Technologie-Partner

Boost.ai ist ein skandinavisches Softwareunternehmen, das sich auf Conversation Artifical Intelligence spezialisiert hat. Mit unermüdlichem Einsatz für maschinelles Lernen haben sie die weltweit umfassendste Software für den Aufbau, die Implementierung und den Betrieb digitaler Berater entwickelt.

Die E-Mail Lösung unseres Technologie-Partners INEXSO erlaubt das Management sowie eine intelligente Priorisierung, Verteilung und Bearbeitung von E-Mails bis hin zur fallabschließenden automatischen Beantwortung. Um dies mit einer hohen Zuverlässigkeit zu erreichen, verfügt das INEXSO ERM über eine Schnittstelle zur VIER NLU sowie der semantischen Analyse von VIER Cognesys.

Unser Technologie-Partner opcyc entwickelt Workforcemanagement Lösungen zur Planung von 20 bis zu 20.000 Mitarbeitern. Mit seinen Funktionsbereichen erledigt opcycWFM Aufgaben wie Forecast, Schichtplanung und Schichtbesetzung und alle anderen wesentlichen Prozesse, die die täglichen Operations kennzeichnen.

Rasa bietet flexible KI-Software für die Entwicklung text- und sprachbasierter Assistenten. Sie wird von Entwicklern, Conversational Teams und Unternehmen weltweit eingesetzt. Sie ermöglicht die Vorqualifizierung sowie die fallabschließende Bearbeitung von Anfragen im Chat- und Sprachdialog.

Unser niederländischer Technologiepartner Surfly entwickelt Co-Browsing- und Videotechnologie für die Online-Beratung im Web. Dies erlaubt die standortübergreifende Live-Beratung von Kunden und Interessenten etwa per Video-Chat, das gemeinsame Navigieren auf Webseiten sowie die gemeinsame Bearbeitung von Dokumenten wie etwa Vertragsunterlagen.

Die VIER Cognesys GmbH verfügt über eine patentierte semantische NLU- (natural language understanding) Plattform. Das innovative Team entwickelt Lösungen für sprach- und textbasierte Anwendungen wie Anliegenerkennung und Zufriedenheitsmessung mit Schwerpunkt auf dem Dienstleistungssektor.

Das intelligente Warte- und Rückruf-Management von virtualQ optimiert mithilfe von Algorithmen, die auf Machine Learning und Data Science basieren, die Auslastung und Erreichbarkeit in Service Centern. Ziel ist eine bestmögliche Agenten-Auslastung bei maximaler Erreichbarkeit und Kundenzufriedenheit. Zusätzlich werden Anruf-Peaks geglättet und optimal verteilt. Warteschleifen werden quasi abgeschafft.