Talla
知识工作者的自动助理
成立时间:2015年 | 融资信息:A轮融资
Talla 是一种融合 AI、自动化和机器学习的新型知识库, 在合适的时间为面向客户的团队提供正确的信息。停止浪费时间搜索信息, 开始关闭更多的交易。
官方网站:http://talla.b.atyun.com/
企业资讯
Talla:利用会话语境改进NLP模型
2018-10-24
在Talla,我们构建的产品可以帮助人们发现和利用组织的内部知识。虽然我们已经为具有成功生产模型的企业实施了技术,但我们不断尝试不同数据和方法,这些数据和方法的结果较少。在我可以在下面看到的机器学习会议上的演讲中,我分享了当我们尝试使用聊天数据进行问题检测和匹配时发生的事情。 从理论上讲,学习如何解决人们问题的良好信息来源是他们内部聊天平台所产生的问题。在实践中,人们提出的问题高度依赖于环境,依赖于人们在更大的对话中所说的话。这使得难以将聊天数据中的问题用于机器学习目的。我们还有几种方法可以利用聊天
Talla——AI新员工入职培训中的十大项目
2018-10-24
即使您的组织拥有强大而周到的培训和入职培训计划,员工也无法获得快速提升所需的一些基本工具。下面,我们概述要添加到新员工入职培训活动中的项目 - 例如,在一天或两天的速成课程中发生的过程,以确保每位员工获得他们真正需要的帮助适应迅速。 1.(非监督)同伴简介 第一项是最重要的:每个员工除了他们的老板之外还需要一个人,他们可以在适应期间寻求帮助。每个新员工都应该与同行一起工作 - 一个通常做同样工作的人,但新雇员不报告的人 - 可以回答任何关于“如何在这里做事情”的合理问题。 2.“当天的行话”
Talla——避免静态知识库的黑洞
2018-10-24
一个知识管理系统是唯一的,因为它包含的知识一样好,而新的人工智能工具,可以帮助确保你的知识基础不属于过时。要解释如何,请考虑世界上最知名的知识管理系统:维基百科。 维基百科几乎消灭了传统的百科全书行业,原因有两个:它涵盖了比任何传统印刷百科全书更多的主题,而且它被成千上万的志愿者编辑和贡献者狂热地更新。 你的内部维基,常见问题解答或文档库并不是那么幸运,尤其是因为编译一个青少年狼角色列表(25篇最深入的维基百科文章之一)可能比更新你的应用程序的最新截图更有趣。配置页面控件。 即使您有一个
Talla:通过内容感知为客户服务自动化提供首次呼叫解决方案
2019-03-11
当客户与您的支持团队联系时,目标应该始终是“首个电话解决方案”,这是一个内部术语,意思是“确保客户的问题得到快速解决,这样您就不必稍后再给他们打电话了。”新的客户服务自动化工具可以帮助首次调用解决规则,即使是复杂的客户案例也可应对。 解决呼叫问题的第一步是诊断客户的问题,使用客户服务自动化确保首个呼叫解决方案顺利进行。 自动化不仅能找出问题所在,内容感知的客户服务自动化还可以帮助您识别和维护任何已知客户问题的解决方案。 几乎每个客户服务解决方案都包含一个搜索功能,以帮助您浏览知识
通过Talla集成更快地关闭Salesforce ServiceCloud案例
2019-03-28
根据《福布斯》对2019年客户服务的预测,对今天的客户来说,最重要的两件事是方便和快捷。尽管如此,2019年人工智能在客户支持方面的投资仍将创下历史新高的预测记录。 客户想要什么 客户希望尽快结案。这就是为什么我们致力于使Talla的人工智能自动化工作可以在任何地方展开。让我们来举一个例子,说明Talla在Salesforce中是如何工作的,以节省您的销售代表的时间,更快地为您的客户找到正确的答案。 怎样运作 假设您是一个支持代表,您在Salesforce中打开一个支持案例。主题是“如何重
TALLA:人工智能在工作中的合同的作用
2019-04-01
通常情况下,公司中使用的众多合同就像一片浑浊的水域——既不清晰又难以驾驭。要找出一条特定的信息意味着需要手工筛选大量的文件,委婉地说,这事儿既费时又痛苦。 在《AI at Work》第32集中,我们见到了LinkSquares——这家公司为法律和财务团队创建了一个web应用程序,以围绕公司合同搜索和报告的自动化流程,取代了目前手工合同审查流程,这些手工合同流程繁琐、低效,并且会带来法律风险。LinkSquares首席执行官兼联合创始人Vishal Sunak将与我们一起探讨LinkSquar
Talla:在招聘支持团队时要把握的3件事情
2019-04-04
人们对您的支持团队的客户体验越多,他们就越信任您的公司。通过这种信任,品牌忠诚度得以建立。正因为如此,您的支持团队可以说是您所在组织招聘的最重要的团队之一。所以,我们在招聘支持团队时要牢牢把握住这三件事情。 1. 解决问题的能力 这似乎是显而易见的,但我们都知道,常识并不那么普遍。支持代表需要的最重要的事情是对如何解决问题有一个良好的认识。退一步讲就是运用他们对你的产品的知识来克服障碍是关键。 假设您是客户,而与您交谈的人正在浏览潜在问题的清单。他们这样做并没有真正倾听问题的核心是什么。
Talla:支持案例偏转与支持案例预防
2019-04-15
支持案例偏转是一种艺术,它使您的客户能够在不必与您的客户支持团队实际接触的情况下解决他们自己的支持问题。虽然箱体偏转无疑是一种节省成本的做法,但它并不是您客户带来最佳体验。真正的目标应该是案例预防,在客户需要联系您之前解决他们的问题。 现代客户支持自动化可以帮助您实现真正的支持案例预防。 要防止的最重要的支持案例是您无法解决的,也就是说,由于产品中断或服务速度慢而导致的支持案例,补救方法是简单地“请等待”,直到服务恢复。支持自动化解决方案可以在发生停机时主动与客户联系,告知他们恢复工作
