ИИ система знаний может значительно помочь вашей службе поддержки в создании лучшего клиентского опыта. Однако это будет работать только если вы выберете правильное программное обеспечение, с чем поможет вам этот гид. 

Искусственный интеллект (ИИ) здесь, чтобы остаться — и ИИ основанные системы знаний также. 

Согласно недавнему отчету, мировой рынок систем управления знаниями растет с каждым днем и, по прогнозам, к 2030 году достигнет 2,1 триллиона долларов. 

В переводе? Все больше компаний будут использовать ИИ системы знаний для генерации актуального контента и доступа к точной информации. Но вы не можете сделать это без правильного инструмента рядом с вами.

Как вы можете удостовериться, что сделаете правильный выбор? Все это в этом руководстве. 

Настройте эти настройки, чтобы узнать больше о том, что такое ИИ система знаний, какие шаги вы должны предпринять для выбора программного обеспечения и десяти лучших вариантов, доступных на рынке. 

Что такое ИИ система знаний?

ИИ система знаний это централизованная система, которая хранит, организует и управляет данными и информацией компании с использованием искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения.

Поскольку он более динамичный, чем традиционные базы знаний, он может быстрее реагировать на запросы клиентов, предоставляя точную и актуальную информацию пользователю. 

В результате ИИ системы знаний повышают удовлетворенность клиентов, позволяя пользователям находить ответ без человеческого вмешательства и используя чат-ботов или других ИИ-ассистентов. 

ИИ системы знаний могут принимать различные формы:

• Часто задаваемые вопросы (FAQ)
• PDF-файлы
• Документы Word
• Электронные таблицы
• Веб-порталы
• Центры поддержки

Но мы поговорим больше о типах баз знаний в следующем разделе…

Какие существуют разные типы контента для ИИ систем знаний?

В общем, ИИ системы знаний относятся к одной из трех категорий: 

• Структурированные: Этот тип ИИ системы знаний работает с информацией, которую вы можете организовать и отформатировать, такой как FAQ, руководства пользователя, статьи и руководства по устранению неполадок. Поскольку она структурирует информацию иерархически, когда люди ищут информацию, система знаний предоставит наиболее актуальный кусок данных. 
• Неструктурированные: Противоположность структурированным, этот тип базы знаний не организует информацию в конкретные категории и поля. И данные не имеют заранее заданной структуры. Подумайте о письмах от клиентов, обсуждениях на форумах, транскриптах чатов, взаимодействиях в социальных сетях и др. Тем не менее, хорошая ИИ система знаний может извлечь ценную информацию из этих данных и использовать ее с пользой. 
• Автоматизированные: Здесь ИИ алгоритмы генерируют контент и мгновенные ответы, специфичные для пользователя, в реальном времени через чат-ботов или другие модели ИИ. Он также постоянно обучается, что означает, что обновляет и уточняет содержание на основе анализа данных и взаимодействия с пользователями. Более того, она выявляет общие вопросы и выявляет потенциальные пробелы в знаниях. 

Знание разницы между тремя поможет вам выбрать правильный. Однако прежде чем мы перейдем к этому, давайте поговорим о том, как работает база знаний ИИ. 

Как работает ИИ система знаний?

Обычно традиционная база знаний организует и обновляет ваше содержание вручную; вам также придется структурировать ваше содержание на основе ключевых слов и категорий, чтобы получить актуальную информацию.

База знаний ИИ именно такая же, но гораздо лучше. 

В переводе, она автоматизирует управление знаниями с помощью двух ключевых компонентов: 

• Обработка естественного языка (NLP): Эта технология может интерпретировать человеческий язык и понимать контекст запроса, будь то текст или речь. 
• Машинное обучение: ИИ система знаний использует алгоритмы ML для прогнозирования, выявления закономерностей и уточнения результатов поиска. По сути, она обучается на основе данных и взаимодействия с пользователями, что улучшает вашу способность принимать решения. 

