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Più che un Feedback, un «Sentiment». L'articolo di Economy sull'AI di Fiven

November 29, 2024

Di: Riccardo Venturi

Grazie a sofisticati algoritmi di machine learning e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale un nuovo strumento di Fiven offre insight dettagliati e accurati e permette di comprendere le reali percezioni dell'utente.

Quando si tratta di analizzare i feedback dei clienti, è necessario saper cogliere le sfumature del linguaggio, inclusi ironia, sarcasmo e, perché no, espressioni gergali o dialettali: altrimenti il rischio è di travisarne il significato, e misurare in modo non corretto la Customer Satisfaction. Un compito difficile per l’intelligenza artificiale, che pure al netto di queste problematiche ha dimostrato di saper aumentare il grado di soddisfazione dei clienti e la loro fedeltà, facendo crescere le vendite del 20%.

Per questo Fiven, azienda napoletana leader nell’Intelligenza Artificiale con algoritmi in lingua italiana, ne ha sviluppato uno innovativo capace di interpretare l’umore dell’utente, compresi ironia e sarcasmo.

Il nuovo sistema, ribattezzato MyAiP Sentiment, grazie a sofisticati algoritmi di machine learning e tecniche di elaborazione del linguaggio naturale offre insight dettagliati e accurati e permette di comprendere le reali percezioni e sentimenti dei clienti, migliorando la capacità di rispondere in maniera adeguata alle loro esigenze.

«L’italiano è una lingua piena di sfumature» dice Valerio D’Angelo, amministratore delegato di Fiven. «Queste sfumature gli americani non le capiscono, per questo produrre queste tecnologie in Italia è fondamentale. Per farlo utilizziamo una tecnologia ibrida, in modo da non perdere la potenza di quegli strumenti ma integrandoli con altri più specifici e verticali. Da un lato il nostro MyAiP Sentiment viene addestrato una vasta gamma di dati, ed è in grado di cogliere anche tutta una serie di sfumature linguistiche, inclusi ironia, sarcasmo, parole in dialetto, comuni errori grammaticali. Dall’altro lo forniamo di informazioni specifiche utili alle aziende sulla nostra industria, come leggi e regolamenti. In questo modo abbattiamo anche il consumo di energia, perché il sistema lavora su una gamma più ridotta di informazioni».

Non si tratta solo di rendere un servizio alle imprese, ma anche di toglierci almeno un po’ di dipendenza da queste tecnologie estere.

«È un po’ come fare la guerra ed essere totalmente dipendenti per gli armamenti dalla tecnologia altrui: un po’ complicato» osserva D’Angelo. «Oggi si conoscono le regole del gioco, ma se poi i costi dovessero salire cosa si fa? Ben vengano dunque incentivi e investimenti affinché anche il nostro paese crei questo tipo di tecnologia, per fortuna noi lo stiamo facendo a fronte di tantissimo lavoro sulla R&S, lavorando a sistemi verticali che funzionano bene».

Già adottato da uno dei più importanti gruppi mondiali attivi nella raffinazione e distribuzione di prodotti petroliferi, questo strumento arriva laddove molti umani non arrivano, riuscendo a interpretare metafore e altre figure retoriche che normalmente verrebbero scartate o interpretate erroneamente in un’analisi più convenzionale, perché utilizzano termini non coerenti con il settore in cui opera l’azienda. Per fare un esempio, nel caso del commento di un cliente di un distributore di benzina con sistema self service MyAip Sentiment è stato in grado di interpretare correttamente una valutazione positiva sul cassiere che nulla aveva a che fare con il contesto petrolifero o quello dei servizi:

“Se cucinasse anche la pasta e dispensasse consigli sugli Nft (Non Fungible Token) mi trasferirei nel gabbiotto (con lui)”.

Non solo. Lo strumento di analisi è anche stato in grado di collocare con precisione il giudizio nel cluster di informazioni riferite allo staff e all’esperienza del cliente.

Fonte: Economy

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