Zjistěte, jak vytvořit plně automatizovaný systém zákaznické podpory s AI odpovídáním na tikety a inteligentní detekcí spamu pomocí integrace FlowHunt a LiveAgent.
Týmy zákaznické podpory čelí stále větší výzvě: zvládnout narůstající množství příchozích e-mailů a tiketů při zachování kvality odpovědí a kontrole nákladů. Každý e-mail zpracovaný AI systémem spotřebovává tokeny, a pokud jsou mezi nimi spam nebo nerelevantní zprávy, představuje to zbytečné čerpání zdrojů a vyšší provozní náklady. Právě zde je inteligentní automatizace zásadní. Kombinací automatického odpovídání na tikety a sofistikované detekce spamu mohou firmy dramaticky snížit náklady na podporu a zároveň zlepšit rychlost odpovědí i spokojenost zákazníků. V tomto komplexním průvodci si ukážeme, jak vybudovat plně automatizovaný systém zákaznické podpory, který nejen reaguje na legitimní dotazy zákazníků, ale také inteligentně filtruje spam a nerelevantní zprávy dříve, než spotřebují cenné AI zdroje. Projdeme architekturu, implementační detaily i osvědčené postupy pro vytvoření systému, který bezproblémově spolupracuje s LiveAgent a využívá sílu AI agentů přes FlowHunt.
Automatizovaná zákaznická podpora představuje zásadní změnu v tom, jak firmy řeší zákaznické dotazy. Namísto toho, aby museli pracovníci ručně číst, analyzovat a odpovídat na každý příchozí e-mail, zvládnou moderní AI systémy tento proces automaticky, 24/7, bez únavy a bez kolísání kvality. Tradiční přístup k zákaznické podpoře znamená lineární workflow: zákazník pošle e-mail, pracovník jej přečte, připraví odpověď a odešle. Tento proces je časově náročný, drahý a při růstu objemu dotazů těžko škálovatelný. Automatizované systémy tento workflow zkracují na několik sekund, což umožňuje firmám odpovídat zákazníkům téměř okamžitě a zároveň uvolnit lidské pracovníky pro složitější záležitosti, které vyžadují skutečný lidský úsudek a empatii.
Ekonomický dopad automatizace v zákaznické podpoře je významný. Podle průmyslových studií představuje zákaznická podpora jednu z největších provozních nákladových položek většiny firem. Automatizací rutinních dotazů – které často tvoří 60–70 % všech tiketů – mohou firmy snížit velikost týmu podpory, přesunout zdroje na činnosti s vyšší hodnotou nebo jednoduše vylepšit svou ziskovost. Kromě úspor zvyšuje automatizace i zkušenost zákazníka: odpovědi dostává rychleji, podpora je dostupná neustále a odpovědi jsou konzistentní a vycházejí z přesných informací znalostní báze firmy. Výzvou je však zajistit, aby automatizace byla dostatečně inteligentní pro jemné nuance reálné zákaznické komunikace a zároveň se vyhnula nástrahám, kdy by reagovala na spam, marketingové e-maily nebo zprávy, které nespadají do její kompetence.
Ačkoliv automatizované systémy zákaznické podpory nabízejí obrovské výhody, přinášejí i zásadní výzvu, na kterou mnoho organizací zapomíná: náklady na zpracování spamu a nerelevantních zpráv. Když je AI systém nastaven tak, aby odpovídal na všechny příchozí e-maily, zpracovává každou zprávu prostřednictvím svého jazykového modelu a spotřebovává tokeny bez ohledu na to, zda jde o legitimní zákaznický dotaz, marketingový e-mail, notifikaci, nebo spam. To představuje skryté náklady, které mohou rychle narůstat. Představte si e-mailovou adresu podpory, která denně přijme stovky e-mailů. Pokud i jen 20–30 % z nich tvoří spam či nerelevantní notifikace (upozornění z LinkedIn, marketingové e-maily, systémová hlášení atd.), AI systém zbytečně spotřebovává 20–30 % rozpočtu tokenů na zprávy, které by nikdy neměly být automaticky zpracovány.