Обе эти технологии повышают производительность вашей базы знаний и делают её лучше. 

Как? 

Путем взаимодействия с вашими пользователями. Когда кто-то задает вопрос или хочет что-то найти, ИИ система знаний учится на взаимодействии, обратной связи или нюансах языка. 

В результате она способна улучшать и предоставлять ещё более точные, актуальные и полезные ответы в будущем. 

Но есть ли преимущества скорейших ответов? Давайте посмотрим. 

Какие преимущества использования системы знаний на основе ИИ?

Существует множество преимуществ использования ИИ в коммерции. 

Например, 9 из 10 организаций считают, что ИИ дает им конкурентное преимущество перед соперниками. Но это не только. Давайте рассмотрим основные преимущества использования баз знаний ИИ: 

• Обеспечивает самообслуживание клиентов: Наиболее важное преимущество ИИ системы знаний заключается в том, что она улучшает взаимодействие с клиентами и обеспечивает последовательный опыт. Однако это возможно только если ваши клиенты могут быстро получать доступ к актуальной информации самостоятельно и получать релевантные рекомендации. 
• Улучшает обнаружение знаний: ИИ делает поиск нужной информации очень простым. Она понимает, что ищут пользователи, и может быстро предоставить им самую актуальную статью, руководство и т.д. 
• Повышает качество контента: ИИ может заполнить пробелы в знаниях, что означает, что он определяет, чего не хватает в вашей базе данных, и предлагает создать контент, такой как статьи базы знаний, по определенной теме. Кроме того, он может выявлять устаревший контент, чтобы вы могли создавать новый контент на основе отзывов пользователей. 
• Снижает операционные расходы: С ИИ системой знаний вы снижаете свои расходы, поскольку ваши клиенты удовлетворены вашим обслуживанием клиентов, не прибегая к помощи агента службы поддержки. Меньшее количество заявок означает больше свободных агентов. 
• Ускоряет ввод в должность и обучение: Обучение новых сотрудников с ИИ системой знаний будет на порядок проще. Она хранит всю информацию компании в одном месте, так что ваши новички имеют доступ ко всем ресурсам, когда им это нужно, что ускоряет процесс обучения. 

В общем, системы знаний на базе ИИ важны, поскольку они предоставляют вам преимущество перед конкурентами, помогают лучше понять ваших пользователей и поднимают вашу службу поддержки на новый уровень. 

На этом этапе вам может быть интересно увидеть ваши варианты ИИ систем знаний. 

Что отлично, потому что мы можем показать вам их в следующем разделе. 

10 лучших ИИ систем знаний, которые стоит рассмотреть

Это, вероятно, то, что вас больше всего волнует. Мы понимаем! 

Ваш успех в бизнесе зависит от вашего выбора. Сделаете ли вы правильный выбор? Или вы попробуете несколько вариантов перед тем, как решить?

Давайте упростим, рассмотрев наши десять лучших вариантов. 

1. Guru

Guru это три вещи одновременно: вики, центр интранета и система знаний. Её основная цель — централизовать вашу жизненно важную информацию, используя возможности AI, и оптимизировать обмен файлами и данными. 

Как работает Guru? Она собирает все совместные знания вашей компании и создает единый источник правды. Когда вашей команде нужно что-то, они могут просто спросить ИИ, и он предоставит актуальные и своевременные ответы, не прибегая к смене инструментов. 

Кроме того, Guru соединяет все ваши существующие рабочие процессы и системы через надежные интеграции, такие как Slack, Google Drive, Box и GitHub — называйте, Guru это имеет. 

Но мы думаем, что это видеозапись по запросу объяснит, почему Guru лучше. 

“Guru делает это проще для всех в компании иметь доступ к централизованным знаниям,” говорит один удовлетворенный пользователь.

2. Slite

Slite это ИИ-система знаний, которая предоставляет единый источник правды для всех знаний вашей компании. И она помогает вашим командам получать ответы, которые им нужны, когда им это нужно.

