Situation
Notre client, une institution financière de premier plan, s'est rendu compte que le processus manuel de classification des e-mails relatifs aux problèmes internes et de leur transmission aux unités correspondantes était lent, inefficace et fastidieux. Tous les e-mails étaient envoyés à un "Help Desk" central qui classait manuellement le besoin et le mettait dans un système de ticketing formel, en faisant suivre l'e-mail au département correspondant. Le client cherchait des moyens d'améliorer ce processus.
Avec cet objectif en tête, Open Web Technology a été invité à fournir un système d'intelligence artificielle capable de pré-classer ces e-mails. L'idée n'était pas de se limiter à la classification, mais aussi de fournir des fonctionnalités améliorées pour la hiérarchisation et les informations contextuelles.
Approche
L'équipe d'Open Web Technology, en collaboration avec son client, a défini une approche en quatre étapes pour transformer cette vision en réalité :
Plan directeur
Notre équipe, en étroite collaboration avec le commanditaire du projet, a pu identifier la portée du projet et définir les fonctionnalités et les exigences souhaitées pour différents scénarios d'utilisation.
Développement
Afin de traiter des milliers d'e-mails, notre équipe a développé un agent robuste capable de recevoir et d'extraire des informations d'une boîte aux lettres, d'interagir avec l'agent d'IA et de rediriger les e-mails améliorés vers la boîte d'envoi correspondante.
Formation de l'IA
Dans un premier temps, un ensemble initial d'e-mails structurés et non structurés a été fourni pour entraîner le système d'IA dans le cadre d'un apprentissage supervisé. Des techniques d'IA avancées telles que la reconnaissance d'entités nommées, le boosting, l'extraction de mots-clés et la reconnaissance de formes ont été utilisées pour effectuer la classification et l'enrichissement.
Dans un deuxième temps, la formation est passée au traitement et à la classification en temps réel des courriels pour les améliorer. Des informations contextuelles ont été extraites des e-mails pour fournir des informations sur l'e-mail et son expéditeur.
Retour d'information et mise au point
Grâce à une coopération étroite avec le commanditaire du projet, nous avons reçu automatiquement un retour d'information dans notre système afin de régler efficacement l'agent d'intelligence artificielle, de réduire le taux d'erreur et d'améliorer le système.
Grâce au travail de la technologie Open Web et aux possibilités de l'intelligence artificielle, le client a pu réduire considérablement le temps de traitement des tickets, les coûts opérationnels et les temps d'arrêt, tout en augmentant la productivité. L'ajout d'informations contextuelles aux e-mails classifiés a apporté une grande valeur ajoutée au client.
