過去のデータやベテラン社員の知識・技術を有効活用
蓄積された報告書・対応履歴などの膨大な文書の中から、必要な情報を抽出。社内に埋もれたノウハウ・ナレッジの活用を促進することで、情報探索や問い合わせ対応業務の効率化や、組織全体の知識・スキルの向上を支援します。
働き方改革や業務推進を妨げる“情報共有不足”
専門性が高いエキスパート人材には、日々社内から多くの問い合わせが寄せられ、その対応の積み重ねが本来業務の時間を圧迫しています。また、業務推進に必要な情報を探そうとしても、誰に聞けば良いか、どこを探せばよいかがわからず、情報にたどり着くまでに多くの時間を費やしてしまうことも多いのではないでしょうか。
このような課題はありませんか?
問い合わせ対応の工数削減
同じような問い合わせを何度も受けることが
あり、対応に時間をとられている
社員のスキル強化
優秀な社員のもつ知識・ノウハウを展開し、
社員の早期育成・スキルアップを図りたい
過去データの利活用
報告書や対応履歴などのデータはあるが、
ナレッジとして活用できていない
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FRONTEOのAI技術を活用することで
報告書・対応履歴などの膨大なデータや、ベテラン社員の知識・ノウハウを
有効活用することが可能になります
ソリューション概要
人工知能(AI)によるQ&Aシステムを活用し、
質問・問い合わせへの対応工数削減や、社内情報の有効活用を支援
報告書、議事録、提案書、問い合わせ対応履歴などのナレッジをQ&AデータとしてKIBITに取り込むだけで、細かな分類やタグ付けは不要。
知りたいことをを質問文として入力しKIBITで解析すると、取り込んだ膨大なデータを優先順位の高い順に並べ替えるため、「今、必要な情報」をスピーディーに見つけ出すことが可能です。