AI-startup Watermelon lanceert vandaag een nieuwe innovatieve functie binnen hun AI-klantenservicesysteem, genaamd ‘AI Actions’. Met deze functie kan een AI-chatbot rechtstreeks gekoppeld worden aan alle soorten databases, zoals van een webshop. Het werk van programmeurs wordt hiermee uit handen genomen omdat de chatbot het programmeerwerk zelf doet. De chatbot kan dankzij deze nieuwe functie zelfstandig antwoord geven op persoonsgebonden vragen over bestellingen en andere complexe vragen beantwoorden die binnenkomen bij een klantenservice. Deze nieuwe functie is mogelijk dankzij het nieuwste GPT-4 Turbo model van OpenAI.
Wanneer een consument de AI-chatbot met de ingebouwde AI Action-functie bijvoorbeeld vraagt naar de actuele status van zijn of haar bestelling, vraagt de chatbot vervolgens eerst naar het bestelnummer. De AI-chatbot is geprogrammeerd om via dit nummer de orderstatus op te halen in de database. Het bestelnummer dient ook ter verificatie. Daarna ontvangt de klant via de chat informatie over de actuele orderstatus van de opgevraagde bestelling.
“We hebben deze nieuwe functie ontwikkeld omdat minstens 30 procent van de vragen die aan klantenservicemedewerkers worden gesteld, beantwoord moet worden met informatie vanuit de database met persoonsgegevens van een bedrijf, zoals het ordersysteem van webshop. Doordat de chatbot nu zelfstandig en binnen een seconde de benodigde informatie in het systeem kan vinden, zal dit enorm veel tijd besparen,” vertelt Alexander Wijninga, mede-oprichter van Watermelon.
De chatbot kan voorzien worden van een onbeperkt aantal acties. Zolang er een mogelijkheid is om data te verkrijgen uit een database, van bijvoorbeeld een webshop, kan de chatbot de acties uitvoeren zonder limiet. Voorbeelden van acties zijn, naast het ophalen van een bestelstatus, het beantwoorden van vragen over retouren, annuleringen, betalingen, voorraadbeheer of het wijzigen van adresgegevens.
Om de AI Action-functie in te stellen zijn drie onderdelen nodig. Allereerst moet de uit te voeren actie beschreven worden. Daarnaast dient de chatbot toegang te krijgen tot de database, wat mogelijk is via een API-key of een andere vorm van authenticatie. Ten derde moet er een set regels, ook wel API-documentatie, opgesteld worden die beschrijft waar de opgevraagde klantgegevens in het systeem te vinden zijn. De chatbot gebruikt deze informatie vervolgens om tijdens het chatgesprek met een klant realtime te programmeren om data op te halen uit de database.