Begrippenlijst
Woordenlijst AI-agents en CX
Beheers de taal van enterprise-AI-agents. 100+ definities over AI-SLA's, autonome oplossing, compliance, implementatie en CX-automatisering.
#
A
- ActionsMet Actions kan een Maven AI-agent tijdens een gesprek data lezen en schrijven in bedrijfssystemen, bijvoorbeeld om bestellingen op te zoeken, terugbetalingen te doen of cases aan te maken.
- Agent AssistAgent assist geeft medewerkers tijdens live interacties realtime suggesties, relevante kennis en automatisch opgestelde antwoorden. Agent assist verkort de afhandeltijd en maakt antwoorden nauwkeuriger en consistenter.
- Agent DesignerAgent Designer is de no-code werkomgeving van Maven AGI waarin je enterprise AI-agents configureert, test, analyseert en verbetert, alles op één plek.
- Agent MavenAgent Maven is de enterprise AI-agent van Maven AGI. Hij begrijpt de intentie, redeneert over elk verzoek en voert veilig acties uit via chat, e-mail en spraak.
- Agentic AIAgentic AI onderneemt zelfstandig actie om doelen te bereiken, in plaats van alleen tekstantwoorden te genereren. In de klantenservice lost agentic AI issues van begin tot eind op door systemen te raadplegen, workflows uit te voeren en de uitkomst te controleren.
- Agentic AI voor klantenserviceAgentic AI voor klantenservice gebruikt autonome AI-systemen die intentie herkennen, scenario's doordenken en volledige oplossingen uitvoeren zonder menselijke…
- Agentic DeterminismAgentic Determinism betekent dat het platform bepaalt welke data, acties en grenzen gelden voordat een AI-agent van Maven gaat redeneren, niet nadat die heeft geantwoord.
- Agentic workflowMet agentic workflows plannen, voeren en controleren AI-agents zelfstandig taken met meerdere stappen. Een agentic workflow kan bijvoorbeeld de orderstatus checken, een terugbetaling verwerken en een bevestiging sturen, zonder menselijke tussenkomst.
- AgentkanalenAgent Channels zijn de plekken waar een Maven AI-agent klanten en medewerkers ontmoet: chat, sms, WhatsApp, e-mail, spraak, de helpdesk, Slack en Teams.
- AI CopilotEen AI-copilot werkt samen met medewerkers: hij stelt in realtime antwoorden voor, haalt relevante kennis naar boven en automatiseert repetitieve taken. Zo reageren medewerkers sneller, zonder dat menselijk oordeel wordt vervangen.
- AI voor bankensupportAI voor banken automatiseert accountvragen, fraudemeldingen en geschilafhandeling, met behoud van naleving van regelgeving. Banken zetten AI-support in om de afhandeltijd en de kosten per interactie flink te verlagen.
- AI voor contactcentersAI voor contactcenters automatiseert spraak- en digitale klantinteracties in callcenteromgevingen. AI handelt routinematige gesprekken en chats af en stuurt complexe vragen met volledige context door naar menselijke medewerkers.
- AI voor e-commercesupportAI voor e-commerce automatiseert ordertracking, retourverwerking en productvragen op schaal. Onlineretailers zetten AI-agents in voor grote volumes repetitieve supportvragen tijdens sales-acties en feestdagen.
- AI voor FinTech-supportAI voor FinTech handelt transactievragen, accountbeheer en fraudemeldingen af, met behoud van naleving van regelgeving. FinTech-bedrijven zetten AI in voor directe support zonder concessies aan gegevensbeveiliging.
- AI voor kennisbankenAI voor kennisbanken levert met AI precieze antwoorden uit helpartikelen, documentatie en interne wiki's. AI-gestuurde kennisbanken begrijpen vragen semantisch in plaats van te vertrouwen op trefwoorden.
- AI voor klantenserviceAI voor klantenservice gebruikt kunstmatige intelligentie om verzoeken op te lossen, medewerkers te ondersteunen en operationele inzichten te bieden. Moderne support-AI voert echte acties uit binnen bedrijfssystemen en gaat daarmee veel verder dan een chatbot.
- AI voor onderwijssupportAI voor onderwijs handelt vragen over inschrijving, facturatie en IT-support voor studenten en ouders op schaal af. Onderwijsinstellingen zetten AI in om seizoenspieken bij inschrijvingen op te vangen zonder tijdelijk personeel.
- AI voor reissupportAI voor reizen beheert reserveringen, annuleringen en herstel bij verstoringen in realtime. Reisbedrijven zetten AI in om pieken in de vraag op te vangen tijdens extreem weer en drukke boekingsseizoenen.
- AI voor SaaS-supportAI voor SaaS beantwoordt productvragen, lost problemen op en ondersteunt accountbeheer, met productdocumentatie als kennisbank. SaaS-bedrijven gebruiken AI om support mee te laten groeien met hun gebruikersaantal, zonder evenredig meer personeel.
