Искусственный интеллект Yva.ai позволяет анализировать семантику коммуникации без доступа к его содержимому.

Информация, содержащаяся в текстовых сообщениях, является чрезвычайно чувствительной для бизнеса наших клиентов. Осознавая это, мы сознательно спроектировали Yva.ai таким образом, что вся текстовая аналитика реализована как классификация. Перед системой стоит задача: понимать наличие или отсутствие в тексте набора высокоуровневых признаков, способных дать полезную информацию о производительности отдельных сотрудников компании, об их вкладе в здоровую атмосферу в коллективе, о фактическом (не номинальном) месте сотрудника в бизнес-процессах предприятия.

Yva.ai спроектирована таким образом, что текстовые сообщения не хранятся в платформе, поэтому их невозможно прочитать или украсть, они существуют только в информационных системах компании клиента. Доверять Yva.ai чтение текста — абсолютно безопасно.

Мы разработали и запатентовали двухступенчатую процедуру работы с текстом. Благодаря ей, мы можем использовать уже обученные классификаторы или обучить новые даже не имея самого текста.

Задача в понимании системы Yva.ai — это наличие в содержательной части сообщения поручения для конкретного человека или группы сотрудников. 

Примеры задач:

  • Распечатай, подпиши и направь курьера с документами по указанному ниже  адресу.

  • Соберите совещание, обсудите мое предложение и отпишитесь по результату. 

  • Уважаемый Виктор Викторович, просьба выбрать приемлемый вариант и дать соответствующее указание.

 

Метрики по коммуникации с задачами делятся на три блока:

  • Метрики для всех контактов, то есть любая коммуникация с задачами сотрудника,

  • Метрики для внутренних контактов, то есть коммуникация с задачами внутри организации,

  • Метрики для внешних контактов, то есть коммуникация с задачами с людьми вне организации.

Для каждого блока метрик Yva.ai рассчитывает:

Количество полученных писем с задачами

Количество входящих писем сотрудника с задачами без учёта рассылок и автоматических уведомлений.

Доля полученных писем с задачами

Доля входящих писем сотрудника с задачами от всех полученных писем без учёта рассылок и автоматических уведомлений.

Количество отправленных писем с задачами

Количество исходящих писем сотрудника с задачами без учета писем, которые помечены как автоматические.

Доля отправленных писем с задачами

Доля исходящих писем сотрудника с задачами от всех полученных писем без учёта рассылок и автоматических уведомлений.

Среднее время ответа на письма с задачами

Среднее время ответа сотрудника на входящие письма с задачами при учете только тех писем, на которые сотрудник ответил. 
Расчет для недели: берутся все исходящие письма пользователя за неделю. Для каждого из этих писем проверяется - какие из них были ответами на входящее предыдущее письмо с задачей. Для каждого письма, которое является ответом, берется разница в ЧЧ:ММ:СС между моментом отправки ответа и моментом получения задачи. За неделю берётся медиана всех полученных значений. Из подсчёта исключаются письма которые помечены как автоматические.
Расчет за период больше недели: медиана недельных значений.

Доля ответов на письма с задачами

Доля входящих писем с задачами, на которые сотрудник ответил.

Расчет для недели: берутся все входящие письма пользователя с задачами. Для каждого из этих писем проверяется - был ли ответ на это письмо с задачей. Это даёт +1 письмо-ответ.
Из списка писем-ответов исключаются отправленные письма, которые помечены как автоматические.
Искомая метрика считается, как «количество писем-ответов» / «общее количество полученных писем».

  • Расчет для периода больше недели: медиана недельных значений.

В Reports API отображается: