ਲਾਭ:
- ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (CRM) ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਮੰਥਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
- ਗੁਪਤਤਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗਾਹਕ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸੂਝ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਕੇ ਸੀਆਰਐਮ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਗ੍ਰਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (CRM) ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ (ਵਿਕਰੀ, ਸਹਾਇਤਾ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਸੰਚਾਰ ਇਤਿਹਾਸ) ਨਾਲ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੇਲਸਫੋਰਸ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਡਾਇਨਾਮਿਕਸ, ਹੱਬਸਪੌਟ ਅਤੇ ਨੇਟਿਵ ਹੱਲ ਉਦਾਹਰਣ ਹਨ। CRM ਦਾ ਦਿਲ ਹਰੇਕ ਗਾਹਕ ਦਾ "360-ਡਿਗਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼" ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਕਿਸਨੇ ਕੀ ਖਰੀਦਿਆ, ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕਿਹੜੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਵੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਕੇਵੀਕੇਕੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘੇਰਦਾ ਹੈ।
MIS ਮਾਹਰ ਦੋ ਧੁਰਿਆਂ 'ਤੇ CRM ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਭਾਜਨ, ਮੰਥਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ, ਗਾਹਕ ਜੀਵਨ ਕਾਲ ਮੁੱਲ। ਦੂਜਾ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੈ: ਸਮਰਥਨ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨਾ, ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਮੂਲ ਨਿਯਮ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ: ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਮੰਥਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਵਿਭਾਜਨ ਆਮ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ: ਉੱਚ ਖਰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ, ਸੁਸਤ ਗਾਹਕ। ਚੰਗਾ ਵਿਭਾਜਨ ਸਹੀ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸੰਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੂਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮੰਥਨ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ (ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ, ਆਪਣੀ ਗਾਹਕੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ)। ਚਰਨ ਇਨਸਾਈਟ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਟੇਪ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਸਸਤਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
AI ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੋ ਜਾਲਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ ਪੱਖਪਾਤ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਵੱਲ ਥੋੜਾ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਉਸ ਸਮੂਹ ਨੂੰ "ਅਯੋਗ" ਵਜੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਚਿਤ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਮਜਬੂਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ: "ਇਹ ਗਾਹਕ ਖਤਮ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਆਓ ਸੰਚਾਰ ਬੰਦ ਕਰੀਏ" ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲਾ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਹੈ, ਸੁਝਾਅ ਮਾਡਲ ਦਾ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਮੰਥਨ ਜਾਂ ਖੰਡ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, "ਕਿਹੜੇ ਸਮੂਹ ਲਈ ਇਹ ਅੰਤਰ ਅਨੁਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਤੁਸੀਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ; ਪਰ ਨਿਆਂ ਦਾ ਅੰਤਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ।
ਗਾਹਕ ਲਿਖਤਾਂ ਤੋਂ ਇਨਸਾਈਟ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ
CRM ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਅਮੀਰ ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਮੁਫਤ ਟੈਕਸਟ ਹੈ: ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਕਾਲ ਨੋਟਸ, ਈਮੇਲਾਂ। AI ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਲਿਖਤਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਪਤੇ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸਿਹਤ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਕਿਸੇ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਫੀਡ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤਕਰਨ (ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਜਾਂ ਮਾਸਕ ਕਰਨਾ) ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। "Ahmet Yilmaz, ਗਾਹਕ ਨੰਬਰ 0532..." ਦੀ ਬਜਾਏ "ਗਾਹਕ A" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਮਝ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਵਾਬ ਤਰਲ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਝੂਠਾ ਵਾਅਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ("ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਸੇ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ")। ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਹਰ ਜਵਾਬ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਡਰਾਫਟ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਨੰਬਰ ਦੁਆਰਾ
ਕੇਸ 1 - ਗੁਮਨਾਮਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਇੱਕ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ, 20,000 ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਖਾਤਾ ਨੰਬਰਾਂ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, "ਗਾਹਕ X" ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 91% ਸੀ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਗਿਆ। ਜੇ ਕੱਚਾ ਟੈਕਸਟ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੋਵੇਗਾ।
ਕੇਸ 2 - ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਟੈਲੀਕਾਮ ਵਿੱਚ, ਮੰਥਨ ਮਾਡਲ ਨੇ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਲੈਗ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ "ਘੱਟ ਮੁੱਲ" ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਉਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕੋਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨਹੀਂ ਭੇਜੀ ਗਈ ਸੀ; ਘਾਟਾ ਵਧ ਗਿਆ। ਸਮੱਸਿਆ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਪਿਛਲੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸੀ. ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਜ਼ੋਨਿੰਗ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 3 - AI ਜਵਾਬ ਦੀ ਗਲਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾ। ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ "ਤੁਹਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੱਲ੍ਹ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ" ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਦਾ ਸਮਾਂ 3-5 ਦਿਨ ਸੀ. ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਨੇ ਖਰੜਾ ਠੀਕ ਕਰਕੇ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ। ਜੇਕਰ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਗਲਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਦੋਵੇਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਹੋਣਗੇ। AI ਡਰਾਫਟ ਕਦੇ ਵੀ ਸਿੱਧਾ ਗਾਹਕ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਹਨਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਲਿਖੋ।[ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ: ਨਾਮ, ਫ਼ੋਨ ਸਮੇਤ]
ਇਹ ਟੂਲ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਅਤੇ ਝੂਠੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੋ। ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ:- ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਰਿਟਰਨ, ਤਕਨੀਕੀ, ਬਿਲਿੰਗ, ਹੋਰ) ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ।- ਆਮ ਥੀਮਾਂ ਅਤੇ 3 ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ।- ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਟੈਗ [ਏਜੈਂਟਸ ਪੁਸ਼ਟੀ] ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਹੈ (ਤਾਰੀਖ, ਰਕਮ, ਵਾਪਸੀ); ਪੱਕੇ ਵਾਅਦੇ ਨਾ ਕਰੋ। - ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ, ਕਾਰਵਾਈ ਨਾ ਕਰੋ। ਬੇਨਤੀਆਂ (ਅਗਿਆਤ): [ਗਾਹਕ A: ..., ਗਾਹਕ B: ...]
