Изучите, как ИИ базы знаний революционизируют бизнес-операции, повышая эффективность, обслуживание клиентов и производительность. Откройте ключевые функции, преимущества, потенциальные недостатки и будущие тренды в управлении знаниями на основе ИИ для 2025 года.
Искусственный интеллект (ИИ) больше не является футуристической концепцией; это современная реальность, переформатирующая способ работы бизнеса. Эта статья проведет вас в глубокое погружение в мир ИИ и его трансформирующее влияние на бизнес-операции и обмен организационными знаниями. Мы изучим, как ИИ база знаний может революционизировать ваши бизнес-процессы, помочь в снижении затрат и вывести вашу организацию на новые высоты. Итак, приготовьтесь отправиться в просветляющее путешествие в царство ИИ и его потенциала для повышения эффективности ваших операций.
ИИ база знаний - это по сути мозг системы искусственного интеллекта. Это обширная, организованная коллекция информации, которую ИИ использует для принятия решений, ответов на вопросы и выполнения задач. Думайте о ней как о библиотеке, к которой ИИ может получить доступ в любое время, чтобы найти нужную информацию. Но в отличие от человеческой библиотеки, ИИ база знаний не заполнена книгами. Вместо этого она полна данных, фактов, правил и других типов информации, которые ИИ может использовать для понимания и взаимодействия с миром.
ИИ база знаний - это не просто статический централизованный репозиторий информации. Она динамична и постоянно развивается. По мере того как ИИ использует машинное обучение для освоения новых вещей, он добавляет эти новые знания в свою базу знаний. Это позволяет ИИ становиться умнее и более способным с течением времени.
Реальный пример продвинутой ИИ базы знаний - IBM Watson. Watson - это мощная система ИИ, которая использует огромную базу знаний для ответов на вопросы, принятия решений и выполнения задач. База знаний Watson включает широкий спектр информации, от медицинских учебников и научных статей до новостных статей и записей Википедии. Этот обширный и разнообразный пул данных позволяет Watson отвечать на вопросы по широкому спектру тем, от диагностики заболеваний до прогнозирования погодных условий.
Когда Watson использовался для участия в телевизионной викторине Jeopardy, он использовал свою базу знаний для ответов на сложные вопросы шоу. Например, когда его спросили: “Этот ‘Отец Конституции’ стал Государственным секретарем в 1801 году”, Watson поискал в своей базе знаний и правильно ответил: “Кто такой Джеймс Мэдисон?” Способность Watson быстро и точно отвечать на такой широкий спектр вопросов является свидетельством мощи и универсальности его базы знаний.
ИИ-базы знаний и традиционные системы - оба важные компоненты современных вычислений, но они значительно отличаются по своим возможностям и приложениям. Вот некоторые ключевые различия:
Хотя традиционные базы знаний отлично подходят для автоматизации рутинных, основанных на правилах задач, они следуют набору предварительно запрограммированных инструкций для выполнения конкретной задачи. Однако их возможности ограничены тем, что они были запрограммированы делать. С другой стороны, инструменты управления знаниями на основе ИИ могут автоматизировать сложные задачи, требующие когнитивных способностей. Они могут учиться на опыте, адаптироваться к новым ситуациям и даже принимать решения на основе обрабатываемых ими данных. Это делает системы ИИ более универсальными и эффективными в автоматизации более широкого спектра задач.
Вы когда-нибудь чувствовали разочарование от систем поиска, которые находят только информацию, точно совпадающую с вашим поисковым запросом? Это связано с тем, что традиционные базы знаний полагаются на алгоритмы поиска с точным совпадением. Этот подход часто приводит к менее точным результатам поиска. ИИ базы знаний, однако, используют продвинутые алгоритмы, которые понимают контекст и семантику поискового запроса. Они могут найти релевантные знания, даже если они не совпадают точно с поисковым запросом, что приводит к более точным и полным результатам поиска.
Традиционные базы знаний не могут понять индивидуальные предпочтения и поведение пользователей. Они предоставляют общие рекомендации на основе предопределенных критериев. ИИ-базы знаний, с другой стороны, могут анализировать индивидуальные данные пользователя, чтобы понять их предпочтения, поведение пользователей и потребности. Затем они могут предоставить персонализированные рекомендации, которые с большей вероятностью удовлетворят потребности и предпочтения пользователя. Это приводит к более персонализированному, удовлетворительному и последовательному опыту клиента.
