एआई डेटा नीति

1. डायलरबी में एआई क्या करता है

DialerBee मुख्य रूप से एक उद्देश्य के लिए AI का उपयोग करता है: उत्तर देने वाली मशीन का पता लगाना (AMD)जब कोई कॉल कनेक्ट होती है, तो सिस्टम ऑडियो के पहले कुछ सेकंड को रिकॉर्ड करता है और रिकॉर्ड को लाइव व्यक्ति या आंसरिंग मशीन के रूप में वर्गीकृत करता है। यह वर्गीकरण निर्धारित करता है कि कॉल को किसी एजेंट को भेजा जाएगा या वॉइसमेल के रूप में संभाला जाएगा।

प्रेडिक्टिव डायलिंग पेसिंग भी कॉल-टू-एजेंट अनुपात को अनुकूलित करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करती है, लेकिन यह समग्र अभियान मेट्रिक्स पर काम करती है - न कि व्यक्तिगत कॉल सामग्री पर।

2. कौन सा ऑडियो डेटा संसाधित किया जाता है?

• एएमडी कॉल ऑडियो के एक छोटे प्रारंभिक खंड (आमतौर पर कॉल उठाने के बाद पहले 3 सेकंड) को संसाधित करता है।
• ऑडियो को वास्तविक समय में ट्रांसक्रिप्ट किया जाता है और ट्रांसक्रिप्ट को तुरंत वर्गीकृत किया जाता है।
• AMD के लिए उपयोग किए जाने वाले रॉ ऑडियो सेगमेंट को लंबे समय तक संग्रहीत नहीं किया जाता है।
• विश्लेषण के लिए वर्गीकरण परिणाम (मानव/मशीन, आत्मविश्वास स्कोर, मॉडल संस्करण) सुरक्षित रखे जाते हैं।
• कॉल की पूरी रिकॉर्डिंग एक अलग सिस्टम है और यह आपकी रिकॉर्डिंग नीति और डेटा रिटेंशन सेटिंग्स द्वारा नियंत्रित होती है।

3. मॉडल प्रशिक्षण और किरायेदार अलगाव

• एएमडी फीडबैक (एजेंट सुधार) किरायेदार-आधारित हो सकता है और ग्राहक प्रतिधारण और एआई सेटिंग्स द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है।
• ग्राहक कॉल डेटा का उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से साझा क्रॉस-टेनेंट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाता है।
• एजेंट ओवरराइड डेटा किरायेदार की सीमा के भीतर ही रहता है जब तक कि इसे स्पष्ट रूप से अन्यथा कॉन्फ़िगर न किया जाए।
• बेस एएमडी मॉडल को लाइसेंस प्राप्त, गैर-ग्राहक डेटासेट और आंतरिक परीक्षण डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

4. आपके नियंत्रण

5. तृतीय-पक्ष एआई सेवाएं

AMD ट्रांसक्रिप्शन में Google क्लाउड स्पीच-टू-टेक्स्ट का उपयोग किया जा सकता है। प्रोसेसिंग के लिए केवल छोटा प्रारंभिक ऑडियो सेगमेंट भेजा जाता है। इस सेवा पर Google की डेटा प्रोसेसिंग शर्तें लागू होती हैं। हमारी गोपनीयता नीति देखें। सबप्रोसेसर सूची जानकारी के लिए।

6. एआई निर्णय ऑडिट ट्रेल

ऑडिट लॉगिंग की सुविधा उपलब्ध होने पर, AI वर्गीकरण को कॉन्फिडेंस स्कोर, मॉडल संस्करण और मानव ओवरराइड स्थिति के साथ लॉग किया जा सकता है। यह ऑडिट ट्रेल पारदर्शिता, डिबगिंग और अनुपालन रिपोर्टिंग में सहायक होता है।