- AI voor support bij verzekeraarsAI voor verzekeraars automatiseert schademeldingen, dekkingsvragen en polisbeheer en voldoet daarbij aan compliance-normen. Verzekeraars gebruiken AI om schadebehandeling te versnellen en de ervaring van polishouders te verbeteren.
- AI voor support in de zorgAI voor de zorg biedt patiënten direct ondersteuning en blijft daarbij HIPAA-compliant. Zorgorganisaties zetten AI-agents in voor afspraakplanning, factuurvragen en zorgnavigatie.
- AI voor support in vastgoedAI voor vastgoed handelt vragen over panden, huurbeheer en communicatie met huurders af voor complete portefeuilles. PropTech-bedrijven gebruiken AI om grote aantallen vastgoedvragen direct te beantwoorden.
- AI voor support op marketplacesAI voor marketplaces handelt interacties met kopers en verkopers tegelijk af en handhaaft het platformbeleid. Tweezijdige support vraagt om AI die beide kanten van elke transactie begrijpt.
- AI voor telecomsupportAI voor telecom automatiseert factuurgeschillen, abonnementswijzigingen en troubleshooting van apparaten op schaal. Telecomproviders verwerken maandelijks miljoenen routinevragen, waardoor AI-automatisering extra veel impact heeft.
- AI vs. menselijke supportEffectieve klantenservice combineert AI-automatisering voor routinevragen met menselijke medewerkers voor complexe situaties. De sleutel is een slimme overdracht, zodat elke interactie op het juiste moment bij de juiste persoon of agent terechtkomt.
- AI-agentEen AI-agent neemt context waar, redeneert over informatie en onderneemt zelfstandig actie om doelen te bereiken. Anders dan chatbots die een script volgen, lossen AI-agents problemen flexibel op met tools en kennis.
- AI-audittrailEen AI-audittrail legt elke beslissing, actie en gegevenstoegang van AI-agents vast voor compliance en verantwoording. Gereguleerde sectoren hebben audittrails nodig om aan te tonen dat AI binnen goedgekeurde kaders werkt.
- AI-betrouwbaarheidsscoreAI-betrouwbaarheidsscores geven aan hoe zeker een model is van zijn antwoord, meestal op een schaal van 0 tot 1. Supportteams gebruiken drempelwaarden om te escaleren naar een medewerker zodra de zekerheid van de AI onder een ingesteld niveau zakt.
- AI-chatbot vs. AI-agentAI-chatbots beantwoorden eenvoudige vragen met vooraf gedefinieerde antwoorden, terwijl AI-agents complexe problemen oplossen door te redeneren en actie te ondernemen. Agents hebben toegang tot backendsystemen, voeren workflows uit en behouden de volledige context.
- AI-e-mailbeantwoordingAI-e-mailbeantwoording leest, classificeert en beantwoordt klant-e-mails automatisch. AI verwerkt inkomende e-mails in seconden in plaats van uren, handelt routineverzoeken af en markeert complexe kwesties voor beoordeling door een medewerker.
- AI-embeddingsAI-embeddings zetten tekst om in numerieke vectoren die de semantische betekenis vastleggen. De kwaliteit van embeddings bepaalt direct hoe goed AI relevante kennisbankcontent vindt bij klantvragen.
- AI-escalatieAI-escalatie draagt gesprekken over van AI naar medewerkers wanneer een kwestie empathie, oordeelsvermogen of autorisatie vraagt. Bij effectieve escalatie gaat de volledige gesprekscontext mee, zodat klanten nooit iets hoeven te herhalen.
- AI-governanceAI-governance zorgt ervoor dat AI-systemen binnen ethische, juridische en organisatorische kaders werken. Frameworks zoals ISO 42001 bieden een gestructureerde aanpak voor het beheersen van AI-risico's in enterpriseomgevingen.
- AI-groundingAI-grounding koppelt taalmodellen via RAG aan geverifieerde bedrijfsdatabronnen, elimineert hallucinaties en zorgt voor betrouwbare, bedrijfsspecifieke…
- AI-guardrailsAI-guardrails bepalen de grenzen van wat AI-agents in klantinteracties mogen zeggen en doen. Guardrails voorkomen in productie antwoorden die buiten het onderwerp vallen, ongeautoriseerde acties en output die je merk schaadt.
- AI-hallucinatieAI-hallucinatie ontstaat wanneer modellen stellige maar feitelijk onjuiste antwoorden geven. AI-platforms voor grote organisaties voorkomen hallucinatie met grounding, retrieval-augmented generation en betrouwbaarheidsscores.
- AI-helpdeskEen AI-helpdesk gebruikt kunstmatige intelligentie om supporttickets op te lossen, problemen te categoriseren en complexe zaken door te sturen. AI-helpdesks verkleinen de ticketachterstand door terugkerende, goed gedocumenteerde vragen automatisch af te handelen.
- AI-klantenserviceAI-klantenservice gebruikt artificial intelligence om klantvragen zelfstandig te begrijpen, te beantwoorden en op te lossen. AI handelt routinevragen direct af en stuurt complexe cases met volledige context door naar medewerkers.
