong trung tâm cuộc gọi. Các trường hợp sử dụng phổ biến là tóm tắt cuộc gọi, hỗ trợ hoàn thành nhật ký cuộc gọi và tạo tin nhắn tiếp theo được cá nhân hóa. Điều này có thể cải thiện năng suất của tổng đài viên và giảm nguy cơ xảy ra lỗi, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như tương tác với khách hàng và xây dựng mối quan hệ.
Chọn Cuộc trò truyện mới và chọn Claude 2 làm mô hình của bạn. Bạn có thể sử dụng bản ghi mẫu được tạo trong trường hợp sử dụng trước đó và lời nhắc “Tóm tắt bản ghi cuộc gọi bên dưới để nêu bật vấn đề của Khách hàng, hành động của Tổng đài viên, Kết quả cuộc gọi và Cảm tính của khách hàng”.
Khi sử dụng Amazon Connect làm giải pháp trung tâm liên lạc, bạn có thể triển khai tính năng ghi âm và phiên âm cuộc gọi bằng cách bật Ống kính liên hệ Amazon Connect, mang đến các tính năng phân tích khác như phân tích cảm xúc và biên tập dữ liệu nhạy cảm. Nó cũng có phần tóm tắt bằng cách đánh dấu các câu chính trong bản ghi và ghi nhãn các vấn đề, kết quả và mục hành động.
Việc sử dụng SageMaker Canvas cho phép bạn tiến thêm một bước nữa và từ một không gian làm việc duy nhất, hãy chọn từ các mô hình sẵn sàng sử dụng để phân tích bản ghi cuộc gọi hoặc tạo bản tóm tắt và thậm chí so sánh kết quả để tìm ra mô hình phù hợp nhất với mục đích sử dụng cụ thể- trường hợp. Sơ đồ sau minh họa kiến trúc giải pháp này.
Phân tích sau cuộc gọi của khách hàng
Một lĩnh vực khác mà các trung tâm liên hệ có thể tận dụng SageMaker Canvas là hiểu rõ sự tương tác giữa khách hàng và đại lý. Theo Khảo sát toàn cầu NICE WEM năm 2022, 58% nhân viên trung tâm cuộc gọi nói rằng họ được hưởng rất ít lợi ích từ các buổi huấn luyện của công ty. Đại lý có thể sử dụng AI tổng hợp SageMaker Canvas để phân tích cảm tính của khách hàng nhằm hiểu rõ hơn những hành động thay thế tốt nhất mà họ có thể thực hiện để cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Chúng tôi làm theo các bước tương tự như trong các trường hợp sử dụng trước đó. Chọn Cuộc trò truyện mới và chọn Claude 2. Bạn có thể sử dụng bản ghi mẫu được tạo trong trường hợp sử dụng trước đó và lời nhắc “Tôi muốn bạn đóng vai trò là Giám sát viên trung tâm liên hệ, phê bình và đề xuất các cải tiến đối với hành vi của tổng đài viên trong cuộc trò chuyện với khách hàng”.
Làm sạch
SageMaker Canvas sẽ tự động tắt mọi mô hình SageMaker JumpStart được khởi động trong đó sau 2 giờ không hoạt động. Hãy làm theo hướng dẫn ở phần này để tắt các model này sớm hơn nhằm tiết kiệm chi phí. Lưu ý rằng không cần phải tắt các mô hình Amazon Bedrock vì chúng chưa được triển khai trong tài khoản của bạn.
- Để tắt mô hình SageMaker JumpStart, bạn có thể chọn một trong hai phương pháp:
- Chọn Cuộc trò truyện mớivà trên menu thả xuống của mô hình, hãy chọn Bắt đầu một mô hình khác. Sau đó, trên Mô hình nền tảng trang, dưới Mô hình JumpStart của Amazon SageMaker, chọn mô hình (chẳng hạn như Falcon-40B-Hướng dẫn) và ở khung bên phải, chọn Tắt mô hình.
- Nếu bạn đang so sánh nhiều mô hình cùng một lúc, trên trang so sánh kết quả, hãy chọn menu tùy chọn của mô hình SageMaker JumpStart (ba dấu chấm), sau đó chọn Tắt mô hình.