Problém je ještě závažnější z pohledu kvality. AI systém, který odpovídá na spam nebo nerelevantní zprávy, může generovat odpovědi, které zákazníky matou, poškozují pověst firmy nebo zakládají tikety, které musí následně řešit člověk. Například pokud bude upozornění z LinkedIn chybně považováno za zákaznický dotaz, může systém vygenerovat nesmyslnou odpověď, která se objeví v účtu zákazníka a vytvoří špatný dojem. Proto je detekce spamu nejen opatřením na úsporu nákladů, ale i mechanismem zajištění kvality. Filtrováním spamu a nerelevantních zpráv dříve, než se dostanou do AI odpovídače, zajistíte, že se automatizovaný systém věnuje pouze skutečným zákaznickým dotazům, zachová kvalitu odpovědí a optimalizuje využití tokenů pro maximální efektivitu.
Moderní AI agenti představují významný posun od tradičních chatbotů a pravidlových systémů. AI agent je autonomní systém, který dokáže vnímat své okolí, rozhodovat se na základě tohoto vnímání a podnikat kroky k dosažení konkrétních cílů. V kontextu zákaznické podpory AI agent obdrží zákaznický dotaz, pochopí jeho kontext a záměr, získá relevantní informace ze znalostní báze a vygeneruje vhodnou odpověď. Klíčový rozdíl mezi AI agentem a jednoduchým chatbotem je úroveň uvažování a kontextového porozumění. Chatbot může jen hledat klíčová slova a vracet předem napsané odpovědi, zatímco AI agent opravdu rozumí významu dotazu a generuje kontextově vhodné odpovědi pomocí velkých jazykových modelů (LLM).
Síla AI agentů v zákaznické podpoře spočívá v jejich schopnosti efektivně využívat znalostní báze. Na rozdíl od předpřipravených odpovědí může AI agent přistupovat k celé firemní znalostní bázi – dokumentaci, FAQ, informacím o produktech, předpisům i postupům – a syntetizovat tyto informace do srozumitelných, přesných odpovědí na konkrétní dotazy. S růstem a vývojem znalostní báze se tak systém podpory automaticky stává schopnějším bez nutnosti ručních aktualizací odpovědí. AI agenti navíc zvládnou navazující otázky, rozumí kontextu předchozí komunikace a poskytují personalizované reakce, které působí přirozeně a užitečně. Propojení AI agentů s ticketovacími systémy, jako je LiveAgent, vytváří silnou kombinaci: ticketovací systém řídí workflow a komunikaci se zákazníkem, AI agent se stará o inteligenci a generování odpovědí.
FlowHunt je platforma pro workflow automatizaci určená k propojení AI schopností s firemními procesy. V kontextu automatizace zákaznické podpory slouží FlowHunt jako vrstva orchestrace, která propojuje LiveAgent (ticketovací systém), AI agenty (inteligenci) a různé API (integrační body). FlowHunt umožňuje vytvářet komplexní workflow, která se automaticky spustí na základě konkrétních událostí – například při přijetí nového tiketu v LiveAgent – a následně provedou řadu kroků k jeho zpracování, vygenerování odpovědi a jejímu odeslání zpět do systému. Platforma nabízí vizuální builder workflow, díky kterému lze tyto sekvence navrhovat bez hlubokých programátorských znalostí.
Co dělá FlowHunt obzvláště silným pro automatizaci zákaznické podpory, je možnost integrovat více AI schopností do jednoho workflow. Můžete postavit workflow, které nejen generuje odpovědi, ale také klasifikuje e-maily, extrahuje klíčové informace, směruje tikety na správné týmy a zaznamenává interakce pro budoucí využití. Platforma podporuje integraci s LiveAgent přes API, což umožňuje spouštět workflow podle událostí v LiveAgent a aktualizovat jej výsledky. FlowHunt navíc poskytuje přístup k různým AI modelům a nástrojům, včetně LLM pro generování textu, klasifikačních modelů pro detekci spamu i nástrojů na extrakci dat z e-mailů. Tato komplexní sada možností činí z FlowHunt ideální platformu pro budování sofistikovaných systémů automatizace zákaznické podpory, které jdou daleko za prosté generování odpovědí a zahrnují také inteligentní filtrování, klasifikaci a směrování.
