GPT-2 voor commercieel gebruik in contactcenters
Deepdesk B.V. ontwikkelt een machine learning platform dat contact center medewerkers ondersteunt met GPT-2 technologie, gericht op het verbeteren van klantinteractie en efficiëntie zonder volledige automatisering.
Projectdetails
Inleiding
Deepdesk B.V. is een tech start-up, opgericht in 2019, die zich hoofdzakelijk richt op de ontwikkeling van machine learning technieken die gebruikt kunnen worden ter ondersteuning van contactcenters van bedrijven.
Huidige Technologie
Er is momenteel een tweesplitsing gaande met betrekking tot de gebruikte technologie voor contactcenters. Bedrijven kiezen voor:
- Volledige automatisering van hun klantcontactcenter door middel van chatbots.
- Ondersteunende technologie voor contactcenter medewerkers op basis van machine learning die worden gecontroleerd door mensen.
Beide oplossingen hebben voor- en nadelen met betrekking tot kosten en kwaliteit van de geleverde dienstverlening.
Ontwikkeling van het Platform
Deepdesk ontwikkelt sinds 2019 een machine learning platform dat contactcenter medewerkers ondersteunt in het beantwoorden van klantvragen, zonder dat het systeem de mensen volledig vervangt. Zo is zij in staat om klanten sneller te helpen met kwalitatief hoogwaardige informatie.
Projectdoel
In dit project onderzoekt Deepdesk de technische en economische haalbaarheid van de ontwikkeling van een machine learning oplossing die Generative Pretrained Transformer 2 (GPT-2) technologie in een live omgeving kan gebruiken. Deze machine learning technologie is zeer vooruitstrevend in het kunnen voorspellen van tekst op basis van een minimale input, maar kan niet op grote schaal toegepast worden omdat deze machine learning techniek te zwaar is om veel simultane gebruikers in realtime te ondersteunen.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
Subsidiebedrag | € 20.000 |
Tijdlijn
Startdatum | Onbekend |
Einddatum | Onbekend |
Subsidiejaar | 2020 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Deepdesk B.V.penvoerder
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Nederlandstalige GPT-2 aanvul AI-programmatuurDeepdesk onderzoekt de haalbaarheid van het toepassen van GPT-2 voor contextafhankelijke tekstgeneratie in het Nederlands om de efficiëntie van correspondentie in contactcenters te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
POTENTaiLIZERHet project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-product, POTENTaiLIZER, om MKB-bedrijven te ondersteunen bij het optimaliseren van hun bedrijfsvoering via data-analyse en strategische tips. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Digitale AI Customer Service AssistentHet project onderzoekt de haalbaarheid van een lokale AI-assistent voor customer service in de verzekerings- en telecomsector. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2024 | Details |
Haalbaarheidsonderzoek TEOS and TDM Smart AssistantBlue and Red ontwikkelt een AI-chatbot voor TEOS Manage die tijdens vergaderingen op spraakbasis maatwerkafbeeldingen genereert en werkplekfuncties beheert om efficiëntie en gebruiksgemak te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Activating Business Intelligence (BI) data with AI: from data to infoHet project richt zich op het ontwikkelen van een AI-gebaseerd platform voor bedrijven om efficiënter inzichten uit data te verkrijgen, met aandacht voor technische haalbaarheid en marktpotentieel. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
Nederlandstalige GPT-2 aanvul AI-programmatuur
Deepdesk onderzoekt de haalbaarheid van het toepassen van GPT-2 voor contextafhankelijke tekstgeneratie in het Nederlands om de efficiëntie van correspondentie in contactcenters te verbeteren.
POTENTaiLIZER
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een AI-product, POTENTaiLIZER, om MKB-bedrijven te ondersteunen bij het optimaliseren van hun bedrijfsvoering via data-analyse en strategische tips.
Digitale AI Customer Service Assistent
Het project onderzoekt de haalbaarheid van een lokale AI-assistent voor customer service in de verzekerings- en telecomsector.
Haalbaarheidsonderzoek TEOS and TDM Smart Assistant
Blue and Red ontwikkelt een AI-chatbot voor TEOS Manage die tijdens vergaderingen op spraakbasis maatwerkafbeeldingen genereert en werkplekfuncties beheert om efficiëntie en gebruiksgemak te verbeteren.
Activating Business Intelligence (BI) data with AI: from data to info
Het project richt zich op het ontwikkelen van een AI-gebaseerd platform voor bedrijven om efficiënter inzichten uit data te verkrijgen, met aandacht voor technische haalbaarheid en marktpotentieel.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
---|---|---|---|---|
Democratizing AI for cognitive process automationDeepOpinion is a no-code B2B SaaS platform that automates unstructured text processes using AI, enabling users to build intelligent workflows and enhance existing bots with advanced cognitive skills. | EIC Accelerator | € 1.950.095 | 2023 | Details |
Synthetische Data GeneratorHet project ontwikkelt een automatische data generator voor synthetische data om AI-modellen in de agrarische en industriële sector te trainen, met als doel de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 176.050 | 2023 | Details |
DEep COgnition Learning for LAnguage GEnerationThis project aims to enhance NLP models by integrating machine learning, cognitive science, and structured memory to improve out-of-domain generalization and contextual understanding in language generation tasks. | ERC Consolid... | € 1.999.595 | 2023 | Details |
Synthetische Data GeneratorHet project ontwikkelt een automatische synthetische data generator voor het trainen van AI-modellen in de agrarische en industriële sector. | Mkb-innovati... | € 176.050 | 2023 | Details |
Democratizing AI for cognitive process automation
DeepOpinion is a no-code B2B SaaS platform that automates unstructured text processes using AI, enabling users to build intelligent workflows and enhance existing bots with advanced cognitive skills.
Synthetische Data Generator
Het project ontwikkelt een automatische data generator voor synthetische data om AI-modellen in de agrarische en industriële sector te trainen, met als doel de efficiëntie en nauwkeurigheid te verbeteren.
DEep COgnition Learning for LAnguage GEneration
This project aims to enhance NLP models by integrating machine learning, cognitive science, and structured memory to improve out-of-domain generalization and contextual understanding in language generation tasks.
Synthetische Data Generator
Het project ontwikkelt een automatische synthetische data generator voor het trainen van AI-modellen in de agrarische en industriële sector.