Représentation multimodale : Apprendre à partir des données brutes pour détecter l’état émotionnel des clients dans l’industrie financière grâce au mécanisme d’attention
Actuellement, les efforts des centres d’appels dans ce domaine sont largement réactifs. Quelqu’un appelle, il est fâché, et les agents réagissent en conséquence. Cependant, cette approche n’est pas toujours la plus efficace, surtout avec des clients difficiles. Par conséquent, connaître l’état émotionnel actuel du client est très important pour une résolution appropriée des problèmes. L’informatique affective peut être utilisée pour détecter et évaluer rapidement l’émotion du client; par exemple, si le client est en colère ou frustré, l’algorithme détectera cet état émotionnel et avertira l’agent pour qu’il soit plus patient, compréhensif et, surtout, sache comment gérer le client.
Voir la description complète du projetAlessandro Lameiras Koerich
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