Традиционные базы знаний статичны и не могут учиться или адаптироваться к новой информации или изменениям в окружающей среде. Если вы вносите изменения, вам нужно вручную обновить и переделать программу, чтобы справиться с новыми задачами или ситуациями. ИИ базы знаний, напротив, динамичны и способны к непрерывному обучению на основе новых данных и опыта. В отличие от традиционных баз знаний, они могут адаптироваться к изменениям в окружающей среде и улучшать свою производительность с течением времени без вашего участия. Это делает системы баз знаний на основе ИИ более гибкими и адаптивными, способными справляться с более широким спектром задач и ситуаций.
Обработка больших объемов данных стала необходимостью. Однако традиционные базы знаний ограничены в своей способности обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Они могут становиться медленными и неэффективными по мере увеличения объема данных. Альтернативно, ИИ базы знаний разработаны для обработки больших объемов данных. Они могут быстро и эффективно обрабатывать и анализировать информацию, позволяя им справляться с большими объемами данных при обеспечении более быстрого обслуживания.
Как вы уже знаете, ИИ база знаний - это по сути обширная, хорошо организованная библиотека информации, которую система ИИ использует для принятия решений и ответов на запросы. Но как это все работает? Давайте разберемся.
Первый шаг в создании ИИ базы знаний - это сбор данных. Это можно сделать различными способами, такими как прямой ввод, интеллектуальный анализ данных или алгоритмы машинного обучения. Например, чат-бот ИИ базы знаний может быть загружен тысячами взаимодействий в сфере обслуживания клиентов, чтобы научиться отвечать на различные запросы.
После сбора данных их необходимо организовать и структурировать таким образом, чтобы ИИ мог их понять и использовать. Здесь вступает в игру представление знаний. Представление знаний - это процесс преобразования сложной информации из реального мира в формат, который система ИИ может понять. Это может быть в виде семантических сетей, фреймов или логических представлений.
Семантические сети, например, представляют знания в виде узлов (концепций) и ребер (отношений). Это позволяет ИИ понять отношения между различными фрагментами информации. Фреймы, с другой стороны, - это структуры данных, которые содержат атрибуты и значения, обеспечивая более детальное представление знаний.
После представления знаний ИИ может использовать его для принятия решений или ответов на запросы. Это делается посредством вывода, процесса, в котором ИИ применяет логические правила к базе знаний для получения новой информации. Например, если база знаний содержит информацию, что “все собаки - млекопитающие” и “Фидо - собака”, ИИ может вывести, что “Фидо - млекопитающее”.
Давайте поговорим о реальном примере.
Google Knowledge Graph - это мощная ИИ база знаний, которая трансформирует способ поиска информации в интернете. Это не просто база данных, а обширная, взаимосвязанная сеть фактов, людей, мест и вещей и того, как они связаны друг с другом.
Представьте, что вы ищете информацию об Эйфелевой башне. В прошлом вы получили бы список веб-сайтов, которые упоминают Эйфелеву башню. Но с Google Knowledge Graph вы получаете аккуратно организованное поле с ключевыми деталями об Эйфелевой башне, включая ее высоту, дату строительства, местоположение и даже связанных людей и событий.
Это возможно, потому что Knowledge Graph понимает реальные сущности и их отношения друг к другу. Это как гигантская энциклопедия, которую Google использует для понимания и организации информации мира, делая ее универсально доступной и полезной.
После изучения того, как работают ИИ базы знаний, давайте изучим, как их интеграция в ваши бизнес-процессы может решить многие проблемы, связанные с управлением знаниями.
Информационная перегрузка - один из наиболее сложных аспектов управления институциональными знаниями. Сотрудники часто тратят слишком много времени на просмотр статей базы знаний в различных форматах и на различных платформах в поиске релевантного контента. ИИ базы знаний могут решить эту проблему, агрегируя всю эту информацию в одном месте и используя алгоритмы машинного обучения для логической организации.
Фактически, исследования показали, что генеративный ИИ и другие технологии могут автоматизировать рабочие действия, которые в настоящее время потребляют 60-70 процентов времени сотрудников. Это означает меньше времени на рутинные задачи и больше времени на стратегические решения, которые могут продвинуть ваш бизнес вперед.