- AI-klantervaring (CX)AI CX past artificial intelligence toe op elk klantcontactpunt, van het eerste contact tot doorlopende support. AI-gedreven CX verhoogt tevredenheid en loyaliteit door wachttijden te verkorten en interacties te personaliseren.
- AI-livechatAI-livechat biedt realtime klantenservice via chatinterfaces op websites en in apps. AI-gestuurde chat geeft direct antwoord, met een natuurlijke, conversationele toon en hoge nauwkeurigheid.
- AI-nauwkeurigheidAI-nauwkeurigheid meet het percentage AI-antwoorden dat feitelijk juist en behulpzaam is. Enterprise AI-platforms mikken op 85-95% nauwkeurigheid dankzij grounding, guardrails en continue kwaliteitsmonitoring.
- AI-observabilityAI-observability geeft realtime inzicht in hoe AI-agents presteren, waar ze tekortschieten en hoe ze zich ontwikkelen. Observeerbare AI-systemen tonen continu nauwkeurigheid, latency, foutpatronen en tevredenheidssignalen.
- AI-orkestratieAI-orkestratie coördineert meerdere AI-agents, modellen en systemen om complexe workflows naadloos uit te voeren, met betrouwbare taakroutering en governance.
- AI-personalisatieAI-personalisatie stemt supportinteracties af op de historie, voorkeuren en context van de klant. Gepersonaliseerde AI geeft relevantere antwoorden en lost vragen sneller op, omdat ze de situatie van elke klant begrijpt.
- AI-pilotprogrammaMet een AI-pilotprogramma valideer je de prestaties van AI in klantenservice op beperkte schaal, vóór de uitrol in de hele organisatie. Een goed opgezette pilot duurt 4-8 weken, met heldere succescriteria en meetbare KPI's.
- AI-proof of concept (POC)Met een AI-POC toets je of een oplossing werkt met jouw data, workflows en klantenbestand. Een goede POC duurt 2-4 weken, met vooraf vastgestelde succesmaatstaven en realistische supportscenario's.
- AI-ROI (return on investment)AI-ROI zet het financiële rendement van AI in klantenservice af tegen de totale investering. Belangrijke ROI-drivers zijn lagere kosten per ticket, snellere oplossing en een betere klantretentie.
- AI-service level agreement (SLA)AI-SLA's leggen afspraken vast over uptime, nauwkeurigheid en oplossingsgraad voor AI-klantenserviceplatforms. Met de juiste SLA-benchmarks bescherm je je organisatie tegen AI-implementaties die ondermaats presteren.
- AI-ticketroutingAI-ticketrouting gebruikt machine learning om supporttickets te classificeren en toe te wijzen aan het juiste team of de juiste agent. Intelligente routing houdt rekening met het type probleem, het klantniveau, de expertise van agents en de actuele werkdruk.
- AI-trainingsdataAI-trainingsdata leert modellen hoe ze klantinteracties nauwkeurig afhandelen. De kwaliteit van data is de allerbelangrijkste factor voor AI-prestaties en heeft directe invloed op de nauwkeurigheid en relevantie van antwoorden.
- AI-workflowautomatiseringAI-workflowautomatisering combineert kunstmatige intelligentie met orkestratie van bedrijfsprocessen voor adaptieve,… Meer over AI-workflowautomatisering in de Maven…
- Alternatief voor IntercomAlternatieven voor Intercom pakken klantenservice op verschillende manieren aan, van AI-first oplossen tot traditionele messaging. AI-native platforms richten zich op het zelfstandig oplossen van problemen in plaats van ze door te sturen naar medewerkers.
- Alternatief voor ZendeskAlternatieven voor Zendesk variëren van AI-first platforms gericht op oplossen tot lichtgewicht helpdesks. Organisaties die alternatieven vergelijken, kijken meestal vooral naar AI-mogelijkheden, de diepgang van integraties en de totale eigendomskosten.
- API-integratie (klantenservice)API-integratie koppelt AI-agents aan CRM's, helpdesks en bedrijfssystemen, zodat ze echte acties kunnen uitvoeren. De diepgang van de integratie bepaalt of AI problemen daadwerkelijk kan oplossen of alleen informatie kan geven.
- App StudioApp Studio is het ontwikkelplatform van Maven AGI om met de Maven TypeScript SDK eigen Maven Apps te bouwen, testen en uit te rollen.
- Ask MavenMet Ask Maven stellen teams vragen in gewone taal over de prestaties van hun AI-agent en krijgen ze grafieken en samenvattingen terug, zonder queries te schrijven.
- Asynchrone messagingZo werkt asynchrone messaging in support: antwoorden wanneer het jou uitkomt, doorlopende threads en het verschil met synchrone live chat, plus waarom AI-gedreven CX-teams het belangrijk vinden. Maven AGI-glossarium.