Источник: G2

“Иметь все в одном месте это отличное место для старта [для] любой документационной системы, но возможность поиска с помощью функции 'Спросить' была бы мечтой.” 

Slite также имеет гибкий редактор с множеством вариантов форматирования, таких как видео, ссылки, эмодзи, вложения и цитаты. С помощью этого инструмента вы можете легче и понятнее донести свои идеи. 

3. Tettra

Tettra это система ИИ-системы знаний, которая предлагает организованный репозиторий информации для ваших разбросанных внешних или внутренних знаний.

Что людям нравится в Tettra, так это его удобный интерфейс: “Функции и макет не сложны, что позволяет всем участникам команды довольно быстро освоить Tettra.” 

Источник: G2

В двух словах, Tettra может отвечать на повторяющиеся вопросы вашей команды в Slack, Microsoft Teams и других. Что означает, что вы можете быстрее вводить новых сотрудников. Tettra также имеет мощную функцию поиска, которая предоставляет мгновенные ответы за считанные секунды на любой пользовательский запрос. 

4. Korra

Korra это поисковая система и платформа открытий на основе ИИ, которая использует обработку естественного языка для дачи прямых ответов на результаты поиска.

Источник: Capterra

Korra это решение SaaS с полным циклом, обладающее расширенными возможностями поиска и автоматизации. Вы можете без усилий искать ваши файлы в любом формате с помощью расширенной функции NLP. И получайте актуальную информацию только из вашего собственного контента. 

«Простота настройки для создания инструмента живого поиска фантастическая. Менее чем за 10 минут я был готов к использованию с серией видео, PDF и документами на основе контента.”

5. Мощность

Capacity предлагает безопасную AI-базу знаний, которая автоматически управляет поддержкой клиентов через портал самообслуживания. 

Источник: G2

«Если вы ищете HelpDesk, который может быть интуитивно понятным И легким в работе то Capacity - ваш лучший выбор. [...] Команда Capacity также очень поддерживает и помогает, когда это необходимо.” 

Capacity обеспечивает лучшее деление знаний, храня все ваши данные в централизованном репозитории. Этот инструмент также имеет автоматизированный генератор запросов, который быстро предоставляет обширные вопросы, позволяя вашей команде выполнять свою работу лучше. 

6. Starmind

Starmind предоставляет интеллектуальный каталог экспертизы на базе AI в реальном времени для компаний любого размера.

Что именно он делает? Он анализирует миллионы данных, которые ваши команды создают ежедневно, изучает, кто что знает по каким темам и кто может лучше всего решить проблему. 

Источник: G2

«Но лучшая часть в том, что это действительно полезно, когда вы новичок в компании или если вы находитесь [a] на новой должности и хотите узнать больше о вашем бизнесе.» 

Эта AI-система также имеет StarGPT, генеративный AI с встроенной проверкой экспертов, который позволяет компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных и оптимизировать свои операции. 

7. Genesys

Genesys — это проверенное решение для контактных центров, подходящее для малых, средних и крупных предприятий.

Источник: G2

С помощью этого AI инструмента вы можете предоставить персонализированные впечатления, которые порадуют ваших клиентов, независимо от того, где они находятся. Он также упрощает процесс связи и взаимодействия с вашими клиентами, автоматизируя их пути и анализируя данные для создания лучших результатов. 

“Все работает безупречно и предприятия могут выполнять свою работу, а не беспокоиться, работает ли связь или нет, о частых обрывах вызовов и т.д.” 

8. Document360

Document360, AI-ориентированная база знаний, помогает организациям создавать базы знаний, документацию API, пользовательские руководства, вики и пр.

Источник: G2

«Пользовательский интерфейс интуитивно понятен, упрощая процесс для моей команды создавать и управлять контентом эффективно. Функциональность поиска выделяется благодаря своей способности быстро находить то, что мы ищем, независимо от объема нашего контента.» 

