تصميم سيناريو لطلبات الفرز والتوجيه. إرجاع JSON {"scenario_name":..."،"،trigger":..."،"،ai_step":..."،"،routing":..."،"،action":"..."}. ai_step — تصنيف الطلب (القسم/الموضوع/الأولوية) + استخراج جهات الاتصال + تقييم الثقة؛ routing - تحديد الجهة التي سيتم إرسالها حسب الفئة، والإشارة إلى أن التطبيقات ذات الثقة المنخفضة يتم التحقق منها يدويًا بواسطة شخص (فرع "مشكوك فيه -> شخص")؛ action — إنشاء بطاقة من الشخص المسؤول وتأكيدها للعميل.
التطبيقات عبارة عن رسائل ونماذج ورسائل حيث يريد العميل شيئًا ما. ومهمة الأتمتة هي قبول الطلب وفهم جوهره وتسليمه للشخص المناسب دون فرز يدوي. المخطط: المشغل - تم ملء النموذج أو تلقي رسالة؛ خطوة الذكاء الاصطناعي - تصنيف الطلب (القسم، الموضوع، الأولوية) وسحب جهات الاتصال؛ خطوة التوجيه - حدد المستلم حسب الفئة؛ الإجراء - أنشئ بطاقة في قائمة مهام الشخص المسؤول وأكد للعميل قبول الطلب. الآليات: يعمل الذكاء الاصطناعي كمرسل - يقرأ النص الحر ويضعه على الرفوف، وينظر التوجيه ببساطة إلى الملصق. الرافعة المالية: أرسل دائمًا للعميل تأكيدًا فوريًا "تم الاستلام، ونحن نعمل على ذلك" - وهذا يلغي نصف الطلبات المتكررة. البصيرة: اطلب من الذكاء الاصطناعي إعادة ليس فقط الفئة، ولكن أيضًا الثقة فيها؛ قم بإرسال الطلبات بثقة منخفضة للمراجعة اليدوية بدلاً من التدفق العام. الحيلة الثانية: أضف موعدًا نهائيًا ذا أولوية حتى لا يغرق الأمر العاجل. أحد الأخطاء النموذجية للمبتدئين: الثقة في الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرار النهائي بشأن التطبيقات المثيرة للجدل دون أي تراجع. ابدأ دائمًا فرع "المشكوك فيه -> الشخص"، وإلا فإن الحالة النادرة والغريبة ستسير في الاتجاه الخاطئ وتضيع بهدوء.
فتح إمكانية الوصول لإرسال الحلول لمراجعة الذكاء الاصطناعي الفورية.