- Automatisering van klantenserviceAutomatisering van de klantenservice gebruikt AI om supportverzoeken af te handelen zonder handmatige tussenkomst. Moderne automatisering lost problemen van begin tot eind op, in plaats van klanten simpelweg door te verwijzen naar statische FAQ-pagina's.
- Automatiseringsgraad van supportDe automatiseringsgraad van support meet het percentage klantvragen dat AI zonder menselijke tussenkomst oplost. Deze metric geeft de werkelijke operationele impact van AI nauwkeuriger weer dan alleen de deflectieratio.
- Autonome oplossingAutonome oplossing betekent dat AI een klantprobleem volledig oplost zonder menselijke tussenkomst. Anders dan bij deflectie wordt het probleem echt opgelost, in plaats van dat de klant wordt doorverwezen.
- Average Handle Time (AHT)AHT meet de gemiddelde tijd die per supportinteractie wordt besteed, van start tot oplossing. AI verlaagt de AHT door medewerkers direct toegang tot kennis te geven en repetitieve stappen in gesprekken te automatiseren.
B
- Bouwen of kopen (AI-agents)Of je AI-agents beter zelf kunt bouwen of kopen, hangt af van de ML-expertise van je team, je planning en je capaciteit voor onderhoud. De meeste enterprises merken dat kopen sneller waarde oplevert, terwijl zelf bouwen op lange termijn meer controle geeft.
- BPO (Business Process Outsourcing)BPO is het uitbesteden van klantenservice aan externe dienstverleners. AI verandert de economie van BPO door routinematige interacties te automatiseren, terwijl BPO-medewerkers complexe escalaties afhandelen.
C
- CapabilitiesIn Capabilities bouwen, testen en beheren Maven-teams wat hun AI-agent kan doen: Actions, Triggers en Intelligent Fields.
- Chain-of-thought-redeneringMet chain-of-thought-redenering splitst AI complexe problemen op in logische stappen voordat het antwoordt. Dat verhoogt de nauwkeurigheid bij klantvragen met meerdere stappen, zoals factuurgeschillen en accountwijzigingen.
- Charter TemplatesCharter Templates zijn kant-en-klare startpunten voor veelgebruikte Maven Charters, zoals merkfundamenten, escalatieafhandeling en spraakgedrag.
- ChartersCharters zijn playbooks in natuurlijke taal die een Maven AI-agent vertellen hoe hij zich moet gedragen, wat hij mag gebruiken en wat hij mag doen in elke klantsituatie.
- Chatbot vs. virtuele agentChatbots beantwoorden eenvoudige vragen met gescripte antwoorden, terwijl virtuele agents complexe problemen zelfstandig oplossen. Virtuele agents hebben toegang tot backendsystemen, voeren acties uit en behouden de context in lange gesprekken.
- Contactcenter as a Service (CCaaS)CCaaS levert contactcentertechnologie via de cloud en vervangt on-premise infrastructuur. Moderne CCaaS-platforms combineren AI-agents voor geautomatiseerde oplossing met traditionele tools voor menselijke medewerkers.
- Context engineeringContext engineering is de systematische aanpak om te ontwerpen en te optimaliseren hoe AI-agents informatie uit meerdere bedrijfsbro
- ContextvensterHet contextvenster is de maximale hoeveelheid tekst die een AI-model in één interactie kan meenemen. Met een groter contextvenster kan AI tijdens klantgesprekken meer gespreksgeschiedenis en kennis gebruiken.
- Conversational AIConversational AI maakt natuurlijke gesprekken met meerdere beurten tussen klanten en AI-systemen mogelijk. Anders dan chatbots met vaste scripts houdt conversational AI de context van het hele gesprek vast en past het zich aan de intentie van de gebruiker aan.
- Conversational IVRConversational IVR vervangt telefoonmenu's met toetskeuzes door natural language understanding. Bellers spreken hun vraag gewoon uit in plaats van door genummerde opties te navigeren, wat de gespreksduur en het aantal afgebroken gesprekken verlaagt.
- Customer Effort Score (CES)CES meet hoeveel moeite klanten moeten doen om hun probleem opgelost te krijgen, op een schaal van 1-7. Lagere inspanningsscores hangen samen met klantloyaliteit, waardoor CES een vroege indicator is voor klantbehoud.
- Customer journey mappingCustomer journey mapping brengt elke interactie in kaart die een klant heeft met je supportorganisatie. Journey maps laten zien waar AI-agents de grootste impact kunnen hebben op klantervaring en efficiëntie.
D
- Dataresidentie voor AIDataresidentie bepaalt op welke geografische locatie AI-systemen klantdata opslaan en verwerken. De GDPR, de CCPA en sectorspecifieke regelgeving stellen vaak specifieke eisen aan dataresidentie.
- DeflectiepercentageHet deflectiepercentage meet welk deel van de supportverzoeken via selfservice wordt afgehandeld voordat het bij een menselijke medewerker terechtkomt. Een hoge deflectie alleen zegt niet of klantproblemen echt zijn opgelost.
