AlgoNew Detection

Desde la identificación de patrones hasta el análisis de relaciones ocultas en grandes cantidades de datos. Tecnología escalable No-Code a su servicio

AlgoNew Detection permite a las empresas construir soluciones flexibles y robustas que impulsan la eficiencia operativa y la innovación continua.

La inteligencia artificial (IA) desempeña un papel crucial en la detección y análisis de patrones en los datos ofreciendo amplias posibilidades para extraer información significativa y patrones ocultos en los mismos, mejorando la toma de decisiones y optimizando procesos en una amplia gama de industrias.

Entre los usos de dicha tecnología podemos citar la identificación de patrones sospechosos en transacciones financieras, la predicción de demanda y gestión de inventarios basada en patrones históricos de ventas, el uso de datos históricos para predecir resultados y gestionar tratamientos médicos o la identificación de patrones en datos de sensores para predecir fallos en equipos.
AlgoNew Detection utiliza potentes técnicas y herramientas para identificar tendencias, anomalías y relaciones ocultas dentro de grandes volúmenes de datos permitiendo a las compañías tomar decisiones más informadas y mejorar su rendimiento.

AlgoNew Detection es una plataforma No-Code diseñada para facilitar el desarrollo e integración de soluciones de identificacion avanzada de patrones, sin necesidad de escribir código, utilizando interfaces gráficas y herramientas intuitivas para su implementación. Se integra de forma nativa con el resto de soluciones de AlgoNew permitiendo digitalizar procesos de negocio complejos, mejorando la eficiencia operativa y fortaleciendo las relaciones con los clientes.

Escalabilidad, integración y conectividad son componentes esenciales de AlgoNew Detection. Estas características aseguran que la plataforma no solo puede crecer y adaptarse a las necesidades cambiantes, sino que también puede trabajar eficazmente con otras soluciones, tanto propias de AlgoNew, como de mercado.

Principales características

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLU) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano.

Los clientes prefieren el email

Para muchos clientes, el correo electrónico es la opción preferida.

Sin embargo, leer cada correo electrónico, decidir qué equipo debe ocuparse de él, y tomar las medidas adecuadas es costoso y no necesariamente rápido.

Clasificación de email

Los equipos analizan uno a uno todos los emails para decidir de qué trata cada uno; deben comprender el asunto del mensaje y leer el cuerpo del mensaje.

¿No sería más económico y rápido realizar esta tarea de forma automática y precisa?

Gestión del correo electrónico

Clasificar los correos no es suficiente, también pueden requerir una respuesta inmediata, ya sea por email, SMS, ChatBot o un agente Humano.

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Ventajas del uso de nuestra tecnología NLU

Nuestra tecnología NLU permite ofrecer a una experiencia del cliente excepcional, incluso en momentos de alta demanda

Atención al Cliente continua: Gracias a Chatbots y asistentes virtuales basados en NLU, las empresas pueden brindar una atención al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Análisis de Sentimiento del Cliente: Las redes neuronales NLU pueden analizar grandes volúmenes de comentarios y reseñas de clientes en línea para comprender el sentimiento de los clientes hacia una marca o producto.

Escalabilidad: Esta tecnología garantiza que su empresa pueda crecer sin comprometer la calidad del servicio, adaptándose a las necesidades cambiantes del mercado.

Reducción de Errores Humanos y mejora de la experiencia de cliente: Al automatizar respuestas estándar, se reduce la posibilidad de errores humanos en las respuestas a consultas repetitivas.

Aprendizaje Continuo:  Las redes neuronales NLU pueden aprender de interacciones pasadas, mejorando con el tiempo y adaptándose a cambios en los patrones de consulta.

Mayor Eficiencia Operativa: La implementación de NLU permite a la empresa realizar operaciones más eficientes, maximizando los recursos disponibles y priorizando las consultas según su urgencia y relevancia.

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