В двух словах, этот инструмент упрощает сотрудничество через визуально привлекательную и интуитивно понятную панель управления, которая предлагает полное представление о вашей информации о компании. Он также имеет продвинутую аналитику, которая погружается в суть вещей и предлагает понимание поведения клиентов, моделей вовлеченности и т.д. 

9. Zendesk

Zendesk — это платформа обслуживания клиентов по своей сути. Но он также предлагает программное обеспечение для базы знаний, которое помогает агентам поддержки управлять контентом прямо из одного централизованного места. 

Источник: G2

«Мне нравится, как он интегрирует электронную почту, чат, телефон, социальные сети и возможности самообслуживания в одно унифицированное рабочее пространство агента. У него также есть мощные функции, такие как автоматизация, отчетность и аналитика, которые помогают мне оптимизировать рабочие процессы.” 

С помощью Zendesk вы можете создавать, просматривать, утверждать и публиковать рабочие процессы с блоками контента (текст, изображения и видео). Они обновляются автоматически, поэтому любое изменение, которое вы вносите, будет видно мгновенно. 

10. Bloomfire

Bloomfire - это программное обеспечение для управления знаниями на основе ИИ знаний которое легко настраивается и может соответствовать потребностям любого бизнеса. 

Этот безопасный и индексируемый центр помогает командам находить актуальную информацию быстрее и лучше, устраняя повторяющиеся вопросы, бесконечные электронные цепочки и постоянные прерывания. 

Источник: G2

“Мне действительно нравятся его очень хорошие возможности поиска , которые позволяют пользователям искать конкретные ключевые слова в статьях, не заходя полностью на страницу.” 

Независимо от местоположения или роли, каждый сотрудник может быстро находить и получать доступ к контенту, что позволяет вашим командам и отделам лучше сотрудничать и всегда быть в курсе. 

Как выбрать программное обеспечение для AI базы знаний

Знали ли вы, что примерно 4 из 10 организаций планируют использовать AI в будущем? Неудивительно — как мы уже видели, ИИ имеет потенциал автоматизировать все скучные, рутинные задачи рабочего дня. И улучшает способ ведения бизнеса. 

Но как выбрать правильное программное обеспечение для AI базы знаний? Очень просто! Следуя этому пошаговому руководству. 

1. Учтите его функции

Вы, вероятно, думаете, «Ну, база знаний на базе ИИ должна содержать только искусственный интеллект. Правильно?” 

Вы не совсем правы. Но выбранное вами решение должно предлагать больше, чем просто модный AI поиск. 

Хорошая AI база знаний должна иметь другие интегрированные технологии, такие как машинное обучение и NLP. Таким образом, вы сможете лучше реагировать на запросы пользователей, заполнять пробелы в знаниях и повышать удовлетворенность клиентов. 

Более того, у него должен быть способ управлять знаниями и организовать их иерархически. Это облегчает извлечение информации, когда кто-то выполняет поисковый запрос. 

Но мы можем обсудить функции позже — оставайтесь с нами! 

2. Учтите его интеграции

Интеграции являются очень важным аспектом AI базы знаний. Почему? 

Потому что интеграция с вашими существующими инструментами и рабочими процессами повысит вашу общую продуктивность и сотрудничество. Но это также улучшит ваш поток данных. 

Это означает, что вы перестанете постоянно переключаться между приложениями и нарушать свой поток. Благодаря интеграциям, вы получите нужные ответы прямо в инструменте, который вы сейчас используете.

Guru, например, может интегрироваться с большинством популярных инструментов на рынке. 

Он имеет интеграции поиска с такими приложениями, как Slack, Microsoft Teams и Dropbox. Но он также может интегрироваться с инструментами, чтобы упростить ваши рабочие процессы, такими как Workday, Rippling, Salesforce и Asana. 

Но это не всё — Guru также интегрируется с вашими системами управления человеческими ресурсами, такими как BambooHR, Sage и HiBob. 