- Chọn Đăng xuất ở khung bên trái để đăng xuất khỏi ứng dụng SageMaker Canvas nhằm ngừng sử dụng Số giờ phiên bản không gian làm việc của SageMaker Canvas. Điều này sẽ giải phóng tất cả các tài nguyên được sử dụng bởi phiên bản không gian làm việc.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã phân tích cách bạn có thể sử dụng AI tổng hợp SageMaker Canvas trong các trung tâm liên hệ để tạo ra các tương tác khách hàng siêu cá nhân hóa, nâng cao năng suất của các nhà phân tích và đại lý trong trung tâm liên hệ, đồng thời mang lại những hiểu biết sâu sắc khó có được từ các công cụ truyền thống. Như được minh họa bằng các trường hợp sử dụng khác nhau, SageMaker Canvas hoạt động như một không gian làm việc thống nhất duy nhất mà không cần sử dụng các sản phẩm điểm khác nhau. Với AI tổng hợp của SageMaker Canvas, các trung tâm liên hệ có thể cải thiện sự hài lòng của khách hàng, giảm chi phí và tăng hiệu quả. AI tổng hợp của SageMaker Canvas trao quyền cho bạn tạo ra các giải pháp mới và sáng tạo có tiềm năng biến đổi ngành trung tâm liên lạc. Bạn cũng có thể sử dụng AI tổng hợp để xác định xu hướng và hiểu biết sâu sắc về tương tác của khách hàng, giúp người quản lý tối ưu hóa hoạt động của họ và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng AI tổng hợp để tạo dữ liệu đào tạo cho các tổng đài viên mới, cho phép họ học hỏi từ các ví dụ tổng hợp và cải thiện hiệu suất nhanh hơn.
Tìm hiểu thêm về Các tính năng của SageMaker Canvas và bắt đầu từ hôm nay để tận dụng khả năng học máy trực quan, không cần mã.
Về các tác giả
Davide Gallitelli là Kiến trúc sư giải pháp chuyên môn cao cấp về AI/ML. Anh ấy có trụ sở tại Brussels và hợp tác chặt chẽ với các khách hàng trên toàn cầu đang muốn áp dụng các công nghệ Machine Learning Mã thấp/Không mã và AI sáng tạo. Anh ấy là một nhà phát triển từ khi còn rất nhỏ, bắt đầu viết mã từ năm 7 tuổi. Anh ấy bắt đầu học AI/ML ở trường đại học và yêu thích nó kể từ đó.
Jose Rui Teixeira Nunes là Kiến trúc sư giải pháp tại AWS, có trụ sở tại Brussels, Bỉ. Anh hiện đang hỗ trợ các tổ chức và cơ quan Châu Âu trên hành trình đám mây của họ. Ông có hơn 20 năm chuyên môn về công nghệ thông tin, tập trung chủ yếu vào các tổ chức khu vực công và các giải pháp truyền thông.
Anand Sharma là Chuyên gia phát triển đối tác cấp cao về AI sáng tạo tại AWS ở Luxembourg với hơn 18 năm kinh nghiệm cung cấp các sản phẩm và dịch vụ đổi mới trong lĩnh vực thương mại điện tử, công nghệ tài chính và tài chính. Trước khi gia nhập AWS, ông đã làm việc tại Amazon và lãnh đạo các bộ phận quản lý sản phẩm và kinh doanh thông minh.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/overcoming-common-contact-center-challenges-with-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 100
- 150
- 20
- 20 năm
- 2023
- 408
- 7
- a
- Có khả năng
- Giới thiệu
- truy cập
- Tài khoản
- chính xác
- Hành động
- Hoạt động
- hành động
- thêm
- Ngoài ra
- địa chỉ
- giải quyết
- quản trị
- nhận nuôi
- Lợi thế
- Sau
- tuổi
- cơ quan
- Đại lý
- đại lý
- AI
- Hỗ trợ AI
- AI / ML
- Tất cả
- Cho phép
- cho phép
- Ngoài ra
- thay thế
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Canvas SageMaker của Amazon
- Amazon Web Services
