AIAgentree, her müşteri hizmetleri AI kararının arkasındaki yapılandırılmış akıl yürütmeyi yakalar — geri ödeme onayları, yükseltme yönlendirmeleri, duygu temelli eylemler ve SLA uyumluluğu belirlemeleri. API çağrılarını ve gecikmeyi kaydeden gözlemlenebilirlik araçlarının aksine, AIAgentree normatif argüman grafikleri depolar: hangi kanıt geri ödeme reddini destekledi, hangi politika uygulandı, hangi alternatifler düşünüldü. Bir müşteri 'talebim neden reddedildi?' diye sorduğunda, destek yöneticiniz tam Karar Paketi'ni inceleyebilir — öneri, pro/konu argümanları, kanıtlar, politika değerlendirmesi ve mühürlü sonuç içeren sınırlı, denetlenebilir, yapılandırılmış bir temsil. Emsal Uçuş Dönmesi, destek AI'nizin zamanla daha tutarlı hale gelmesini sağlar: benzer davalar geçmiş kararları alıntılar, organizasyonunuzun istisnaları nasıl ele aldığını kurumsal hafıza oluşturur. Karar kayması tespiti, kalite sessizce bozulduğunda — müşteriler şikayet etmeden önce uyarır. 12 anlamsal öğe, yalnızca eklenebilir değişmez izler, 10ms'den az yük. API'nin neden başarısız olduğunu hata ayıklıyorlar. Müşterinin 'hayır' duyduğu nedenini açıklıyoruz.
AI'nizin her geri ödeme, yükseltme ve yönlendirme kararını neden verdiğini yakalayın — sadece ne olduğunu değil. Her AI destek eylemini açıklanabilir hale getiren yapılandırılmış akıl yürütme izleri.
En iyi: AI öncelikli destek ekipleri, müşteri deneyimi liderleri ve AI'nın geri ödemeleri, yükseltmeleri, bilet yönlendirmelerini ve müşteriyle yüz yüze kararları ölçekli bir şekilde ele aldığı organizasyonlar.
AI'niz her gün binlerce iade onayı, bilet yükseltmesi ve yönlendirme kararı alıyor. Bir müşteri "talebim neden reddedildi?" diye sorduğunda, ekibinizin yapılandırılmış bir yanıtı yok — sadece günlükler ve tahminler.
Destek yöneticileri, AI kararlarını rahatsız olan müşterilere, iç yönetime ve bazen hukuki ekiplerine anlamaları ve gerekçelendirmeleri gerekir. Yapılandırılmış mantık izleri olmadan, her açıklama manuel araştırma gerektirir.
AI destek kalitesi, kimse fark etmeden kayabilir. Onay oranları değişir, yükseltme kalıpları değişir ve çözüm kalitesi düşer — ancak karar düzeyinde görünürlük olmadan, bu sorunlar yalnızca öfkeli müşteriler aracılığıyla ortaya çıkar.
Her AI destek kararını açıklanabilir hale getirin — müşterilere, yöneticilere ve kalite ekiplerine.
12 anlamsal öğe, her AI destek kararının tam bağlamını yakalar. Müşteri geçmişi dikkate alınır, politika kuralları uygulanır, benzer davalar referans alınır ve güven seviyeleri — hepsi yapılandırılmış ve aranabilir.
Müşteriler veya yöneticiler "neden?" diye sorduğunda, yapılandırılmış bir yanıtınız var. AI'nın mantığı belgelenmiştir — neyi dikkate aldı, hangi alternatifler vardı ve neden bu eylemi seçti.
Müşteri memnuniyetini etkilemeden önce AI karar kalıplarındaki değişiklikleri tespit edin. İstatistiksel güven puanlaması, onay oranlarındaki, yükseltme kalıplarındaki ve çözüm kalitesindeki değişiklikleri binlerce karar arasında yüzeye çıkarır.
Tekrarlayan karar senaryolarını tanımlayın, yeni politikalara ihtiyaç duyan kenar durumları bulun ve otomasyon fırsatlarını keşfedin. AI'nizin zamanla benzer durumları nasıl ele aldığını ve nerelerde iyileştirmelere ihtiyaç duyulduğunu görün.
Karar Açıklanabilir
Her AI destek eylemi için yapılandırılmış mantık izleri — iadeler, yükseltmeler, yönlendirmeler ve çözümler.
Tespit Dahil
Müşteri memnuniyet puanlarını etkilemeden önce düşen AI kalitesini yakalayın.
Müşteri Güveni
Müşteriler AI kararlarını açıklayabileceğinizi bildiğinde, otomatik destek güveni artar.
“Destek AI'niz günde binlerce karar alıyor. Kalite bozulduğunda, müşteri şikayetlerinden öğreniyorsunuz — izleme sisteminizden değil. Sistem sağlığı ve karar sağlığı temelde farklı şeylerdir.”
