FORQ KMS

FORQ -

омниканальная платформа
управления знаниями

Что такое FORQ?

FORQ – это коммуникационная платформа, которая позволяет организациям создавать базы знаний, управлять ими и с их помощью взаимодействовать с клиентами на естественном языке в текстовых и голосовых каналах с использованием:

чат-ботов

голосовых роботов
и помощников

виртуальных ассистентов
и консультантов

На базе платформы можно построить диалог с клиентами в любом привычном канале связи:
сайт, мобильное приложение, мессенджер или социальная сеть

Вам нужен FORQ если…

У вашей компании уже есть чат-бот, голосовой робот, виртуальный ассистент или вы только планируете его внедрение.
Но в ходе работы сталкиваетесь с тем, что:

Пользователи задают слишком много вопросов И они не укладываются в простую логику или круг ответов ограничен
Нет понимания, как отвечать на вопросы,
близкие по формулировке В компании нет достаточного уровня компетенций и/или не хватает времени для первичного формирования и обучения БЗ
Чат-боты и роботы требуют постоянного
обновления контента Создание и последующее управление постоянно изменяющимся контентом для ботов требует привлечения дорогостоящих технических специалистов
База знаний отсутствует или не структурирована Сложно начать ее создание, нет понимания, как это делать
Нет подходящего инструмента для создания БЗ
Отсутствуют инструменты управления базами знаний Отсутствие инструментов для отслеживания истории изменений контента, управления сроками жизни контента, управления публикациями, разграничения прав доступа (в т.ч. процесс проверки, “согласования” публикации)

Какие задачи решает FORQ?

Управление базами знаний Сбор, хранение, совместная работа над контентом, поиск и выдача информации
Развитие баз знаний Искусственный интеллект и машинное обучение делают работу с базами знаний более быстрой и эффективной
Обработка входящих запросов Искусственный интеллект подберет наилучший ответ из базы знаний и предоставит его по запросу клиента или пользователя
Автоматизация коммуникации Ускоренное обучение чат-ботов, голосовых роботов и виртуальных ассистентов на данных компании позволяет легко создавать и настраивать роботов для входящей и исходящей коммуникации с клиентами

Возможности использования безграничны

Вот лишь некоторые направления, где платформа нашла свое применение:

Предоставление лицензий и разрешений

Анализ входящих писем и документов

Автоматизация систем "Антиспам" и "Антитеррор"

Внедрение новых сервисов и поиск клиентов

Онлайн-заказы услуг и товаров

Преимущества решений на базе FORQ

Бизнес-ориентированная диалоговая бот платформа
Высокая готовность к быстрому запуску и достижению показателей
Открытое API и готовность интеграции с ИС, каналами и системами контакт-центра
Поддержка омниканальности, взаимодействия с голосом
Передача контента на поддержку сотрудникам заказчика
Работа в комплексном решении Unistar и партнерской экосистеме
Проработанная методология внедрения и богатый опыт разработки
Проверенные решения для контроля и аналитики

Платформа может использоваться как сервис, либо может быть развернута на корпоративных серверах и обслуживаться собственными техническими специалистами компании. Решение Unistar FORQ включено в реестр отечественного ПО. Запись в реестре от 21.03.2022 №13066.

Как начать работу с FORQ?

От начала проекта до получения результата – всего 5 шагов:

Сбор данных и изучение потребностей Сбор данных и изучение потребностей
Определение целевой аудитории, формулировка интересующих ее вопросов, выбор наиболее эффективных способов взаимодействия.

Настройка платформы Разворачивание и настройка программного обеспечения платформы, подготовка платформы к дальнейшему функционированию.

Формирование баз знаний Определение структуры баз знаний в соответствии и особенностями целевой аудитории. Настройка и наполнение баз знаний с применением инструментов платформы.

Машинное обучение Обучение баз знаний с применением технологий машинного обучения и при участии оператора или аналитика.

Запуск в эксплуатацию и постпроектная работа Опытная эксплуатация функционала платформы, баз знаний и алгоритмов машинного обучения. Устранение ошибок. Запуск. Дообучение баз знаний и корректировка их ключевых параметров.

Истории успеха