E
- Enterprise AI-supportEnterprise AI-support voldoet aan de eisen van grote organisaties op het gebied van beveiliging, compliance en schaal. Platforms van enterprise-niveau combineren SOC 2-, HIPAA- en PCI-certificeringen met SSO en rolgebaseerde toegang.
- EscalatiebeheerEscalatiebeheer bepaalt wanneer en hoe AI gesprekken overdraagt aan medewerkers. Goed escalatiebeheer behoudt de volledige gesprekscontext, zodat klanten na de overdracht nooit iets hoeven te herhalen.
- Evaluatie van AI-leveranciersBij de evaluatie van AI-leveranciers beoordeel je platforms op nauwkeurigheid, beveiliging, integraties en total cost of ownership. Een gestructureerd evaluatiekader voorkomt kostbare fouten bij de keuze van AI-technologie voor de klantenservice.
F
- Fallback-intentEen fallback-intent is een veiligheidsmechanisme in conversationele AI dat in werking treedt wanneer klantinvoer niet overeenkomt met… Meer over fallback-intent in de Maven AGI…
- FallbackgedragFallbackgedrag bepaalt hoe AI reageert als die niet zeker is van een antwoord. Goed ontworpen fallbackstrategieën sturen klanten soepel door naar een medewerker in plaats van onjuiste of verzonnen antwoorden te geven.
- Fine-tuning (voor klantenservice)Met fine-tuning stem je voorgetrainde AI-modellen af op jouw specifieke klantenservicedomein en tone of voice. Anders dan bij alleen prompt engineering wordt domeinkennis met fine-tuning direct in de modelgewichten verankerd.
- First Contact ResolutionFCR meet het percentage klantvragen dat in één interactie wordt opgelost, zonder vervolgcontact. Een hoge FCR hangt direct samen met hogere klanttevredenheid en lagere totale supportkosten.
G
- Gelaagd supportmodelGelaagde support deelt de klantenservice op in escalatieniveaus, van eenvoudige vragen (L1) tot complexe problemen (L3). AI handelt nu de meeste L1-interacties af, zodat menselijke agents zich kunnen richten op werk met veel waarde.
- Gemiddelde wachttijdGemiddelde wachttijd meet hoe lang klanten wachten voordat ze contact krijgen met support, en is een cruciale… Meer over gemiddelde wachttijd in de Maven…
- Generatieve AI voor supportGeneratieve AI gebruikt large language models om behulpzame, natuurlijke antwoorden op klantvragen te formuleren. Anders dan regelgebaseerde systemen begrijpt generatieve AI nuances en genereert het antwoorden die passen bij de context.
- Graph of RecordGraph of Record koppelt de AI-agents van Maven aan de systemen die je al gebruikt en brengt in kaart hoe hun data samenhangt, zodat antwoorden gebaseerd zijn op actuele data uit de bron.
- Grounding (in AI)Grounding beperkt AI-antwoorden tot geverifieerd bronmateriaal in plaats van gegenereerde content. Gegronde AI verwijst naar specifieke kennisbankartikelen en vermindert zo hallucinaties in klantinteracties drastisch.
H
- HIPAA-compliance voor AIHIPAA-compliance voor AI vereist dat gezondheidsinformatie van patiënten (PHI) tijdens de hele AI-verwerking beschermd is. AI-platforms die zorgdata verwerken, moeten versleuteling, toegangscontroles en BAA's implementeren.
- Human-in-the-loopHuman-in-the-loop (HITL) houdt menselijke medewerkers betrokken bij AI-workflows voor toezicht, correctie en goedkeuring. HITL is essentieel bij interacties waarin fouten financiële of compliancerisico's met zich meebrengen.
I
- Intelligent FieldsIntelligent Fields zetten gesprekken om in gestructureerde data. De Maven-agent vult velden zoals intentie, sentiment of opzegrisico in op basis van prompts in gewone taal.
- Intelligente virtuele assistent (IVA)IVA's gaan verder dan eenvoudige chatbots: ze begrijpen context, voeren gesprekken over meerdere beurten en ondernemen echte acties. IVA's koppelen met backendsystemen om problemen op te lossen in plaats van alleen informatie te geven.
- IntentieherkenningIntentieherkenning bepaalt op basis van een bericht of vraag wat een klant wil bereiken. Nauwkeurige intentiedetectie bepaalt of een verzoek hulp bij facturatie, technische ondersteuning of accountwijzigingen nodig heeft.
- IVR (Interactive Voice Response)IVR is telefoontechnologie die bellers via vooraf opgenomen keuzemenu's doorverwijst op basis van toetsen of spraak. IVR wordt nog breed ingezet, maar wordt steeds vaker vervangen door conversationele voice-AI.
- IVR vervangenBij het vervangen van IVR maken starre keuzemenu's plaats voor AI-spraakagents die natuurlijke spraak begrijpen. Organisaties die hun IVR vervangen, zien doorgaans minder afgebroken gesprekken en snellere oplossing van gesprekken.