Еще одна проблема во многих практиках управления знаниями - это скорость, с которой меняются знания. С постоянно развивающимися рынками, технологиями и предпочтениями клиентов, бизнесу нужен способ держать свои знания в актуальном состоянии. ИИ может помочь здесь, постоянно обучаясь на новых данных и обновляя базу знаний соответственно.
Доступ к знаниям - еще одно серьезное препятствие, с которым сталкиваются бизнесы. Как мы уже упоминали, традиционные базы знаний часто требуют от пользователей поиска информации с использованием определенных ключевых слов. Если ваши сотрудники не знают правильные ключевые слова, они могут не найти требуемую информацию. ИИ может преодолеть эту проблему, используя обработку естественного языка для понимания контекста запросов и предоставления релевантных ответов.
Хотя различные системы могут включать различные функциональности, есть несколько ключевых функций, которые должны включать все успешные системы управления знаниями на основе ИИ.
Комплексные базы знаний на основе ИИ разработаны для понимания контекста информации, которую они обрабатывают. Это означает, что они могут понять отношения между различными фрагментами информации, делая их более эффективными при решении сложных проблем. Например, если ИИ просят рекомендовать фильм, он использует свою базу знаний для понимания предпочтений пользователя, отношений между различными фильмами и других релевантных факторов перед тем, как дать рекомендацию.
Это означает, что инструменты ИИ базы знаний могут понять значение и намерение информации, которую они обрабатывают. Это позволяет им предоставлять более точные и релевантные результаты. Например, если пользователь спросит ИИ-помощника “Какая погода?”, ИИ поймет, что пользователь просит прогноз погоды, и предоставит релевантный ответ с помощью ИИ.
Одна из наиболее важных функций каждой отличной базы знаний на основе ИИ - это ее способность быстро и эффективно искать через огромные объемы данных. Это достигается благодаря продвинутым алгоритмам и методам машинного обучения, которые позволяют ИИ понять контекст поискового запроса и предоставить наиболее релевантные результаты. Например, если пользователь просит ИИ-помощника найти конкретный фрагмент информации в большой базе данных, ИИ использует свою базу знаний для понимания запроса, поиска через данные и предоставления ответа в течение нескольких секунд.
ИИ базы знаний используют машинное обучение для улучшения своей производительности с течением времени. Они учатся на своих взаимодействиях и опыте, позволяя им предоставлять лучшие результаты и делать более точные прогнозы. Например, бот обслуживания клиентов на основе ИИ использовал бы статьи своей базы знаний для обучения на основе прошлых взаимодействий с клиентами, позволяя ему предоставлять лучшее обслуживание в будущем.
ИИ базы знаний должны легко интегрироваться с другими системами и технологиями, позволяя им работать в сочетании с другими инструментами и системами ИИ. Это может улучшить возможности их базы знаний и сделать их более эффективными при решении сложных проблем.
Инструменты ИИ базы знаний разработаны с учетом безопасности данных. Они используют продвинутое шифрование и протоколы безопасности, чтобы гарантировать, что хранящиеся ими данные защищены от несанкционированного доступа. Это особенно важно в приложениях, обрабатывающих конфиденциальные данные, таких как здравоохранение или финансы.
Многие ИИ базы знаний имеют поддержку нескольких языков, позволяя им понимать и обрабатывать информацию на нескольких языках. Это особенно полезно в глобальных приложениях, где пользователи могут взаимодействовать с системой на различных языках.
В этом разделе мы рассмотрим наиболее заметные преимущества, которые ИИ-база знаний может принести вашему бизнесу, независимо от отрасли или размера вашей компании.
Одно из наиболее очевидных и значительных преимуществ ИИ баз знаний - это их способность анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности, тренды и идеи, которые было бы сложно обнаружить людям. Например, ИИ база знаний в медицинском учреждении могла бы анализировать данные пациентов, чтобы выявить тренды в прогрессировании заболевания или эффективности лечения. Это может привести к новым идеям и лучшему принятию решений, потенциально улучшая результаты для пациентов.
Инструменты управления знаниями на основе ИИ могут соединять и интегрировать данные из различных статей базы знаний и других источников, обеспечивая единое представление информации. Например, в бизнес-среде ИИ база знаний могла бы интегрировать данные из продаж, маркетинга и обслуживания клиентов, чтобы обеспечить комплексное представление поведения и предпочтений клиентов. Это может помочь вашему бизнесу принимать более обоснованные решения и улучшать операции.
