对话智能专注于从客户互动中提取切实可行的洞察。这些洞察有助于企业全面了解客户行为，包括购买模式和偏好。
三年前，Convin 成立时，我们的愿景是利用人工智能技术解决印度联络中心面临的关键挑战，例如，
- 运营成本高
- 座席流失
- 转化率低
- 客户满意度低
在整个发展历程中，我们的创始人构建了一个强大的对话 按行业划分的特定数据库 智能平台，旨在直面这些挑战。显而易见，印度联络中心拥有巨大的文化和语言多样性，需要一套量身定制的解决方案来满足其特定需求。
这一认识促成了Convin 大型语言模型 (LLM)的诞生。我们的 LLM 内部构建，并已使用超过 35 种亚洲语言进行训练，为 Convin 的 AI 电话呼叫解决方案提供支持，使其能够在不同的语言环境中实现更好的客户互动。
在过去 3 年多的时间里，Convin 与呼叫中心行业的 80 多个客户合作，在对话后分析方面获得了深厚的专业知识。
我们构建了一款先进的对 些内容将实现更高的品牌知名 话后分析产品，能够从客户对话中提取有意义的洞察。这些洞察能够通过集成虚拟客服和其他人工智能技术，为客户提供宝贵的数据，从而增强客户互动、简化流程并推动业务增长。
的虚拟代理针对呼叫中心卓越性进行了优化
Convin AI 电话呼叫解决方案的核心是我们内部构建的大型语言模型 (LLM)，专为联络中心设计。我们的 LLM 经过 35 多种亚洲语言的超过 2000 亿个词元的训练，确保能够深入了解该地区独有的各种语言模式和细微差别。
过去三年，我们精心完善了该模型，并专门使用呼叫中心特定 安圭拉铅 的数据进行训练。这种量身定制的方法使我们的法学硕士能够掌握印度及其他地区销售对话的微妙之处。
为了进一步确保准确性，我们整合了客户特定的指示和连续的反馈循环，以最大限度地减少幻觉或错误反应的产生。