Architektura efektivního automatického odpovídače na tikety se skládá z několika klíčových komponent, které spolupracují v koordinovaném workflow. První komponentou je spouštěcí mechanismus – v tomto případě pravidla v LiveAgent, která detekují příchod nového tiketu a spustí workflow ve FlowHunt. LiveAgent umožňuje nastavovat pravidla podle různých kritérií, například podle schránky či vlastností tiketu. Po spuštění pravidla předá tiketové ID do FlowHunt workflow a tím zahájí automatizaci. Tento spouštěcí mechanismus je zásadní, protože zajistí, že se automatizace spustí pouze v relevantních situacích a že systém má všechny potřebné informace pro zpracování tiketu.
Druhou komponentou je krok extrakce obsahu tiketu. Po přijetí ID tiketu od LiveAgent workflow načte celý obsah tiketu, včetně těla e-mailu, informací o odesílateli, předmětu a dalších metadat. To se provádí API požadavkem na LiveAgent, který vrátí detaily tiketu. Extrahovaný obsah je následně předán dalšímu kroku workflow. Tento krok je zásadní, protože samotné ID tiketu k zpracování nestačí; systém potřebuje skutečný obsah e-mailu k analýze a odpovědi. API požadavek vrací strukturovaná data se všemi potřebnými informacemi pro další zpracování.
Třetí komponentou je systém detekce spamu, což je klíčová inovace, která zabraňuje plýtvání tokeny a zachovává kvalitu odpovědí. Krok detekce spamu vezme extrahovaný obsah tiketu – včetně těla e-mailu, e-mailové adresy odesílatele a předmětu – a odešle jej AI klasifikačnímu modelu se specifickým promptem určeným k určení, zda jde o spam nebo legitimní zprávu. Prompt AI instruuje, aby vyhodnotila zprávu podle firemních kritérií, např. zda se týká problémů s účtem, fakturací, technickou podporou nebo jiných oblastí podpory. Prompt rovněž definuje, co je v daném byznys kontextu spam – marketingové e-maily, notifikace, nebo zprávy nesouvisející s produkty/službami firmy. AI model vrací výsledek klasifikace, obvykle v podobě bool hodnoty, zda jde o spam.
Čtvrtou komponentou je podmíněné větvení workflow podle výsledku klasifikace spamu. Pokud je zpráva označena jako spam, workflow pokračuje jednou cestou: označí tiket v LiveAgent štítkem “spam” a ukončí zpracování. Tím zabrání dalším krokům a zajistí, že spamové zprávy nespotřebují zdroje ani negenerují nevhodné odpovědi. Pokud je zpráva klasifikována jako legitimní, workflow pokračuje dále. Tato podmíněná logika je zásadní pro efektivitu systému; zajistí, že pouze legitimní požadavky pokračují do náročnější fáze generování odpovědi.
Pátou komponentou je generování AI odpovědi pomocí agenta s přístupem k nástrojům. U legitimních dotazů workflow předá obsah tiketu AI agentovi, který má přístup k vaší znalostní bázi. Tento agent je nastaven s konkrétními instrukcemi, na jaká témata má odpovídat a jaké informace má používat. Agent obdrží zákaznický dotaz a s využitím znalostní báze připraví vhodnou odpověď. Pokud dotaz spadá do rozsahu znalostní báze, agent vygeneruje podrobnou a přesnou odpověď. Pokud je dotaz mimo rozsah znalostní báze, agent odpoví zprávou, že otázka je mimo jeho znalosti a předá ji lidskému pracovníkovi. Tento přístup zajistí, že systém odpovídá pouze tehdy, když má k dispozici spolehlivé informace.
