Tutkimus & Kehitys
Tutustu meneillään oleviin tutkimusprojekteihimme, jotka muokkaavat tekoälyteknologian tulevaisuutta.
Tekoälyagentit & työnkulut
Näe, miten kehitämme entistä kykenevämpiä ja luotettavampia tekoälyagentteja, jotka pystyvät hallitsemaan monimutkaisia tehtäviä ja työnkulkuja.
Edistyneet RAG-järjestelmät
Tutustu Retrieval-Augmented Generation -tutkimukseemme, jolla tehdään tekoälyvastauksista entistä tarkempia ja kontekstitietoisempia.
Asiakasälykkyys
Katso, miten mullistamme asiakasymmärryksen tekoälyn avulla, hyödynnämme edistyksellistä analytiikkaa ja mallinnamme käyttäytymistä.
Vahvistusoppiminen
Lue, miten käytämme vahvistusoppimista luodaksemme tekoälyjärjestelmiä, jotka kehittyvät jatkuvasti reaalimaailman vuorovaikutusten myötä.
LASTBOT AI CORE
Tero Heinonen
Chairman and Co-Founder
Mistä lähdimme
Perustan rakentaminen asiakasymmärryksen työkaluilla ja dataintegraatioilla
Missä olemme nyt
Kehittynyttä personointia ja automaattista segmentointia
Minne olemme matkalla
Kattava tekoälytyökalupakki nopeaan ratkaisukehitykseen
Rakensimme kaikki työkalut puolestasi, jotta sinun ei tarvitse
Teimme tiivistä yhteistyötä kärkiasiakkaidemme kanssa ratkaisten heidän arjen haasteitaan asiakasviestinnässä. Tämä johti modulaaristen ominaisuuksien kehittämiseen, joita yhdistelemällä voimme luoda räätälöityjä ratkaisuja tai uusia tuotteita. Tätä perustyökalupakkia kutsumme LastBot AI CORE -ratkaisuksi.
Aloitimme asiakasymmärryksen työkaluista: CRM-integraatiot, asiakasdatan puhdistus ja rikastaminen sekä älykäs asiakashaku ja -scraping. Kehitimme myös syvällisen profilointimoduulin, joka hyödyntää tekoälyä tuottamaan ennennäkemättömän tarkkoja asiakasprofiileja sisältäen muun muassa päätöksentekotyyliin, viestintätyyliin, arvoihin ja kiinnostuksen kohteisiin liittyviä tietoja.
Laajensimme kokonaisuutta personoinnin ja hyperpersonoinnin alueelle. LastBotin automaattinen segmentointityökalu jakaa asiakkaat valittuun segmenttimäärään, ja segmenttikohtainen personointi muotoilee viestit niin, että ne puhuttelevat jokaista ryhmää mahdollisimman osuvasti.
Yksi vaikuttavimmista osa-alueista on ollut yksilöllisesti räätälöity viestintä, joka hyödyntää kaikkea saatavilla olevaa dataa ja tuottaa henkilökohtaisia viestejä segmenttikoon ollessa vaikka yksi. Näitä viestejä voidaan käyttää niin chatboteissa, sähköpostissa kuin muissakin kanavissa.
Edellä mainittu on jo vaikuttava tekoälymarkkinoinnin kokonaisuus, mutta emme pysähtyneet siihen. Rakensimme vahvistusoppimisen kehyksen, joka oppii jatkuvasti tosielämän tuloksista, kuten myynneistä, konversioista tai klikkauksista. Näin tekoälymme sopeutuu muutoksiin, kuten trendeihin, ja kehittyy jatkuvasti, jotta viestit ovat aina entistä osuvampia. Näihin liittyy useita patenttihakemuksia, jotka käsittelevät kielimallien suorituksen optimointia ja viestien valintaa.
Työkalu ilman asianmukaista dataa ei auta ketään. LastBot AI CORE sisältää kattavan kehyksen liiketoimintadatan, kuten tuotteiden, brändien, kampanjoiden ja ohjeistusten, tallentamiseen ja hallintaan. Mukana on edistynyt RAG (Retrieval-Augmented Generation) -tuki, indeksointi ja dokumenttianalyysi. Asiakkaamme voivat itse ylläpitää dokumentaatiotaan helposti, tai voimme tarjota kokonaispalvelun, jossa pidämme datasi ajan tasalla tekoälyä varten.
Monella asiakkaalla on nopeasti vaihtuvaa varastoa, kuten verkkokaupoilla. Olemme toteuttaneet räätälöityjä integraatioita operatiivisiin järjestelmiin, jotta tuote- ja varastotiedot pysyvät aina ajantasaisina.
Emme rakentaneet ainutlaatuista markkinointikokonaisuutta vain kerran, vaan päivitämme ja ylläpidämme LastBot AI CORE -ympäristöä jatkuvasti. Seuraamme pohjateknologioiden, kuten suurten kielimallien (LLM), kehitystä, jotta asiakkaamme pysyvät aina kehityksen kärjessä. Näin säästämme asiakkailtamme aikaa ja kustannuksia tarjoamalla tuoreinta tekoälyosaamista.
Ystävällisin terveisin,
Tero Heinonen
LastBotin toinen perustaja ja ohjelmistokehittäjä, joka on kirjoittanut tuotantoon yli miljoona riviä koodia ja saanut yli 25 patenttia.
Uusimmat tutkimusuutiset
Näytä kaikki tutkimukset →1/20/2025
Uusi RL-viitekehys monikanavaiseen asiakasviestintään
Miltä kuulostaisi asiakasviestintä, joka säätää itseään automaattisesti jokaisen kohtaamisen perusteella? Tätä tavoitellaan uudessa tutkimuspaketissa, jossa vahvistusoppiminen vie personoinnin ja suositukset uudelle tasolle.
Lue lisää →1/20/2025
Condensed LLM Learning with Human Feedback
Tekoälystä on tulossa yhä tärkeämpi työkalu, ja tämä tutkimuspaketti keskittyy siihen, miten voimme muovata isoja ja pieniä kielimalleja entistä luotettavammiksi ihmisten antaman palautteen sekä fiksujen tiivistämistekniikoiden avulla.
Lue lisää →