Контент - король, и управление знаниями на основе ИИ может соединять и интегрировать данные из различных статей базы знаний и других источников, обеспечивая единое представление информации. Например, в бизнес-среде ИИ база знаний могла бы интегрировать данные из продаж, маркетинга и обслуживания клиентов, чтобы обеспечить комплексное представление поведения и предпочтений клиентов. Это может помочь вашему бизнесу принимать более обоснованные решения и улучшать операции.
Комплексные базы знаний на основе ИИ могут предоставлять ценные метрики и аналитику об использовании и эффективности знаний. Это может помочь организациям измерить влияние своих усилий по управлению знаниями и внести улучшения там, где это необходимо. Например, компания могла бы отслеживать, какие статьи базы знаний клиенты получают доступ чаще всего или какие темы генерируют наибольшее количество запросов клиентов, помогая им выявить области для улучшения.
Автоматизация задач и процессов, таких как ввод данных, обновление релевантного контента и поиск информации, - это легко для ИИ баз знаний. Это может повысить эффективность, снизить ошибки и освободить персонал для сосредоточения на более стратегических задачах. Например, база знаний могла бы автоматически заполняться информацией из нового исследовательского отчета, экономя сотрудникам время на ручной ввод данных.
Помимо улучшения обслуживания клиентов, ИИ базы знаний могут предоставлять быстрые и точные ответы на запросы клиентов. Например, чат-бот обслуживания клиентов на основе ИИ базы знаний мог бы быстро предоставить клиентам решения их проблем, что приводит к более высокой удовлетворенности клиентов и повышенной лояльности.
И наконец, преимущества, которые ИИ базы знаний могут принести вашей компании, - это их способность предоставлять персонализированный опыт обучения и адаптации, помогая сотрудникам быстро учиться и адаптироваться к новым ролям и обязанностям. Например, новый сотрудник мог бы использовать базу знаний для быстрого изучения политик, процедур и культуры компании, сокращая время и стоимость обучения и повышая производительность.
Как и в случае с любыми инновационными системами, ИИ базы знаний имеют свой набор потенциальных недостатков. Для более легкого понимания мы разбили их на четыре основные категории. Однако каждый бизнес отличается, поэтому помните, что ограничения, которые вы можете испытать, не обязательно должны точно совпадать с перечисленными ниже.
Хотя ИИ добился значительных успехов в создании контента, у него все еще есть свои ограничения. Качество контента, созданного ИИ, может сильно варьироваться, и часто ему не хватает нюансов, творчества и понимания контекста, которые привносят человеческие писатели. Языковые модели ИИ могут генерировать контент на основе закономерностей и данных, которыми они были загружены, но они не всегда понимают тонкости языка, культурные ссылки или последние тренды. Это может привести к контенту базы знаний, который технически правильный, но не хватает глубины или релевантности.
Системы ИИ требуют постоянного обучения и обновления, чтобы оставаться эффективными. По мере того как подлинный человеческий язык, тренды и социальные нормы постоянно развиваются, система ИИ, обученная на данных пятилетней давности, вероятно, больше не работает достаточно хорошо. Это постоянное обучение требует времени, ресурсов и постоянного поступления актуальных данных. Не говоря уже о том, что процесс обучения может быть сложным и требует определенного уровня экспертизы.
Нет сомнений в том, что ИИ может значительно повысить эффективность и производительность, существует риск чрезмерной зависимости от него. ИИ следует рассматривать как инструмент для помощи и расширения человеческих способностей, а не для их замены. Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к отсутствию критического мышления и навыков решения проблем. Кроме того, системы ИИ могут делать ошибки, и если они остаются незамеченными из-за чрезмерной зависимости, это может привести к серьезным проблемам.
Опираясь на предыдущий пункт, несмотря на достижения в области ИИ, человеческий надзор все еще имеет решающее значение. Как мы уже упоминали, системы ИИ часто не способны понять контекст, принять этические решения или мыслить творчески. Без человеческого надзора они могут делать ошибки, распространять предвзятость, присутствующую в их обучающих данных, или использоваться в злонамеренных целях. Поэтому важно иметь систему, в которой человеческие надзиратели могут регулярно проверять работу ИИ, предоставлять обратную связь и вносить необходимые корректировки. Например, генератор контента на основе ИИ может создать контент, который является оскорбительным или неуместным, если не контролируется должным образом.