3. Обратите внимание на безопасность и конфиденциальность

AI база знаний обращается с конфиденциальной информацией. Естественно, она должна иметь меры безопасности и защиты конфиденциальности, которые предотвращают нежелательные кибератаки или другие инциденты. 

Эти лучшие практики безопасности могут включать шифрование данных, разрешения и контроль доступа, а также соблюдение стандартов отрасли, таких как GDPR или HIPAA.

При оценке определенных поставщиков спросите, как они планируют обеспечивать безопасность ваших данных. Если у них нет таких планов, двигайтесь дальше. В противном случае вы рискуете испортить свою репутацию. 

4. Учитывайте удобство использования решения.

Если система базы знаний на базе ИИ слишком сложна для понимания, это вас затормозит. 

Представьте себе, что вы пытаетесь упростить жизнь своим работникам, но вместо этого только усложняете их, потому что они просто не понимают, что делают. С другой стороны, они могут хорошо понять систему, но потребуется слишком много времени, чтобы научить их, что отнимет у вас драгоценное время, которое могло бы быть потрачено лучше. 

В заключение, ищите инструмент с удобным и интуитивно понятным интерфейсом, который легко будет изучить и использовать. Это поможет вам создать более эффективную практику поддержки клиентов. 

5. Убедитесь, что решение масштабируемо

Последнее, что вам нужно сделать, это убедиться, что решение для AI базы знаний масштабируется вместе с вашей компанией. Выбранный вами инструмент должен уметь обрабатывать большие объемы данных, как профессионал, по мере роста вашей организации. 

Масштабируемость означает, что инструмент должен адаптироваться к вашим меняющимся потребностям, будь то работа с более сложными данными, обслуживание более широкой аудитории или интеграция с другими инструментами. 

И он должен делать это, не снижая производительность и время отклика. 

***

Мы немного упоминали о функциях ранее; теперь время углубиться в них. 

На какие функции вы должны обратить внимание при выборе программного обеспечения для AI базы знаний?

Есть несколько функций, которые программное обеспечение для AI базы знаний должно включать, такие как: 

• Возможности NLP: Ваша AI база знаний должна уметь интерпретировать и понимать запросы пользователей. Это означает, что она должна легко извлекать смысл из текста и поддерживать продвинутые языковые задачи, такие как анализ тональности и семантический поиск.
• Продвинутый поиск: Ищите инструменты, которые имеют эффективную поисковую систему, которая легко извлекает информацию и понимает запросы пользователей. Например, он должен иметь такие функции, как контекстно-зависимый поиск, соответствие ключевым словам и оценка релевантности. 
• Алгоритмы машинного обучения: Используя ML, ваше программное обеспечение для AI базы знаний может выявлять шаблоны и генерировать рекомендации, которые улучшают общую точность и актуальность модели AI. 
• Обратная связь от пользователей: Чтобы помочь AI улучшить свои рекомендации, инструмент должен иметь способ сбора мнений пользователей и отслеживания взаимодействий. В результате вы улучшаете производительность базы знаний на базе ИИ и поддерживаете её актуальной.
• Структурирование данных: Старайтесь находить решения, которые имеют способы структурировать, маркировать и категоризировать ваши данные, желательно логически и иерархически. Это облегчает поиск актуальной информации. 

Теперь слово за вами

Итак, мы должны спросить: какую базу знаний на базе ИИ вы собираетесь выбрать? 

Существует так много хороших вариантов, что невозможно остановиться на одном. Тем не менее, мы надеемся, что это руководство поможет вам упростить процесс выбора. 

И, ну, держим пальцы скрещенными, что вы выберете Guru.🤞

Потому что это очень хорошее решение. Оно заменяет вашу корпоративную вики на платформу знаний на базе AI, которая собирает все ваши накопленные знания в одном надежном источнике истины. Когда бы вам ни понадобилась информация, вы можете получить ее вот так! 

Итак, что вы скажете? Хотите попробовать Guru? Тогда зарегистрируйтесь здесь бесплатно.

‍