आपका कितना अच्छा है? AMD सेटअप?

कहां ध्यान केंद्रित करना है

• ध्वनिक बीप पहचान से आगे बढ़ें। ट्रांसक्रिप्ट-आधारित वर्गीकरण कॉल के शुरुआती शब्दों को पढ़कर यह तय करता है कि यह मानव है या मशीन - यह उच्चारण और वाहकों के मामले में कहीं अधिक मजबूत है।
  एआई AMD →
• अंग्रेज़ी-आधारित AMD अरबी, स्पैनिश, फ़्रेंच और अन्य बाज़ारों में कॉल को गलत तरीके से वर्गीकृत करता है। भाषा-जागरूक मॉडल, जिन्हें भाषा के अनुसार ट्यून किया गया है, बोली, लहजे और क्षेत्रीय वॉइसमेल पैटर्न को संभालते हैं।
  बहुभाषी AMD →
• एक स्थिर AMD मॉडल में सुधार नहीं हो सकता। टेनेंट-स्कोप ट्यूनिंग को बढ़ावा देने वाले एजेंट सुधार, आपके कैरियर मिश्रण, क्षेत्र और अभियान प्रकार के अनुसार सटीकता को अनुकूलित करने की अनुमति देते हैं।
  प्रतिक्रिया-आधारित ट्यूनिंग →
• प्रत्येक गलत पहचान से राजस्व का नुकसान होता है। एक एजेंट ओवरराइड जो गलत तरीके से वर्गीकृत जीवित मनुष्यों को बचाता है, उन वार्तालापों को पुनर्प्राप्त करता है जिन्हें एक स्थिर प्रणाली छोड़ देती है।
  एजेंट डेस्कटॉप →
• वॉइसमेल सिस्टम अलग-अलग कैरियर और देशों में भिन्न होते हैं। प्रत्येक कैरियर और क्षेत्र के अनुसार ट्यूनिंग करने से गलत कॉल और छूटे हुए कनेक्शन दोनों की संभावना कम हो जाती है।
  प्रति-वाहक ट्यूनिंग →
• आप जिस चीज़ को मापते नहीं हैं, उसे बेहतर नहीं बना सकते। गलत-सकारात्मक और गलत-नकारात्मक दरों के लिए एक लाइव सटीकता डैशबोर्ड, AMD को एक ब्लैक बॉक्स से ऐसी चीज़ में बदल देता है जिसे आप ट्यून कर सकते हैं।
  मानक पद्धति →
• एजेंटों को अभिवादन सुनने में अपना समय बर्बाद नहीं करना चाहिए। पुष्टि किए गए कॉल को स्वतः स्किप करने की सुविधा (वॉइसमेल ड्रॉप के विकल्प के साथ) से लाइव बातचीत के लिए समय बच जाता है।
  डायल करने के तरीके →
• कुल मिलाकर मजबूत सेटअप। हालांकि, लाइव डेमो विशिष्ट वाहक या भाषा संयोजनों में कुछ अपवादों को उजागर कर सकता है।