Чтобы дать вам представление о том, насколько распространенными стали системы ИИ баз знаний, давайте рассмотрим пять компаний, которые используют их для получения конкурентного преимущества.
Google использует ИИ базы знаний в своей поисковой системе для улучшения результатов поиска. ИИ база знаний, известная как Knowledge Graph, помогает Google понять контекст и значение поисковых запросов, предоставляя более точные и релевантные результаты.
Мы знаем, что мы уже упоминали Watson ИИ, однако мы не можем исключить IBM при разговоре о примерах ИИ баз знаний. IBM Watson - это отличный пример ИИ-базы знаний, которая использует ИИ для анализа больших объемов данных и предоставления идей, что делает его полезным в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы и обслуживание клиентов.
Amazon использует ИИ базы знаний в своей системе рекомендаций. Анализируя поведение клиентов и историю покупок, ИИ Amazon может предложить продукты, которые клиенты могут быть заинтересованы, улучшая опыт покупок и увеличивая продажи.
Meta’s Facebook использует ИИ базы знаний для персонализации ленты пользователей, таргетирования объявлений и даже обнаружения и удаления неуместного или вредоносного контента.
Spotify использует ИИ базы знаний для анализа привычек прослушивания пользователей и создания персонализированных плейлистов и рекомендаций. Это не только улучшает опыт пользователя, но и помогает артистам и звукозаписывающим компаниям более эффективно таргетировать свою аудиторию.
Наиболее эффективный способ - использовать программное обеспечение базы знаний, которое уже включает функции ИИ. Примером здесь является база знаний LiveAgent, которая внедряет новые функции ИИ-базы знаний.
ИИ-база знаний – Используя ИИ, статьи базы знаний могут быть автоматически созданы на основе предыдущих разговоров с клиентами и тикетов без участия агентов поддержки клиентов.
Умный поиск – С помощью этой функции на основе ИИ пользователи могут задавать вопросы вместо того, чтобы полагаться на поиск с точным совпадением ключевых слов. В результате способности Smart Search понимать семантику и контекст, она предоставляет мгновенные ответы и релевантные статьи на основе информации в базе знаний.
Альтернативно, вы можете внедрить ИИ базу знаний с нуля, хотя этот процесс более сложный. Создание ИИ базы знаний включает несколько важных шагов, которые вы должны выполнить тщательно.
Во-первых, вам нужно определить потребности и цели вашей организации. Это включает выявление типа информации, которая будет храниться в базе знаний, кто будет ее использовать и как она будет использоваться. Это может варьироваться от информации об обслуживании клиентов до внутренних политик и процедур компании.
После того как вы определили потребности вашей компании, следующий шаг - выбрать правильное программное обеспечение ИИ базы знаний. На рынке доступно множество вариантов, каждый со своим набором функций и возможностей. Выбранное программное обеспечение должно быть способно автоматизировать процесс сбора, организации и обновления информации.
После того как вы решили, какое программное обеспечение ИИ базы знаний подходит, следующий шаг - заполнить базу знаний информацией. Это включает ввод данных в систему и организацию их таким образом, чтобы пользователям программного обеспечения было легко найти то, что они ищут.
После того как коллективная база знаний заполнена данными, вы должны обучить пользователей программного обеспечения тому, как эффективно его использовать. Это может включать семинары, учебные пособия или индивидуальные сеансы обучения. Функции ИИ программного обеспечения также могут помочь в этом процессе, предоставляя персонализированный опыт обучения для каждого пользователя.
Наконец, важно регулярно обновлять и поддерживать базу знаний, чтобы она оставалась релевантной и полезной. К счастью, функции ИИ программного обеспечения могут помочь в этом процессе, автоматически выявляя устаревшую информацию и предлагая обновления.
Хотя мы начали эту статью, сказав, что ИИ больше не такая футуристическая концепция, впереди много интересного. И хотя мы не будем говорить о Матрице или летающих автомобилях, надеемся, вы все еще почувствуете себя как в машине времени и смело идете туда, где раньше не ходил ни один человек (или ИИ).
Продвинутые чат-боты - это значительный тренд в ИИ, способные понимать сложные запросы и предоставлять точные ответы благодаря прорывам в обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении (ML). Они учатся и совершенствуют свои способности с течением времени.
Голосовые взаимодействия также растут, с принятием умных динамиков и голосовых помощников, таких как Alexa, Google Home и Siri. Возможности ИИ базы знаний улучшаются для понимания и ответа на голосовые команды, делая взаимодействия более эффективными.