- trong số
- an
- phân tích
- phân tích
- Các nhà phân tích
- phân tích
- phân tích
- phân tích
- và
- công bố
- Một
- câu trả lời
- nhân loại
- bất kì
- Các Ứng Dụng
- Nộp đơn
- thích hợp
- kiến trúc
- LÀ
- KHU VỰC
- xung quanh
- bài viết
- AS
- Hỗ trợ
- đảm bảo
- At
- sự chú ý
- tự động hóa
- tự động
- có sẵn
- AWS
- Cân đối
- Cân đối kế toán
- cơ sở
- dựa
- bởi vì
- được
- hành vi
- được
- Nước Bỉ
- phía dưới
- hưởng lợi
- BEST
- giữa
- Blog
- Blog Posts
- thương hiệu
- mang lại
- Mang lại
- Brussels
- xây dựng
- kinh doanh
- kinh doanh thông minh
- by
- cuộc gọi
- Trung tâm cuộc gọi
- Cuộc gọi
- CAN
- vải
- khả năng
- bị bắt
- Thẻ
- mà
- trường hợp
- trường hợp
- Trung tâm
- Trung tâm
- tập trung
- thách thức
- thách thức
- trò chuyện trên mạng
- chatbot
- Chọn
- chặt chẽ
- đám mây
- huấn luyện
- mã
- Lập trình
- Chung
- Truyền thông
- Các công ty
- công ty
- Của công ty
- so sánh
- so sánh
- sự so sánh
- thuyết phục
- cạnh tranh
- hoàn thành
- hoàn thành
- tuân thủ
- compliant
- liên quan đến
- Kết nối
- thích hợp
- An ủi
- không thay đổi
- tiêu thụ
- liên lạc
- trung tâm liên lạc
- nội dung
- Conversation
- đàm thoại
- Chi phí
- có thể
- tạo
- Tạo
- tạo
- tín dụng
- Thẻ tín dụng
- Current
- Hiện nay
- khách hàng
- Cam kết của khách hàng
- kinh nghiệm khach hang
- Sự hài lòng của khách hàng
- Dịch Vụ CSKH
- khách hàng
- CX
- tiền thưởng
- dữ liệu
- xử lý
- Xác định
- phân phối
- triển khai
- triển khai
- Mặc dù
- chi tiết
- phát hiện
- Nhà phát triển
- Phát triển
- khác nhau
- phân biệt
- Sự khác biệt
- khó khăn
- thảo luận
- do
- tài liệu
- Không
- miền
- xuống
- hàng chục
- thương mại điện tử
- Cạnh
- hiệu quả
- hay
- loại bỏ
- ôm hôn
- trao quyền
- cho phép
- cho phép
- cho phép
- Tham gia
- Tiếng Anh
- nâng cao
- đăng ký hạng mục thi
- vào
- lỗi
- Châu Âu
- Ngay cả
- ví dụ
- ví dụ
- hiện tại
- kinh nghiệm
- Kinh nghiệm
- chuyên môn
- khám phá
- trích xuất
- Đối mặt
- Rơi
- Tính năng
- cảm thấy
- Cuối cùng
- tài chính
- Tìm kiếm
- fintech
- Tên
- Tập trung
- theo
- tiếp theo
- Trong
- Forrester
- Nền tảng
- 4
- từ
- chức năng
- chức năng
- xa hơn
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- Cho
- Toàn cầu
- toàn cầu
- Go
- tài trợ
- tuyệt vời
- Tăng trưởng
- hướng dẫn
- xử lý
- Xử lý
- Cứng
- Có
- he
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- Đánh dấu
- làm nổi bật
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- xác định
- minh họa
- lập tức
- Va chạm
- thực hiện
- nâng cao
- cải thiện
- cải tiến
- cải thiện
- cải thiện
- in
- bao gồm
- bao gồm
- Bao gồm
- kết hợp
- Tăng lên
- ngành công nghiệp
- thông tin
- công nghệ thông tin
- sự đổi mới
- sáng tạo
- những hiểu biết
- ví dụ
- ngay lập tức
- tổ chức
- hướng dẫn
- tích hợp
- Sự thông minh
- ý định
- tương tác
- tương tác
- tương tác
- Giao thức
- đầu tư
- vấn đề
- các vấn đề
- IT
- mặt hàng
- ITS
- Việc làm
- tham gia
- cuộc hành trình
- jpg
- giữ
- Key
- từ khóa
- kiến thức
- ghi nhãn
- Ngôn ngữ
- Ngôn ngữ
- lớn
- lớn hơn
- LEARN
- học tập
- Led
- trái
- ít
- Cấp
- Tỉ lệ đòn bẩy
- Lượt thích
- Dòng
- ít
- địa phương
- đăng nhập
- tìm kiếm
- thua
- yêu
- luxembourg
- máy
- học máy
- làm cho
- quản lý
- Quản lý
- quản lý
- Có thể..
