الانتقال إلى المحتوى
ضمن The Agentic List 2026اعرف المزيد
Maven AGI

أخبار المنتج

نقدّم لكم Intelligent Fields: حوّلوا كل محادثة إلى بيانات منظمة

تبقى معظم بيانات الدعم غير مستغلة في نصوص التذاكر. تمنح Intelligent Fields كل محادثة سجلًا منظمًا قابلًا للبحث.

  • Sam Granatمدير المنتج

قراءة في 2 دقيقة

ميزة Intelligent Fields من Maven AGI تستخرج بيانات مخاطر فقدان العميل بدرجة ثقة 0.91 من نص محادثة دعم مباشرة مع عميل.

نطلق اليوم Intelligent Fields، حل Maven AGI لالتقاط البيانات الناتجة عن كل تفاعل مع العملاء وتنظيمها، بما يدعم قرارات الأعمال، وفرص البيع الإضافي، وتحديثات المنتجات، وغيرها من المجالات الاستراتيجية الحيوية في مؤسستكم.

يقرأ وكيل الذكاء الاصطناعي لديكم كل محادثة بالفعل. فهو يحل التذاكر، ويجيب عن الأسئلة، ويتعامل مع حجم الطلبات. لكن عندما تنتهي المحادثة، يختفي كل ما تعلّمه. لا سجل يوضح سبب استياء العميل، ولا تنبيه بأنه ذكر رغبته في المغادرة، ولا إشارة إلى أن المشكلة نفسها تكررت 11 مرة هذا الأسبوع.

النص موجود، لكن البيانات غائبة.

الحل المعتاد هو الوسم اليدوي: حقول مخصصة في مكتب المساعدة يملؤها الموظفون. وينجح ذلك إلى أن يرتفع حجم الطلبات، أو ينضم موظفون جدد، أو يبتعد التصنيف عن مساره. عندها يتراجع الالتزام وتصبح البيانات غير موثوقة.

وإليكم لماذا لا يحل الوسم اليدوي، وهو الخيار الافتراضي الذي تلجأ إليه معظم الفرق، هذه المشكلة فعليًا.

فخ الوسم اليدوي

للوسم اليدوي عيب قاتل واحد: إنه يعتمد على قيام البشر به باتساق وعلى نطاق واسع، وهذا لا يحدث. يرتفع حجم الطلبات، وينضم موظفون جدد، وتُهمَل الحالات الاستثنائية. فيتراجع الالتزام وتفقد البيانات موثوقيتها بصمت، وغالبًا دون أن يلاحظ أحد ذلك حتى تظهر التقارير خاطئة.

وحتى الوسم المثالي له سقف. فالقوائم المنسدلة تلتقط الفئات، لكنها لا تلتقط السياق. والفرق بين عميل مستاء وعميل على وشك المغادرة ليس وسمًا، بل 4 جمل مدفونة في منتصف نص المحادثة.

ما الذي يجب أن يحدث فعلًا

يجب استخراج بيانات المحادثات المنظمة تلقائيًا من النص الكامل، باستخدام أداة تفهم اللغة، لا مجرد مطابقة الكلمات المفتاحية.

وهذا بالضبط ما تفعله Intelligent Fields.

تحددون الحقل: اسمًا، ونوعًا (نص، أو نعم/لا، أو اختيار، أو رقم، أو اختيار متعدد)، وتعليمات بلغة بسيطة تصف ما يجب أن يلتقطه الحقل. ويقيّمه وكيل Maven في كل محادثة تلقائيًا. وتُخزَّن النتيجة وتصبح قابلة للبحث ومرتبطة بالمحادثة، مع درجة ثقة ومبرر يشرح التصنيف.

مثال عملي: مخاطر فقدان العميل

إليكم كيف يبدو ذلك عمليًا. تنشئون حقلًا باسم «مخاطر فقدان العميل» من نوع «اختيار» بـ 3 خيارات: مرتفع، ومتوسط، ومنخفض. والتعليمات بلغة بسيطة: حدِّد «مرتفع» إذا ذكر العميل الإلغاء، أو أبدى استياءه من الفوترة، أو كانت لديه مشكلة لم تُحل عبر عدة مراسلات.

هذا هو الإعداد بالكامل. وبمجرد نشره، يقيّمه الوكيل في كل محادثة.

فبالنسبة لعميل كتب: «أحاول حل هذه المشكلة منذ أسبوع، وإذا لم تُحل اليوم فسألغي الاشتراك»، يُرجع الحقل القيمة «مرتفع» بدرجة ثقة 0.91، مع المبرر التالي: «أشار العميل صراحةً إلى الإلغاء، ولديه مشكلة فوترة لم تُحل عبر عدة مراسلات».

أصبح هذا السجل الآن قابلًا للاستعلام: كل محادثة كانت فيها مخاطر فقدان العميل = مرتفع خلال آخر 30 يومًا. وجّهوها إلى أخصائي الاحتفاظ بالعملاء فورًا، وأرسلوها إلى نظام CRM لديكم.

الإعداد يستغرق دقائق لا دورات عمل كاملة

كل شيء موجود في Agent Designer. حددوا الحقل بلغة بسيطة، واختاروا النوع، ثم انشروه. لا حاجة إلى أي برمجة. كما تتوفر واجهة REST API كاملة للفرق التي ترغب في الإدارة البرمجية.

ما الذي يتيحه ذلك

فرق الدعم التي تحقق أقصى استفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي لا تستخدمها لحل التذاكر بشكل أسرع فحسب، بل لفهم ما يجري في كل محادثة، على نطاق لا يمكن لأي عملية مراجعة بشرية أن تضاهيه.

وبفضل Intelligent Fields يصبح ذلك ممكنًا. فكل محادثة يتولاها وكيلكم تتحول إلى سجل بيانات منظم، وكل سجل قابل للبحث، وكل توجّه واضح للعيان.

شاهدوه على محادثاتكم الفعلية.

اطلبوا عرضًا توضيحيًا مخصصًا ومجانيًا.

احجز عرضًا توضيحيًا