K
- KennisgraafEen kennisgraaf ordent informatie in onderling verbonden entiteiten en relaties waarmee AI kan redeneren. In de klantenservice helpt een kennisgraaf AI te begrijpen hoe producten, beleid en processen met elkaar samenhangen.
- KlantretentiepercentageHet klantretentiepercentage meet hoe goed een bedrijf zijn bestaande klanten behoudt over een bepaalde periode,… Meer over klantretentiepercentage in de Maven…
- Klanttevredenheidsscore (CSAT)CSAT meet hoe tevreden klanten zijn met een specifieke supportinteractie, meestal op een schaal van 1 tot 5. Consistente AI-gedreven support helpt de CSAT hoog te houden door bij elke interactie betrouwbare kwaliteit te leveren.
- Klantverloop voorkomenKlantverloop voorkomen met AI betekent klanten met een verhoogd risico herkennen en opnieuw betrekken voordat ze vertrekken. AI signaleert ontevredenheid in supportinteracties en zet proactief contact in gang om accounts te behouden.
- Knowledge groundingKnowledge grounding verankert AI-antwoorden in verifieerbare bedrijfsbronnen, zodat elk antwoord herleidbaar is tot specifieke documenten in plaats van verouderde…
- Knowledge InboxDe Inbox van Maven signaleert kennisproblemen zoals duplicaten, conflicten, verouderde content en hiaten, met voorgestelde oplossingen die teams kunnen beoordelen.
- Knowledge ingestionKnowledge ingestion is het proces waarbij content wordt geïmporteerd, geanalyseerd en gestructureerd, zodat AI-agents die kunnen gebruiken. Goede ingestie verwerkt pdf's, helpcenters, Confluence-wiki's en interne documenten automatisch.
- Kosten per ticketKosten per ticket meten de gemiddelde uitgaven om één supportinteractie op te lossen, inclusief personeel, technologie en overhead. AI verlaagt de kosten per ticket door routinevragen te automatiseren waarvoor voorheen menselijke medewerkers nodig waren.
- Kwaliteitsborging (QA) voor supportQA voor support beoordeelt de kwaliteit van interacties van zowel menselijke medewerkers als AI-agents. Moderne QA-programma's moeten naast de traditionele prestatiemetrics van medewerkers ook de nauwkeurigheid, toon en compliance van AI beoordelen.
L
M
- ManualsEen Manual is de instructietekst in natuurlijke taal binnen een Maven Charter die de AI-agent vertelt hoe die zich moet gedragen wanneer de Charter van toepassing is.
- Maven AppsMaven Apps verbinden het Maven AGI-platform met externe systemen als kennisbronnen, acties en triggers, en klantgerichte kanalen.
- Maven CommerceMet Maven Commerce kan een Maven AI-agent producten en diensten verkopen, binnen vangrails voor wat hij mag aanbieden, tegen welke prijs en aan wie.
- Maven CopilotMaven Copilot is een AI-assistent in je helpdesk die tickets samenvat, antwoorden met bronvermelding opstelt en vragen van medewerkers beantwoordt.
- Maven VoiceMaven Voice is een enterprise AI-voiceagent die supportgesprekken in realtime oplost en workflows zoals terugbetalingen en accountwijzigingen afrondt.
- Meertalige klantenserviceMeertalige klantenservice gebruikt AI om klanten in hun voorkeurstaal te helpen zonder native speakers aan te nemen. Moderne AI-agents beheersen 100+ talen op vrijwel moedertaalniveau voor veelvoorkomende supportsituaties.
- Model Context Protocol (MCP)MCP is een open protocol waarmee AI-modellen op een gestandaardiseerde manier verbinding maken met externe tools, databases en API's. Met MCP kunnen AI-agents echte acties uitvoeren, zoals terugbetalingen verwerken of accounts bijwerken.
- Multi-agentsystemenMulti-agentsystemen zetten meerdere gespecialiseerde AI-agents in die samenwerken aan complexe problemen. Elke agent beheert een eigen domein, terwijl een orchestrator de overdracht tussen taken op het gebied van facturatie, techniek en beleid coördineert.
N
- Natural Language Processing (NLP)Met NLP kan AI menselijke taal in klantinteracties ontleden, interpreteren en erop reageren. Moderne NLP vormt de basis voor intentieclassificatie, entiteitsextractie en sentimentanalyse in geautomatiseerde klantenservice.
- Net Promoter Score (NPS)NPS meet klantloyaliteit door te vragen hoe waarschijnlijk het is dat klanten je bedrijf aanbevelen, op een schaal van 0-10. De kwaliteit van support is een van de sterkste drijfveren van NPS en heeft direct invloed op de verhouding tussen promoters en detractors.
O
- Omnichannel supportOmnichannel support verbindt chat, e-mail, telefoon, social media en messaging tot één naadloze ervaring. Klanten kunnen midden in een gesprek van kanaal wisselen zonder context te verliezen of informatie te hoeven herhalen.