Šestou a závěrečnou komponentou je krok odeslání odpovědi. Jakmile AI agent vygeneruje odpověď, workflow pomocí dalšího API požadavku odešle odpověď zpět do LiveAgent. Podle nastavení může být odpověď přidána jako poznámka k tiketu (viditelná pouze pracovníkům podpory), nebo může být odeslána přímo zákazníkovi. Odeslání jako poznámky umožňuje pracovníkům podpory odpověď zkontrolovat před odesláním zákazníkovi a představuje další kontrolní vrstvu. Pokud je systém nastaven plně automaticky, odpověď je odeslána zákazníkovi okamžitě.
Účinnost systému detekce spamu závisí zcela na tom, jak dobře definujete, co je ve vašem konkrétním byznys kontextu spam. Na rozdíl od obecných antispamových systémů, které hledají typické spamové indikátory (podezřelé odkazy, phishing), se firemní detekce spamu zaměřuje na to, zda je zpráva relevantní pro vaše podpůrné operace. Kritéria klasifikace by měla být přizpůsobena vašemu podnikání, produktům a službám. Pokud například poskytujete služby fakturace energií, legitimní dotazy mohou zahrnovat otázky ohledně účtu, fakturace, výpadků služeb nebo přihlašovacích údajů. Spamem naopak v tomto kontextu budou marketingové e-maily, propagační nabídky nebo notifikace od třetích stran.
Při implementaci detekce spamu tato kritéria definujete v AI promptu, který řídí klasifikaci. Prompt musí jasně stanovit, jaké typy zpráv jsou legitimní požadavky na podporu a jaké jsou spam. Například prompt může znít: “Klasifikuj tento e-mail jako spam, pokud jde o marketingový e-mail, propagační nabídku, notifikaci od třetí strany nebo jakoukoliv zprávu nesouvisející se správou účtu, fakturací nebo technickým problémem. Jako legitimní označ zákaznické dotazy ohledně účtu, fakturace, stavu služby nebo přihlášení.” Díky těmto konkrétním kritériím zajistíte, že AI klasifikace bude odpovídat vašim potřebám a systém nebude nesprávně filtrovat legitimní požadavky ani chybně zpracovávat spam.
Výhodou tohoto přístupu je jeho vysoká přizpůsobitelnost a možnost průběžného ladění. Pokud zjistíte, že určité typy zpráv jsou klasifikovány chybně, můžete prompt upravit pro lepší přesnost. Dále můžete zavést zpětnou vazbu, kdy pracovníci podpory označují chybně klasifikované zprávy a tím zlepšují přesnost systému. Postupem času se detekce spamu stává stále přesnější a lépe přizpůsobená vašemu firemnímu prostředí. To je mnohem účinnější než spoléhat na obecné antispamové algoritmy, které neznají váš byznys kontext a mohou špatně filtrovat legitimní dotazy nebo přehlédnout specifický firemní spam.
Účinnost systému generování AI odpovědí závisí zásadně na kvalitě a úplnosti vaší znalostní báze. Znalostní báze představuje zdroj pravdy pro AI agenta; obsahuje všechny informace, které agent může použít při odpovídání na zákaznické dotazy. Může jít o produktovou dokumentaci, FAQ, návody pro řešení problémů, firemní předpisy, informace o fakturaci nebo jakékoliv další informace relevantní pro zákaznickou podporu. Znalostní báze by měla být dobře organizovaná, aktuální a dostatečně komplexní, aby pokryla většinu dotazů, které váš tým podpory obdrží.
Při nastavování AI agenta určujete, jakou znalostní bázi má použít a dáváte mu instrukce, jak má tuto bázi používat. Instrukce mohou například stanovit, že agent má odpovídat pouze na otázky týkající se konkrétních témat, má upřednostňovat určité typy informací nebo má některé dotazy předávat člověku. Pokud například vaše znalostní báze obsahuje informace o cévách (jak je ukázáno ve videu), instruujete agenta, aby odpovídal pouze na otázky týkající se cév a ostatní dotazy odmítal. To zajistí, že agent zůstane v určeném rozsahu a nebude se snažit odpovídat na otázky, na které nemá znalosti.