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ, ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਹੋਣ ਵਿਰੁੱਧ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਨਮੂਨੇ
1) ਮੰਗ ਵਰਗੀਕਰਣ:
ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਅਗਿਆਤ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰੋ: [ਸੂਚੀ]। ਹਰੇਕ ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਤੇ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਿਓ। ਜਦੋਂ ਸ਼ੱਕ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ [ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ] ਲਿਖੋ। ਬੇਨਤੀਆਂ: [ਟੈਕਸਟ]
2) ਥੀਮ/ਇਨਸਾਈਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਗਾਹਕ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ, ਚੋਟੀ ਦੇ 5 ਥੀਮ, ਹਰੇਕ ਦੀ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹਵਾਲਾ ਕੱਢੋ। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਜੋ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਫੀਡਬੈਕ: [ਟੈਕਸਟ]
3) ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ (ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹਾ):
ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਮਰ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਨੂੰ [ਪੁਸ਼ਟੀ] ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ, ਰਕਮ, ਜਾਂ ਵਾਪਸੀ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਹੋਵੇ। ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਆਦ; ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰਾਂਗੇ।" ਸ਼ਿਕਾਇਤ: [ਟੈਕਸਟ]
4) ਖੰਡ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਵਿਭਾਜਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕਿਹੜਾ ਗਾਹਕ ਸਮੂਹ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਮਾਪਦੰਡ: [ਟੈਕਸਟ]
ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ: CRM ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
ਖੋਜ
ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਗੁਪਤਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ
ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ
ਮੰਗ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਆਟੋ ਲੇਬਲ
ਅਗਿਆਤ
ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ
ਥੀਮ ਕੱਢਣਾ
ਸੂਝ ਦਾ ਸਕੈਚ
ਅਗਿਆਤ
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਟਿੱਪਣੀ
ਮੰਥਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ
ਸਕੋਰ/ਸੁਝਾਅ
ਜਾਇਜ਼ ਉਦੇਸ਼
ਆਦਮੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ
ਟੈਕਸਟ ਡਰਾਫਟ
ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ
ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਭੇਜਦਾ ਹੈ
ਭਾਗ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਸੁਝਾਅ
ਨਿਆਂ ਨਿਯੰਤਰਣ
ਵਪਾਰਕ ਇਕਾਈ + ਨਿਗਰਾਨੀ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇਣਾ। ਨਾਮ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ ਅਤੇ TR ID ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨਾ KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੀਕ ਹੋਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ।
- AI ਜਵਾਬ ਸਿੱਧੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭੇਜਣਾ. ਗਲਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਧੁਨੀ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾਤਮਕ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ; ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
- ਮੰਥਨ/ਖੰਡ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਫੈਸਲੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਸੁਝਾਅ ਮਾਡਲ ਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ।
- ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਪਿਛਲੇ ਵਿਤਕਰੇ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ "ਸਹੀ" ਵਜੋਂ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਨਿਆਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ। "ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਘਟੀ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਕਿਸ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਦਿਨ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ "ਲਾਭਦਾਇਕ" ਹੈ, ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ। ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਗਤੀ ਦੀ ਖ਼ਾਤਰ ਛੱਡੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਸਮਾਂ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
CRM ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਸੈਗਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਚੂਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਗੁਮਨਾਮਤਾ, ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ ਅਤੇ KVKK ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਮੰਥਨ ਅਤੇ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਖਤਰਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਸੁਝਾਅ ਮਾਡਲ ਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਨੂੰ AI ਜਵਾਬ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਭੇਜੇ ਜਾਣਗੇ। AI ਸੂਝ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਗਾਹਕੀ ਸੇਵਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮੰਥਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਸੈਟ ਅਪ ਕਰੋ। (1) 5 ਅਗਿਆਤ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰੋ (ਖਰਚਾ, ਆਖਰੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ)। (2) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਭਾਜਨ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। (3) ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸਮੂਹ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। (4) AI ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੁਮਨਾਮ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਹਨ। (5) ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ ਅਤੇ KVKK ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਮੰਥਨ/ਖੰਡ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ।
- ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤੇ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਜਵਾਬ ਡਰਾਫਟ ਨਹੀਂ ਭੇਜੇ।
- [ ] ਮੈਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।