- Onboardingsupport voor klantenOnboardingsupport voor klanten begeleidt nieuwe gebruikers bij het instellen en configureren van een product en bij hun eerste taken. Onboarding met AI biedt persoonlijke begeleiding op schaal, zonder extra personeel.
- OplossingspercentageHet oplossingspercentage meet welk deel van de klantproblemen volledig wordt opgelost, niet alleen beantwoord of afgebogen. Omdat het echte resultaten meet, is het oplossingspercentage een zinvollere KPI dan het deflectiepercentage.
- OplostijdOplostijd meet de tijd tussen het moment waarop een klant een probleem meldt en het moment waarop het volledig is opgelost. AI verkort de oplostijd voor routineproblemen met directe, accurate antwoorden, de klok rond.
- Orkestratie van AI-agentsOrkestratie van AI-agents is het gecoördineerd aansturen van meerdere gespecialiseerde AI-agents die samenwerken aan complexe… Meer over orkestratie van AI-agents in de…
P
- PCI-DSS voor AI in de klantenservicePCI-DSS-compliance zorgt ervoor dat AI-systemen die betaalkaartgegevens verwerken aan strenge beveiligingsnormen voldoen. AI-agents die transacties verwerken, moeten kaarthoudergegevens isoleren en een Level 1-certificering hebben.
- PII-redactiePII-redactie verwijdert of maskeert automatisch persoonsgegevens uit AI-interacties. Effectieve redactie voorkomt dat gevoelige gegevens zoals BSN's, creditcardnummers en medische informatie worden opgeslagen.
- Proactieve klantenserviceProactieve support signaleert en lost problemen op voordat klanten contact opnemen. AI maakt proactieve support mogelijk door patronen te herkennen in gebruiksdata, foutlogs en signalen over klantsentiment.
- Productiviteit van medewerkersDe productiviteit van medewerkers geeft aan hoe efficiënt menselijke supportmedewerkers klantproblemen oplossen. AI-copilots verhogen die productiviteit door automatisch antwoorden op te stellen, relevante kennis aan te reiken en routinetaken automatisch af te handelen.
- Prompt engineeringPrompt engineering is het opstellen van precieze instructies die het gedrag en de output van AI-modellen sturen. In de klantenservice bepaalt het promptontwerp de toon van de AI, de grenzen van wat die als juist mag presenteren en wanneer er geëscaleerd wordt.
- Prompt injectionPrompt injection is een aanval waarbij gebruikers AI manipuleren met doelbewust opgestelde invoer om veiligheidscontroles te omzeilen. Klantgerichte AI moet invoervalidatie en guardrails toepassen om misbruik via prompt injection te voorkomen.
R
- RAG (Retrieval Augmented Generation)RAG combineert het ophalen van informatie met AI-tekstgeneratie om nauwkeurige antwoorden te geven die op bronnen zijn gebaseerd. RAG voorkomt hallucinaties doordat de AI in elk antwoord echte content uit de kennisbank moet citeren.
- Realtime voice AIMet realtime voice AI voeren AI-agents natuurlijke telefoongesprekken met klanten, in hetzelfde tempo als een mens. Een latentie onder 500 ms is cruciaal om voice AI natuurlijk en conversationeel te laten aanvoelen.
- Regelgebaseerde chatbot vs. AI-chatbotRegelgebaseerde chatbots volgen vooraf vastgelegde beslisbomen, terwijl AI-chatbots natural language understanding gebruiken. Regelgebaseerde bots werken voor eenvoudige FAQ's, maar lopen vast zodra klanten hun vraag anders formuleren dan verwacht.
- ROI van supportDe ROI van support kwantificeert het financiële rendement van investeringen in klantenservice, waaronder technologie, personeel en training. Om de ROI te berekenen, volg je zowel directe kostenbesparingen als omzet die je behoudt dankzij betere service.
S
- SegmentsSegments zijn herbruikbare definities van gebruikers of gesprekken die bepalen welke kennis, acties en Charters een Maven AI-agent mag gebruiken.
- Self-RAGSelf-RAG (Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation) is een geavanceerd AI-framework waarmee taalmodellen… Meer over Self-RAG in de Maven AGI…
- SelfserviceportaalSelfserviceportalen geven klanten op elk moment toegang tot kennisbanken, accounttools en AI-ondersteuning. Effectieve selfservice handelt het merendeel van de routinevragen af, zodat medewerkers tijd hebben voor complexe problemen.
- Semantisch zoekenSemantisch zoeken begrijpt de bedoeling achter een zoekopdracht in plaats van exacte trefwoorden te matchen. AI-supportplatforms gebruiken semantisch zoeken om relevante antwoorden te vinden, ook als klanten hun vraag onverwacht formuleren.
- SentimentanalyseSentimentanalyse gebruikt AI om de emotionele toon in klantberichten te herkennen, van frustratie tot tevredenheid. Supportteams gebruiken sentimentdata om urgente zaken voorrang te geven en structurele knelpunten in de klantervaring zichtbaar te maken.