Integrace znalostní báze s AI agentem se obvykle realizuje technikou retrieval-augmented generation (RAG), kdy systém před generováním odpovědi nejprve vyhledá relevantní informace ve znalostní bázi. Po přijetí zákaznického dotazu systém prohledá znalostní bázi, vytáhne nejrelevantnější dokumenty nebo jejich části a použije tyto informace k sestavení odpovědi. Tento přístup zajistí, že odpovědi vycházejí z reálného obsahu vaší znalostní báze a jsou přesné a v souladu s firemními informacemi. Navíc RAG systémy mohou citovat zdroje použitých informací, což přináší transparentnost a zákazníkům umožňuje dohledat původní dokumentaci.
Pochopení, jak spolu všechny tyto komponenty spolupracují v rámci jednoho workflow, je zásadní pro úspěšnou implementaci automatického odpovídače na tikety. Workflow začíná tím, že zákazník pošle e-mail na vaši podporu. LiveAgent jej přijme a vytvoří tiket. Pokud jste nastavili pravidlo v LiveAgent pro nové tikety, toto pravidlo se spustí a předá ID tiketu do workflow ve FlowHunt. Workflow přijme ID tiketu a ihned provede API požadavek na LiveAgent pro načtení celého obsahu tiketu, včetně těla e-mailu, údajů o odesílateli a předmětu. Tento obsah je extrahován a strukturován pro další kroky.
Následně workflow předá obsah tiketu do kroku detekce spamu. AI pro detekci spamu obdrží tělo e-mailu, adresu odesílatele i předmět spolu s promptem, který definuje, co je ve vašem byznys kontextu spam. AI porovná zprávu s těmito kritérii a vrátí klasifikaci: spam nebo legitimní. Pokud je výsledek spam, workflow tiket v LiveAgent označí štítkem “spam” a ukončí zpracování. Tiket zůstává v LiveAgent pro případnou ruční kontrolu, ale žádné další automatizované kroky již neprobíhají. Tím zabráníte plýtvání zdroji a zajistíte, že spam negeneruje nevhodné odpovědi.
Pokud je výsledek legitimní, workflow pokračuje ke generování odpovědi. Obsah tiketu předá AI agentovi s přístupem ke znalostní bázi. Agent přijme zákaznický dotaz, vyhledá relevantní informace ve znalostní bázi a pokud je nalezne, použije je k vygenerování komplexní, přesné odpovědi. Pokud relevantní informace nenalezne, vygeneruje odpověď s informací, že dotaz je mimo jeho znalosti a že jej zkontroluje člověk. Tato odpověď je pak předána k finálnímu kroku workflow.
V posledním kroku workflow použije API požadavek k odeslání odpovědi zpět do LiveAgent. Podle nastavení může být odpověď vložena jako poznámka do tiketu (pro kontrolu pracovníkem podpory) nebo odeslána zákazníkovi přímo. Pokud je odeslána jako poznámka, pracovník podpory může odpověď zkontrolovat a rozhodnout, zda ji poslat zákazníkovi či upravit. Pokud je vše plně automatizované, odpověď je odeslána zákazníkovi ihned a problém je vyřešen během několika sekund. Celý proces – obvykle trvající jen pár sekund – tak automaticky klasifikuje zprávu, určí, zda jde o spam, vygeneruje odpověď, pokud je legitimní, a zašle ji zpět do ticketovacího systému. Oproti ručnímu zpracování, které trvá minuty či hodiny, jde o dramatické zrychlení.
Vyzkoušejte, jak FlowHunt automatizuje vaše AI a SEO workflow – od výzkumu a generování obsahu až po publikaci a analytiku – vše na jednom místě.
