将 RAG 与 Buddy 对客户意图和行动框架的理解相结合，可最大限度地减少 AI 幻觉并保持客户旅程的专注，从而提供真正的商业价值。 Zingly 的关系人工智能利用自然语言处理 (NLP) 和对话智能， 进一步提升客户参与度，在关键时刻智能地将高价值互动升级为人工代理。
通过识别意图信号和客户价值，关系人工智能可提高客户满意度 (CSAT)，同时 马来西亚电报数据 通过及时的人工干预释放额外收入，推动更具影响力和盈利能力的客户旅程。 此外，Agent Copilot 使代表能够独立处理更多查询，从而提高工作效率并让他们专注于高价值活动。
通过利用 Rooms 中存储的整个交互历史记录和数据，Agent Copilot 为代理提供实时摘要、建议的后续步骤和可操作的见解。这包括缩短平均处理时间 (AHT)、提高首次联系解决率 (FCR) 和提高 CSAT。
“在当今拥挤的人工智能领域，看到像 Zingly 这样的公司拥有清晰、务实的愿景并为银行和保险公司带来真正的投资回报，令人耳目一新。许多人工智能噪音都集中在理论和潜力上，但 Zingly 已经通过成熟的解决方案帮助金融机构应对复杂、受监管的环境，这些解决方案既能推动收入增长，又能提高成本效率。