Технология ИИ базы знаний также интегрируется с виртуальными помощниками, помогая с задачами от планирования до управления устройствами умного дома. Эта технология позволяет виртуальным помощникам предоставлять точные ответы и, как предполагается, станет более проактивной и персонализированной в будущем.
Подводя итог, ИИ базы знаний революционизируют способ работы бизнеса, предлагая множество преимуществ от автоматизации сложных задач до предоставления персонализированных рекомендаций. Они динамичны, адаптивны и способны обрабатывать большие объемы данных, что делает их мощным инструментом для любой организации.
Все захватывающие тренды, связанные с ИИ, на горизонте предполагают, что ИИ базы знаний станут еще более неотъемлемой частью бизнес-процессов. Внедрив ИИ базу знаний в вашу организацию, вы можете повысить эффективность, улучшить обслуживание клиентов и вывести ваш бизнес на новые высоты.
Поделитесь этой статьей
Daniel руководит маркетингом и коммуникациями в LiveAgent как член внутреннего круга продукта и высшего руководства компании. Ранее он занимал различные управленческие должности в маркетинге и коммуникациях с клиентами. Он признан одним из экспертов в области искусственного интеллекта и его интеграции в среду обслуживания клиентов.
Отрасли, такие как здравоохранение, финансы и технологии, могут получить значительную пользу от ИИ баз знаний. Например, технологические компании могут использовать ИИ для улучшения продуктов и услуг, повышения опыта клиентов и стимулирования инноваций.
ИИ базы знаний защищены несколькими мерами безопасности. К ним относятся шифрование данных как в покое, так и при передаче, что делает информацию нечитаемой для неавторизованных пользователей. Применение элементов управления для ограничения доступа к содержимому базы знаний гарантирует, что только авторизованный персонал может получить доступ к данным. Кроме того, регулярно проводятся аудиты безопасности и оценки уязвимостей для выявления и устранения потенциальных пробелов в безопасности.
Да, базы знаний на основе ИИ вызывают несколько этических проблем. К ним относятся вопросы конфиденциальности и риск предвзятости. Кроме того, существуют проблемы с подотчетностью и прозрачностью. Эти проблемы решаются посредством строгой политики управления данными, прозрачности алгоритмов ИИ и постоянных усилий по разработке систем ИИ, которые могут обнаруживать и смягчать предвзятость.
Да, ИИ база знаний может значительно улучшить ваши усилия по обслуживанию клиентов. Она может предоставлять мгновенные и точные ответы на запросы клиентов, сокращая время ожидания и повышая удовлетворенность клиентов. Она также может работать 24/7 как самообслуживание клиентов, обеспечивая непрерывную поддержку клиентов и облегчая нагрузку на представителей службы поддержки. Кроме того, она может учиться на взаимодействиях с клиентами, постоянно улучшая свою способность решать проблемы клиентов.
Сектора, которые могут получить наибольшую пользу от ИИ баз знаний, включают здравоохранение для улучшения диагностики и ухода за пациентами; ИТ-индустрию для повышения кибербезопасности и управления системами; финансовый сектор для оценки рисков и обнаружения мошенничества; и розничный сектор для персонализированного опыта клиентов и управления запасами. Кроме того, такие сектора, как образование, производство и логистика, также могут получить значительную пользу от ИИ баз знаний.
Внедрение ИИ базы знаний может быть довольно сложным процессом. Сложность зависит от потребностей вашей организации, выбранного программного обеспечения и объема данных, которые необходимо интегрировать. Однако многие современные платформы ИИ баз знаний предлагают удобные интерфейсы и управляемые процессы внедрения для упрощения развертывания.
Откройте для себя преобразующую силу баз знаний в бизнесе! Раскройте 12 ключевых преимуществ, которые улучшают опыт клиентов и повышают операционную эффективнос...
Узнайте, как создать базу знаний в 6 шагов: выберите правильное программное обеспечение, организуйте контент и улучшите статьи. Избегайте распространенных ошибо...
Повысьте производительность и поддержку клиентов с помощью этого полного руководства по базам знаний! Откройте для себя типы, преимущества, идеи ИИ и инструмент...
Присоединяйтесь к нашему сообществу довольных клиентов и предоставляйте отличную поддержку с помощью LiveAgent.