Jedním z nejsilnějších důvodů pro implementaci detekce spamu v automatizované podpoře je výrazná úspora nákladů. Velké jazykové modely účtují podle spotřeby tokenů a každý e-mail zpracovaný systémem spotřebuje tokeny. Pokud vaše podpora přijme 1 000 e-mailů denně a 25 % z nich je spam nebo nerelevantní zprávy, spotřebováváte tokeny na zpracování 250 e-mailů, které by vůbec neměly být automaticky zodpovídány. Za měsíc to znamená tisíce zbytečně spotřebovaných tokenů a značné zbytečné náklady. Implementací detekce spamu tyto nerelevantní zprávy odfiltrujete dříve, než dorazí k LLM, a snížíte tak spotřebu tokenů o 25 % nebo více.
Úspory nákladů přesahují jen použití tokenů. Snížením počtu tiketů, které vyžadují lidskou kontrolu nebo opravu, snižujete zátěž svého týmu podpory. Pracovníci podpory už nemusí trávit čas opravou nevhodných odpovědí na spam či nerelevantní zprávy a mohou se věnovat opravdu složitým případům. To znamená vyšší produktivitu týmu a potenciálně nižší personální potřeby. Další výhodou je rychlejší a přesnější reakce na legitimní dotazy, což vede k vyšší spokojenosti zákazníků a menšímu počtu následných dotazů, které by vyžadovaly další podporu.
Návratnost investice do automatického odpovídače na tikety s detekcí spamu je obvykle velmi vysoká. I malý tým podpory může zaznamenat významné úspory během prvních měsíců ostrého provozu. U větších týmů mohou být úspory velmi výrazné. Kromě přímých úspor jsou zde i nepřímé přínosy, jako je vyšší spokojenost zákazníků, rychlejší reakce a možnost škálování podpory bez úměrného navyšování počtu pracovníků. Tyto benefity činí investici do automatizovaného systému podpory velmi výhodnou pro většinu organizací.
Ačkoliv automatizace zvládne většinu rutinních požadavků, vždy nastanou situace, kdy je potřeba lidský zásah. Složitější případy, citlivé záležitosti nebo dotazy mimo rozsah znalostní báze vyžadují pozornost člověka. Efektivní automatizovaný systém podpory musí obsahovat mechanismy pro rozpoznání těchto situací a předání tiketu lidskému agentovi. Právě zde je schopnost AI agenta rozpoznat své limity zásadní. Pokud dotaz překročí možnosti znalostní báze, agent vygeneruje odpověď s touto informací a tiket označí k lidské kontrole.
Kromě toho lze v systému nastavit prahové hodnoty jistoty. Pokud si AI agent není jistý svou odpovědí nebo je dotaz nejednoznačný, systém může tiket označit k ručnímu ověření místo zaslání potenciálně chybné odpovědi. To přináší další vrstvu kontroly kvality a zajišťuje, že zákazník dostane správné informace. Také lze nastavit eskalační pravidla podle klíčových slov nebo vzorců – například pokud zákazník zmíní stížnost nebo použije určitý emocionální výraz, tiket je automaticky předán člověku, který nabídne empatičtější podporu.
Klíčem k efektivní eskalaci je zajistit, aby měl lidský pracovník všechny potřebné informace. Workflow by mělo obsahovat původní dotaz, AI odpověď (pokud byla vygenerována), důvod eskalace i další relevantní kontext. To umožní pracovníkovi rychle pochopit situaci a adekvátně reagovat, aniž by musel pročítat celý e-mail nebo znovu hledat kontext. Kombinací automatického zpracování rutinních požadavků s inteligentní eskalací složitých případů vytvoříte hybridní podpůrný systém, který spojuje efektivitu a konzistenci automatizace s empatií a úsudkem lidských pracovníků v náročných situacích.
Implementace automatizovaného systému podpory není jednorázovým projektem, ale průběžným procesem sledování, analýzy a neustálého zlepšování. Měli byste sledovat klíčové metriky jako procento automaticky vyřešených tiketů, přesnost detekce spamu, kvalitu AI odpovědí a spokojenost zákazníků s automatizovanými reakcemi. Tyto metriky vám dají přehled o výkonnosti systému a ukážou, kde je prostor ke zlepšení. Pokud například zjistíte, že přesnost detekce spamu je nižší, než čekáte, je třeba upravit klasifikační kritéria v promptu. Pokud je spokojenost zákazníků s AI odpověďmi nižší, je vhodné rozšířit nebo vylepšit znalostní bázi.
