AI Builder エンティティ抽出を使用したビジネス上の問題の解決
AI Builder エンティティの抽出では、メール、人の名前、温度などの事前に定義された一連のトピックに基づくドキュメントとメッセージを分類して組織に提供します。 複数の企業がこの分類を利用することで、それらのメッセージのルーティングを自動化できます。 以下のトピックでは、いくつかのシナリオの例を強調します。
最初のシナリオ - 問い合わせの処理
ある自転車小売業者は、全国的な訪問と販売を発生させるオンライン ストアを展開しました。 最近、この小売業者は、訪問者が Web サイトで入力し、一般顧客サービス グループに送信されてくるお問い合わせフォームでピークを管理する必要がありました。
サービス グループは地域別に区分され、顧客に対してローカライズされた応答を提供します。 ほとんどのお問い合わせフォームのメッセージには、ローカル セグメントにメッセージをルーティングするのに役立つ情報が含まれています。
エンティティの抽出を使用すると、市区町間、都道府県、電話番号、住所などの情報を特定し、これらの領域の顧客サービス キューにメッセージを転送するルールを設定できます。
2 番目のシナリオ - 財務に関する質問または情報
ある法律事務所は、文書やプレゼンテーションのほとんどに使用している一元的なメール アドレスを監視したいと考えています。 請求書発行や料金についての質問など、財務に関連するメール メッセージは、財務管理グループに転送されます。
メール メッセージをエンティティの抽出で処理し、金額を含むメールを特定することで、対象のメッセージを財務グループに送信できます。
3 番目のシナリオ - 組織名
あるプロフェッショナル サービスグループでは、顧客や見込顧客からの問い合わせを営業専用のメールアドレスで受信しています。 これらのメッセージは、営業チームが確認する営業案件としてルーティングされます。
ある営業マネージャーは、ほとんどのメール メッセージに組織名が含まれていることに気づきました。 マネージャーは、営業チームの効率化を図りたいので、既存のアカウントに関連するメッセージは、そのアカウントを担当している営業担当者に転送しています。
メール メッセージをエンティティの抽出で処理し、そこから組織が抽出されたかどうかを特定することで、その組織が営業担当者の管理下にある場合にメッセージを割り当てる自動処理を可能にします。
AI Builder エンティティの抽出を使用してさまざまなシナリオを解決する方法を説明しました。次は、Microsoft Power Automate でこのモデルを使用する方法について説明します。