Talla:用于B2B销售工作上的人工智能
2019-04-24
为了进一步了解人工智能是如何重塑B2B销售格局,我们从Collective的联合创始人Stephen Messer在《人工智能在工作》了解到,Collective诞生于Stephen在他之前的公司LinkShare中观察到的一种趋势,LinkShare是绩效营销和关联链接领域的先驱。 对于网站,LinkShare可以非常准确地预测将产生多少收入。另一方面,Stephen告诉我们,他们有50名专业销售,这些人“实际上无法准确预测他们即将成交的金额”。 “这成为Collective的基础,这只是集体智
Talla如何改变Botkeeper的工作
2019-05-17
Talla提供了一个支持面向代表的工具,以及一个与最终客户直接交互以实现自助服务的工具,使他们能够自动化自己与公司的许多交互。 它是如何工作的?Talla能够与现有系统和工作流集成,以构建常见任务的机器学习模型,并回答常见问题,这为支持代表和最终客户节省了时间。 我们的客户看到了一些非常令人兴奋的结果。很快,他们就可以减少所需的升级次数或等待时间。总的来说,他们能够减少票解析时间。 您的客户可以更快地得到更一致和准确的答案。你的客户更快乐,你的团队更有效率。Talla能够为客户自
Talla:想让人工智能为你的公司服务吗?阅读此内容以准备3项反对意见。
2019-05-28
对于那些试图在内部引入人工智能项目的人来说,获得认可需要的不仅仅是事实和数字,或者相信人工智能的神秘性会自我推销。与任何软件销售一样,都会有异议处理工作。很可能你的公司里还没有人需要通过人工智能实现来进行导航,所以你会发现很少有内部建议。为了帮助您,下面简单介绍一下您将面临的三个反对意见。其中包括如何克服每一个问题的见解。 这个项目不在它的路线图上 事实上,回答这个问题不是一个优先事项。重要的是揭穿这个问题背后的神话。领导人听到人工智能后会觉得“复杂”。这种下意识的反应是基于这样一种信念:技术
Talla:关于人工智能中的NLP的一切
2019-07-02
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个令人兴奋的子领域。在播客AI at work的第40集中,Basis Technology的首席运营官兼联合创始人Steve Cohen与Talla的首席执行官兼联合创始人Rob May一起,深入探讨了NLP的最新趋势和未来的可能性。 什么是NLP?Steve将其定义为人工智能的广泛领域所包含的功能之一,专注于弥合人类语言和计算机处理之间的差距。 在过去20年中,NLP发生了巨大变化。在AI工具,机器学习和统计建模出现之前,该方法是经典的、基于规则的NLP
Talla:不要害怕聊天机器人,客户代表应该接受人工智能的帮助
2019-07-16
许多公司都急于部署人工智能,但这些公司的许多员工,尤其是客户支持代表,担心人工智能将抢走他们的工作。这种担心都是没有根据的,因为人工智能可能会大力帮助支持代表,只要你明白人工智能能做什么和不能做什么。 支持代表的日常工作往往是重复的。为什么不让聊天机器人做所有这些工作呢?聊天机器人不会抢走你的工作,因为聊天机器人无法完成你工作中最重要的部分。 软件就是把无聊的东西自动化。支持代表因解决问题而获得荣誉,而不是完成虚拟文书工作。如果支持工作是一部超级英雄电影,那么管理一个售票队列就会发生在屏幕之外
Talla:AI驱动的领导者要做的5件事
2019-08-02
有很多公司想要使用AI,但只是不知道从哪里开始。85%的高管认为人工智能将为他们的企业提供固有的优势,然而,在计划使用人工智能的首席信息官中,只有4%实际实施了该技术。   这要求在正确的方向上发挥领导作用。在我们的播客AI at Work中,我们与MIT数字商业中心研究员、Deloitte Analytics独立高级顾问Tom Davenport讨论了什么是人工智能驱动的领导者。   “人工智能与其他技术没有什么不同,你的高管接受它并采取行动的可能性,可能是决
Talla:如何在支持工作流中为人工智能提供机会
2019-08-16
AI是客户支持工作流程的理想选择,但并非每个支持工作流程都可用于AI。要确定客户支持AI的机会在哪里,首先必须回答三个基本问题: 你有AI可以使用的支持文档吗? 你是否可以通过观察到的频道AI处理支持问题? 你的一部分客户是否有类似的支持问题? AI需要支持文档 AI需要训练数据,以便了解如何为你的组织执行最佳工作。如果你尚未明确提供客户支持建议或管理客户支持流程,AI无法进行处理。 如果你手边没有明确,最新或全面的支持文档,这并不意味着不能采用AI,但这确实意味着你的
Talla:如何将AI预测融入客户支持工作
2019-08-22
客户支持团队可大规模利用AI,只要公司已准备好引进AI,并且要求AI执行以下三项操作之一:预测,自动或分类。今天,我们将讨论AI预测结果的能力可以支持的三个领域。 为了使有效最大化,AI应该既可以访问你的支持知识库,也可以访问支持团队与客户的通信。这样,AI可以看到哪些内容用于解决客户问题以及产生什么影响。 预测缺失的支持内容和主题 如果AI可以看到客户提出的问题,并且还可以看到支持团队引用或分享哪些内容来回答这些问题,那么AI就能够检测到你的知识库何时没有解决某些普通客户所需的文档问题
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