Analytika by měla sledovat i dosažené úspory. Porovnáním nákladů na ruční podporu (mzdy, benefity, režie) s náklady na automatizovanou podporu (LLM tokeny, poplatky za platformu, údržba) můžete přesně vyčíslit návratnost a obhájit další investice do systému. Sledujte také vývoj v čase – s růstem znalostní báze a postupným vylepšováním systému by mělo stoupat procento automatizace i úspory. Naopak případný pokles výkonnosti může signalizovat, že je znalostní báze zastaralá nebo že se změnily vzory zákaznických dotazů.
Průběžné zlepšování by mělo být součástí systému od začátku. Implementujte zpětnou vazbu, kdy pracovníci
Automatický odpovídač na tikety je systém poháněný AI, který přijímá příchozí e-maily nebo tikety zákaznické podpory, analyzuje je a generuje vhodné odpovědi na základě znalostní báze nebo předdefinovaných pravidel. Eliminuje čas potřebný na ruční odpovědi a umožňuje podpůrným týmům soustředit se na složitější problémy.
Detekce spamu využívá AI klasifikaci k rozpoznání, zda jsou příchozí e-maily legitimní požadavky na podporu, nebo nežádoucí zprávy. Systém analyzuje obsah e-mailu, informace o odesílateli a předmět e-mailu podle firemních kritérií a zprávy klasifikuje jako spam nebo legitimní, čímž zabraňuje plýtvání LLM tokeny na nerelevantní zprávy.
Integrace detekce spamu přináší výrazné úspory tím, že zabrání zpracování spamových e-mailů AI modely, zvyšuje kvalitu odpovědí díky zaměření na skutečné zákaznické požadavky, snižuje zátěž týmu podpory a zajišťuje, že automatizované odpovědi jsou generovány pouze pro legitimní dotazy zákazníků.
Ano, systém vám umožňuje definovat vlastní znalostní báze pro váš byznys. Můžete nahrávat firemní dokumentaci, často kladené dotazy, informace o produktech nebo jakýkoliv relevantní obsah, který by měl AI agent použít při odpovídání na dotazy zákazníků. AI bude odpovídat pouze na otázky v rámci vaší znalostní báze.
FlowHunt se propojuje s LiveAgent prostřednictvím API integrací a automatizačních pravidel. Když je v LiveAgent vytvořen tiket, pravidlo spustí workflow ve FlowHunt, které vytáhne obsah tiketu, provede detekci spamu a generování AI odpovědi, a následně odešle odpověď zpět do LiveAgent jako poznámku nebo přímou odpověď.
Pokud otázka spadá mimo rozsah znalostní báze, AI agent odpoví zprávou, že otázka je mimo jeho znalosti a že ji zkontroluje lidský agent. Tím je zajištěno, že zákazníci dostanou adekvátní odpověď a složitější dotazy jsou předány ke zpracování člověku.
Arshia je inženýr AI pracovních postupů ve FlowHunt. Sxa0vzděláním vxa0oboru informatiky a vášní pro umělou inteligenci se specializuje na vytváření efektivních workflow, které integrují AI nástroje do každodenních úkolů a zvyšují tak produktivitu i kreativitu.
Vytvořte inteligentní odpovídače na tikety s detekcí spamu během několika minut. Snižte náklady na podporu a zachovejte kvalitu odpovědí.
Naučte se, jak integrovat AI toky FlowHunt s LiveAgent a automaticky odpovídat na zákaznické tikety pomocí inteligentních automatizačních pravidel a API integra...
Tento AI workflow automaticky třídí příchozí e-maily na spam a ne-spam a inteligentně směruje legitimní zprávy k AI asistentovi, který využívá firemní znalostní...
Zjistěte, jak automatizovat tvorbu článků znalostní báze v Hugo přímo ze zákaznických tiketů pomocí AI agentů a integrace s GitHubem.
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.
