CARATTERISTICHE DISTINTIVE

Axél è composta dall’unione di diversi algoritmi proprietari di machine learning che la rendono tra le soluzioni più innovative sul mercato e vanta diverse caratteristiche distintive.

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ADDESTRAMENTO PER CONCETTI

Gli addestramenti attraverso esempi massivi, utilizzato da tutte le soluzioni standard, avvengono tramite migliaia di domande di esempio e relativa risposta, contenenti concetti e perifrasi, anche se molto simili tra loro, con l’obiettivo di ottenere durante l’utilizzo da parte degli utenti, una corrispondenza tra le domande inserite e quelle di esempio. Axél invece prevede la creazione di concetti e necessita di un solo caso di addestramento, in cui viene inserita l’azione da compiere relativa all’inferenza logica.

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GRADO DI AFFIDABILITÀ

Un classico addestramento attraverso esempi massivi, utilizzato da tutte le soluzioni standard, funziona con un criterio di tolleranza dell’errore, basato su un match relativamente esatto tra il testo inserito dall’utente e i casi di esempio, restituendo un risultato su calcolo probabilistico, con un grado di affidabilità media pari al 75%.
Axél prevede la creazione dei concetti che portano all’inferenza logica, esclusivamente una volta. E’ necessario un solo caso di addestramento ed è esente dalla criticità della tolleranza dell’errore e raggiunge un’affidabilità superiore al 99%.

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TEMPI DI ADDESTRAMENTO BREVISSIMI

Le soluzioni standard richiedono molti mesi di sviluppo, spesso superiori ai 6 mesi, direttamente proporzionali al grado di complessità del contesto.
Axél permette una drastica riduzione dei tempi di modellazione della base di conoscenza che è mediamente di qualche settimana.

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ALIMENTAZIONE DA FONTI ETEROGENEE

Axél è predisposta nativamente a recepire flussi da sorgenti di dati eterogenee e può gestire e combinare dinamicamente tra loro sia ‘concetti’ che ‘dati base’, che rappresentano dei nodi della stessa rete neurale con struttura a grafo. Ciò consente applicazioni evolute che presuppongono l’alimentazione di dati, anche in tempo reale, da sistemi esterni come feed RSS, applicazioni IOT o software CRM, BI o DAM.

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AUTOAPPRENDIMENTO

Le soluzioni standard non apprendono automaticamente e necessitano di interventi di addestramento manuali per migliorare le prestazioni. Axél invece è in grado di apprendere, ampliare la base di conoscenza e migliorare automaticamente le proprie performance attraverso utilizzo da parte degli utenti e l’analisi dei dati.

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PROFILAZIONE E RECOMMENDATION

Sebbene l’impiego primario di Axél sia nell’ NLP, la sua flessibilità permette, caratteristica unica, di modellare pattern tipici della profilazione utente per poter quindi rispondere o intraprendere azioni diverse, in base a profili diversi di fronte lo stesso concetto: Sentiment Profilo utente (Alto, medio, basso spendente) in base ai dati forniti dal cliente.

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TTS E STT SENZA ONTOLOGIA PRECABLATA

In virtù delle doti di flessibilità, dinamicità nella modellazione ed interpretazione dei concetti, l’engine di Axél può essere integrato con sistemi di TTS (Text to speech ) e STT (Speech to text) per implementare scenari di interazione vocale come ad esempio la gestione delle telefonate senza l’uso di ontologie precablate, che comportano la necessità di profondi interventi strutturali che oltre al notevole impatto economico.

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MULTILINGUA

Tutte le soluzioni oggi sul mercato supportano la modellazione in più lingue, tuttavia gli algoritmi sono nativi in lingua inglese e poi adattati alle altre lingue, con la stessa logica della traduzione online. Questo ha impatti anche nella fase di “comprensione” degli algoritmi stessi in lingue diverse dall’italiano. Axél è nativa in lingua italiana, con i vantaggi che ne derivano relativamente all’accuratezza e può tranquillamente comprendere concetti tradotti da tutte le altre lingue.

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ASSENZA DI PERCORSI DI DIALOGO OBBLIGATI

Le soluzioni standard possono essere utilizzate con molte limitazioni in scenari conversazionali e ricorrono spesso a scelte a risposta multipla, camuffate da intelligenza artificiale. Axél, essendo addestrata per il concetti, è in grado di rispondere a tutte le possibili domande riconducibili a quel concetto, anche con verbi e termini diversi, ma ad esso riconducibili senza la necessità di ricorrere a pattern o percorsi di dialogo guidati. La soluzione di axélero è quindi una piattaforma conversazionale aperta.

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CLOUD E ON PREMISE

Tutti i competitor prevedono esclusivamente l’utilizzo del servizio dalla loro piattaforma senza la possibilità dimensionamento hardware dedicato alle esigenze dei big player. Axél prevede una flessibilità sullo schema architetturale, permettendo di installare la soluzione o parte di essa sull’infrastruttura del cliente.