200ms'lik bir yanıt süresi, AI'nın sadık bir müşterinin meşru geri ödemesini reddettiği anlamına geliyorsa hiçbir şey ifade etmez. Karar kayması sessizdir — toplu olarak doğruluk iyi görünürken, bireysel kararlar kötüleşir. Karar düzeyinde izleme gereklidir, altyapı düzeyinde değil.
Bu araçlar size sistemin sağlıklı olduğunu söyler. Biz, kararların iyi olduğunu söyleriz.
LLM'ler grafikleri sever. Düz veritabanlarından nefret ederler. AIAgentree, kararları yapılandırılmış argüman ağaçları olarak depolar — AI modellerinin en iyi şekilde akıl yürüttüğü format.
Her ilişki destekler veya karşı çıkar — genel "ilişkili" değil. LLM'ler, bir karar için hangi kanıtların desteklediğini veya karşı çıktığını anında bilir.
Her karar, doğal bir köke sahip 10–100 düğümden oluşan kendi kendine yeterli bir ağaçtır — milyonlarca düğümden oluşan bir karmaşaya değil. Hiçbir grafik patlaması, hiçbir kontrolsüz geçiş.
Yapılandırılmış 300–600 token parçaları, 8,000 token'lık bağlam pencerelerinden %120 daha fazla ilgili bilgi çıkarır. LLM tüketimi için özel olarak tasarlanmıştır.
Geçmiş kararlar, yeni kararlar içinde birinci sınıf argüman düğümleri haline gelir — belirsiz referanslar değil. Birleştirilebilir, alıntılanabilir, sorgulanabilir kurumsal hafıza.
Destek yığınınızı tamamlıyoruz, değiştirmiyoruz.
Bilet yönlendirme ve CRM için Zendesk, Intercom veya Freshdesk kullanın. Biz, bu iş akışları içindeki AI kararlarını izleriz, iş akışlarını yönetmeyiz.
Destek AI'nizi herhangi bir çerçeve ile oluşturun. AIAgentree, AI bir karar verdiğinde etkinleşir (iadeler, yükseltmeler, çözümler) — konuşma akışı sırasında değil.
Duygu araçları, müşterinin öfkeli olduğunu söyler. AIAgentree, AI'nın yanıtının neden onları öfkelendirdiğini söyler — kararın arkasındaki mantık.
Geliştiricilerin ajanın neden bozulduğunu bilmesi gerekir. Müşterilerinizin neden 'hayır' duyduğunu bilmesi gerekir.
AIAgentree, insan müzakeresinden AI yönetimine kadar karar zeka spektrumunun tamamını kapsayan dört ürün ailesinin bir parçasıdır.
İnsanlar arası yapılandırılmış tartışma. Ekipler, kararları çok boyutlu argüman derecelendirmesi ile artı/eksi ağaçları olarak haritalar.
Kolektif AI Zekası. 7+ LLM bağımsız olarak tartışır, ardından çapraz derecelendirir — uzlaşma güveni ortaya çıkarır.
AI Agentree, her AI destek kararı için 12 anlamsal öğe yakalar — müşteri bağlamı, sorun sınıflandırması, uygulanan politika kuralları, dikkate alınan alternatifler, güven seviyesi ve alınan nihai eylem. AI'niz bir iade onaylarsa, bir bileti yükseltirse veya bir çözüm önerirse, tam mantık zinciri eklenemez bir değişmez izde korunur.
Evet. Her AI kararı, yapılandırılmış izler aracılığıyla tamamen açıklanabilir. Bir müşteri veya yönetici 'iademe neden reddedildi?' diye sorduğunda, tam mantığı gösterebilirsiniz: uygulanan politika kuralları, dikkate alınan müşteri geçmişi, referans alınan benzer davalar ve güven seviyesi. Artık tahmin veya 'sistem karar verdi' yanıtları yok.
AI Agentree, karar kalıplarını istatistiksel güven puanlaması ile izler. AI'niz daha az iade onaylamaya, daha fazla bileti yükseltmeye veya çözüm kalıplarını değiştirmeye başlarsa, drift tespiti bu değişiklikleri müşteri memnuniyetini etkilemeden önce yüzeye çıkarır. Binlerce karar arasında kalıp değişikliklerini görürsünüz, sadece bireysel vakalar değil.
AI Agentree, her karar izinde 10ms'den az gecikme yükü ekler. Asenkron yakalama mimarimiz, müşteriyle yüz yüze olan AI ajanlarının yanıt hızlarını SLA'larını korumasını sağlar. Karar izleme, birincil iş akışıyla birlikte gerçekleşir, onu engellemez.
AI Agentree, mevcut destek yığınınızla birlikte çalışır — Zendesk, Intercom, Salesforce Service Cloud veya özel çözümler. LangChain, n8n ve özel AI ajan boru hatları ile hafif bir SDK aracılığıyla entegre olur. Karar verilerini CX analiz araçlarınızla entegre etmek için CSV veya JSON formatında dışa aktarın.
AI kararlarını izlemeye başlayın ve otomatik destekte müşteri güvenini inşa edin.