KLM သည် Artificial Intelligence ဖြင့်ရှေ့ပြေးစမ်းသပ်မောင်းနှင်သည်

AMSTELVEEN၊ နယ်သာလန်နှင့် SAN FRANCISCO, CA - KLM Royal Dutch လေကြောင်းလိုင်းသည် ဖောက်သည်များ၏မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရာတွင် ကူညီရန်အတွက် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ကို စမ်းသပ်ခြင်းဖြင့် လူမှုဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းတွင် နောက်တစ်ဆင့်တက်လှမ်းနေပါသည်။

အေးဂျင့်တစ်ဦးသည် ဝင်လာသည့်မေးခွန်းတစ်ခုကို ဖြေဆိုရန်လိုအပ်သည့်အခါ KLM မေးခွန်းများနှင့် အဖြေပေါင်း 60,000 ကျော်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် AI မှတစ်ဆင့် အဆိုပြုထားသောအဖြေကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ကိုယ်စားလှယ်သည် အဆိုပြုထားသောအဖြေသည် မေးခွန်းအတွက် မှန်ကန်သောအဖြေဟုတ်မဟုတ် ဆုံးဖြတ်သည်၊ လိုအပ်ပါက ၎င်းကို ချိန်ညှိပြီး သင့်လျော်သော ဆိုရှယ်မီဒီယာချန်နယ်ကို ပေးပို့ပါ။ စနစ်သည် အေးဂျင့်လုပ်ဆောင်သည့်အရာကို အခြေခံ၍ သင်ယူပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ ပိုမိုစမတ်ကျလာသည်။

KLM သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာမှတစ်ဆင့် တစ်ပတ်လျှင် ဖော်ပြချက်ပေါင်း 100,000 ခန့်ရရှိပြီး ဤအရေအတွက်သည် တိုးပွားနေဆဲဖြစ်သည်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာဝန်ဆောင်မှုအေးဂျင့် 235 ဦး၏ သီးသန့်အဖွဲ့သည် စကားဝိုင်းပေါင်း 15,000 တွင် ကိုယ်တိုင်ကိုယ်ကျ ပါဝင်ပါသည်။ DigitalGenius AI စနစ်သည် KLM ၏ Customer Relationship Management tool တွင် တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်ထားပြီး၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဝန်ဆောင်မှုအေးဂျင့်များအတွက် နက်နဲသောသင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တုအလွှာကို ပေးဆောင်ပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်အဲယားပြင်သစ် KLM အကြီးတန်းဒုတိယဥက္ကဌ Tjalling Smit - "ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆိုရှယ်မီဒီယာဝန်ဆောင်မှုကို ကွဲပြားစေသောကြောင့် KLM အတွက် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချဉ်းကပ်မှုသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် KLM သည် ၎င်း၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာချဉ်းကပ်မှုနှင့် မြန်နှုန်းကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ပိုမိုများပြားသောမေးခွန်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။"

ဥက္ကဌနှင့် CSO DigitalGenius Mikhail Naumov က “ဥာဏ်ရည်တုကဲ့သို့ ဆူညံသောနေရာများတွင်၊ စစ်မှန်သောမက်ထရစ်များနှင့် ရလဒ်များအပေါ် အာရုံစိုက်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ KLM သည် နည်းပညာအသစ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးရာတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး သုံးစွဲသူများနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်ရန် ၎င်း၏ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းတွင် နက်နဲသောသင်ယူမှုထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုသည့် ပထမဆုံးကမ္ဘာ့ကုမ္ပဏီဖြစ်လာသည်။ DigitalGenius ၏အသုံးချမှုသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် နောက်တစ်ဆင့်တက်လှမ်းရန်နှင့် ၎င်းတို့၏လူသားအေးဂျင့်များကို လက်တွေ့ကျသော AI ဖြင့် စွမ်းဆောင်နိုင်စေရန် ကုမ္ပဏီများက လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အဓိကဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။”