- McKinsey
- Menu
- tin nhắn
- Phương pháp luận
- phương pháp
- tâm
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- tường thuật
- Tự nhiên
- THÔNG TIN
- Cần
- cần
- nhu cầu
- Mới
- tiếp theo
- tốt đẹp
- Không
- ghi
- Chú ý
- tiểu thuyết
- được
- thu được
- Tháng Mười
- of
- omnichannel
- on
- ONE
- mở
- Hoạt động
- Tối ưu hóa
- Các lựa chọn
- or
- tổ chức
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- Kết quả
- kết quả
- đề cương
- đầu ra
- kết thúc
- khắc phục
- trang
- cửa sổ
- một phần
- riêng
- đối tác
- đồng nghiệp
- mỗi
- Thực hiện
- hiệu suất
- quyền
- Cá nhân
- kế hoạch
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Điểm
- Chính sách
- Bài đăng
- bài viết
- tiềm năng
- -
- mạnh mẽ
- Dự đoán
- nhấn
- áp lực
- trước
- Trước khi
- vấn đề
- sản xuất
- Sản phẩm
- quản lý sản phẩm
- năng suất
- Sản phẩm
- Hồ sơ
- nhắc nhở
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- công khai
- các tổ chức khu vực công
- mục đích
- chất lượng
- Câu hỏi
- Nhanh chóng
- Mau
- khác nhau,
- nhanh
- Reading
- thời gian thực
- khuyến nghị
- ghi âm
- giảm
- làm giảm
- xem
- khu
- phát hành
- có liên quan
- báo cáo
- Báo cáo
- kho
- nghiên cứu
- Độ phân giải
- giải quyết
- tài nguyên
- Thông tin
- phản ứng
- Kết quả
- doanh thu
- tăng trưởng doanh thu
- xem xét
- ngay
- Nguy cơ
- nhà làm hiền triết
- sự hài lòng
- Lưu
- nói
- kịch bản
- kịch bản
- Tìm kiếm
- tìm kiếm
- Phần
- ngành
- chọn
- chọn
- lựa chọn
- cao cấp
- nhạy cảm
- tình cảm
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- phiên
- định
- chia sẻ
- tấm
- hiển thị
- đóng cửa
- Đóng cửa
- tương tự
- Đơn giản
- đồng thời
- kể từ khi
- duy nhất
- khá lớn
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- động SOLVE
- âm thanh
- nguồn
- chuyên gia
- riêng
- đặc biệt
- tiêu
- bắt đầu
- Bắt đầu
- Tiểu bang
- Bước
- Các bước
- Dừng
- là gắn
- mạnh mẽ
- như vậy
- đề nghị
- tóm tắt
- TÓM TẮT
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- chắc chắn
- vượt qua
- sợi tổng hợp
- Hãy
- Lấy
- Thảo luận
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- nhóm
- Công nghệ
- Công nghệ
- nói
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- bằng cách ấy
- Kia là
- họ
- điều này
- Tuy nhiên?
- số ba
- Thông qua
- thời gian
- titan
- đến
- công cụ
- truyền thống
- Hội thảo
- Bảng điểm
- Chuyển đổi
- Xu hướng
- thử
- tinh chỉnh
- hai
- thường
- Dưới
- hiểu
- thống nhât
- trường đại học
- sử dụng
- ca sử dụng
- trường hợp sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- giá trị
- rất
- trực quan
- Giọng nói
- khối lượng
- muốn
- là
- we
- web
- các dịch vụ web
- TỐT
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- sẽ
- sự khôn ngoan
- với
- không có
- Công việc
- làm việc
- Luồng công việc
- công trinh
- viết
- năm
- Bạn
- trẻ
- trên màn hình
- Zendesk
- zephyrnet