- Service Level Agreement (SLA)Een service level agreement (SLA) is een formele overeenkomst tussen een dienstverlener en een klant waarin specifieke… Meer over Service Level Agreement (SLA) in…
- Show ReasoningShow Reasoning laat de context, kennisbronnen en acties achter elk antwoord van een Maven AI-agent zien, zodat teams begrijpen waarom de agent zo antwoordde.
- SOC 2-compliance voor AISOC 2-certificering bevestigt dat een AI-platform voldoet aan strenge normen voor beveiliging, beschikbaarheid en vertrouwelijkheid. Enterprise-kopers eisen doorgaans een SOC 2 Type II-rapport voordat ze AI in productie nemen.
- Spraak-naar-tekst (ASR)ASR zet gesproken taal om in tekst die AI-systemen kunnen verwerken en waarop ze kunnen handelen. Nauwkeurige spraakherkenning is de basis van voice AI; moderne systemen halen een woordnauwkeurigheid van meer dan 95%.
- Strict Return ChartersStrict Return Charters geven woord voor woord een vast, vooraf goedgekeurd antwoord, voor antwoorden zoals juridische disclaimers die elke keer exact moeten kloppen.
T
- TelefonieTelefonie is de technologische infrastructuur die spraakcommunicatie in de klantenservice mogelijk maakt. Moderne telefonie omvat SIP-trunking, VoIP en PSTN-integratie voor de inzet van AI-spraakagents.
- Text-to-speech (TTS)TTS zet geschreven tekst om in natuurlijk klinkende spraak voor AI-spraakagents. Moderne neurale TTS levert stemmen die nauwelijks van mensen te onderscheiden zijn, in tientallen talen en regionale accenten.
- TicketdeflectieTicketdeflectie meet hoeveel supportverzoeken via selfservice worden afgehandeld voordat ze bij een medewerker terechtkomen. Als volumemetric is het nuttig, maar deflectie alleen zegt niet of klanten hun probleem ook echt opgelost kregen.
- TicketingsysteemEen ticketingsysteem volgt supportaanvragen van klanten van indiening tot oplossing in een centrale workflow. Moderne ticketingsystemen werken samen met AI om tickets automatisch te classificeren, te routeren en op te lossen.
- TicketvolumeTicketvolume geeft aan hoeveel supportverzoeken een organisatie in een bepaalde periode ontvangt. AI vangt pieken door productlanceringen, storingen en seizoensgebonden drukte op zonder tijdelijk extra personeel.
- Tijdlijn voor AI-implementatieDe doorlooptijd van een AI-implementatie varieert van 2 weken voor een basisopzet tot 3-6 maanden voor AI-agents op enterpriseniveau. De tijdlijn hangt af van integraties, compliance-eisen en de complexiteit van de kennisbank.
- Toolgebruik (function calling)Met toolgebruik kunnen AI-agents in realtime externe API's aanroepen, databases bevragen en workflows uitvoeren. Function calling is wat AI-agents die problemen oplossen onderscheidt van chatbots die alleen informatie geven.
- Total cost of ownership (AI-support)De TCO van AI-support omvat kosten voor licenties, integratie, training, onderhoud en doorlopende optimalisatie. Veel organisaties onderschatten de TCO doordat ze alleen naar abonnementskosten kijken en implementatie en onderhoud vergeten.
- Tree of Thoughts (ToT)Tree of Thoughts (ToT) is een geavanceerd AI-redeneerframework waarmee large language models… Meer over Tree of Thoughts (ToT) in de Maven AGI…
- TriggersTriggers zijn Maven-automatiseringen die draaien op basis van gebeurtenissen of een planning, zoals het synchroniseren van gespreksdata naar een datawarehouse, zonder dat een klant erom vraagt.
V
- Vector embeddingVector embeddings zetten ongestructureerde data (tekst, afbeeldingen, audio en klantinteracties) om in numerieke arrays… Meer over vector embedding in de Maven…
- Verantwoorde AIVerantwoorde AI is het complete kader van beleid, technische controles en governancemechanismen dat… Meer over verantwoorde AI in de Maven AGI…
- Voice AIMet voice AI kunnen AI-agents live telefoongesprekken afhandelen met natuurlijk spraakbegrip en natuurlijke spraakgeneratie. Moderne voice AI reageert binnen een seconde, waardoor telefoongesprekken echt als een gesprek aanvoelen.
- VoicebotVoicebots handelen telefoongesprekken met klanten af met spraakherkenning en natural language understanding. Anders dan starre IVR-menu's voeren voicebots een natuurlijk gesprek om problemen telefonisch op te lossen.
W
- WachtrijbeheerQueue management is de strategische regie over klantstromen en wachttijden over alle servicecontactpunten heen,… Meer over queue management in de Maven AGI…
- Workforce management (WFM)WFM voorspelt de vraag van klanten en optimaliseert de planning van medewerkers in supportteams. AI verandert WFM door wisselende volumes automatisch op te vangen, waardoor seizoensgebonden aanpassingen in de bezetting minder nodig zijn.