Use Cases

Dynamische Suche

Spezifischere, natürlichere Antworten mit Hilfe von AI geben.

Herkömmliche Suchen auf Webseiten, Online-Shops oder auch Desktop-Anwendungen basieren meist auf reinem Zeichenvergleich. Die Intention des/der UserIn wird dabei nicht betrachtet, was zu schlechten Suchergebnissen führen kann.

Durch den Einsatz von Machine Learning-basierten NLUs (Natural Language Understanding) im Ubitec Bot Framework können qualitativ bessere Suchergebnisse erzielt werden, ohne ein komplett neues Suchsystem aufbauen zu müssen. 

Die Analyse der User-Eingabe auf Basis von Aspekten natürlicher Sprache erkennt zB. Filter, Kategorien, Markennamen und weitere Eigenschaften Ihrer Produkte oder Dokumente, um eine bessere und natürlichere Suche zu ermöglichen.

Auch Such-Eingaben, die keinen eigentlichen Treffer im Such-Index erzielen, kann mit Hilfe des Ubitec Bot Frameworks die Intention des/der UserIn erkannt werden, und somit zum Beispiel auch den Lieferstatus oder die Bestellkosten in einem Webshop via Such-Eingabefeld erfragbar machen.

Such-Eingabefelder werden mit Natural Language Understanding intelligenter

Im Privatwirtschaftlichen und Öffentlichen Bereich im Einsatz

Features

Ergebnisse reduzieren

Dynamische Suchen ermöglichen abhängig von der Eingabe der Nutzer spezifischere Ergebnisse anzuzeigen.

Schrittweise zum Ergebnis

Je nachdem wie viele "Variablen" in einer Suchanfrage eingegeben werden kann der Chatbot spzifische Rückfragen stellen um das Ergebnis zu verbessern.

Drittsysteme verbessern

Im Regelfall muss ein Suchsystem nicht neu gebaut werden. Normalerweise reicht es aus mittels  NLU dem Suchalgorithmus den Weg zu weisen.

Dynamische Konversation

Der Chatbot erkennt beim Prozess der Terminvereinbarung spezielle Anforderungen (zB. Dokumente) und weist die Personen darauf hin.

Künstliche Intelligenz nutzbar machen. Mit dem Ubitec Bot Framework sprachbasierte Systeme bauen.