استفسار حول استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الشكاوى

أهلاً أنس،

الدورة ستفيدك كثيراً في طلبك من تحليل الشكاوي وتصينفها وغيره من الطلبات ، يجب عليك التركيز على الأقسام التالية:

• تحليل البيانات Data Analysis : يركز هذا القسم على أساسيات تحليل البيانات. ستساعدك هذه الوحدة على فهم كيفية قراءة بيانات الشكاوى، واستخراج معلومات أساسية منها مثل تواتر الشكاوى حسب الفئات.
• التعلم الآلي (Machine Learning): تركز الدورة على تصنيف البيانات باستخدام تقنيات مثل Naive Bayes وLogistic Regression وSVM وDecision Tree. هذه الخوارزميات مفيدة جدا لتصنيف الشكاوى بشكل تلقائي إلى فئات (مثل تصنيفات الشكاوى الموجودة لديك). يمكنك أيضا استخدام تقنيات التجميع (Clustering) لاكتشاف الأنماط المتكررة أو القضايا الناشئة بدون الحاجة إلى تصنيف مسبق.
• معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): نظراً لأن الشكاوى تحتوي على نصوص غير منظمة، ستحتاج إلى معالجة اللغة الطبيعية لتحليلها. تقنيات مثل تحويل النص إلى متجهات (Embedding) واستخراج العبارات الرئيسية (Keyphrase Extraction) ستساعدك على استخراج المعلومات الأساسية من الشكاوى، مثل موضوع الشكوى، وتكرارها.
• التعلم العميق (Deep Learning): يحتوي هذا القسم على شبكات RNN و LSTM، وهي مفيدة لتحليل الشكاوى النصية مع مراعاة تسلسل الكلمات، مما يساعد على فهم سياق الشكوى واكتشاف الأنماط المتكررة.
• التعلم الزمني وتحليل السلاسل الزمنية: لاحتياجاتك المتعلقة بالأنماط الزمنية، سيساعدك هذا القسم في تحليل تواتر الشكاوى بمرور الوقت. هذه التقنيات ستكون مفيدة في التعرف على فترات تزايد الشكاوى المتعلقة بموضوع معين.

الدورة تتكون من العديد من المسارات و التي تكونك بشكل ممتاز لتستطيع العمل على مشروعك و حتى على مشاريع أكبر، فتبدأ بمسار لغة بايثون، خاصة لأن اللغة تستخدم في بناء وتحليل البيانات وتطوير نماذج تعلم الآلة، وبالتالي ستساعدك هذه المهارات في كتابة الأكواد الخاصة بمعالجة البيانات وتحليلها.

و في مسار التعامل مع البيانات ستتعلم أساليب تنظيم وتصفية وتنسيق بيانات الشكاوى بحيث تصبح جاهزة للتحليل، و كذا مسار تحليل البيانات الذي يعد جزء محوريا، حيث يساعدك على فهم أساليب تحليل البيانات الإحصائية واستكشاف الاتجاهات والأنماط، و ستحتاج إلى هذه المهارات لتحليل الشكاوى ومعرفة المشكلات المتكررة، وإجراء تحليلات زمنية، و بما أنك تتعامل مع نصوص الشكاوى، فإن النماذج النصية الكبيرة LLM ستكون مفيدة، يمكنك استخدامها لتصنيف الشكاوى حسب المحتوى، واستخراج الموضوعات الشائعة، وتحديد المشكلات الرئيسية تلقائيا.

و الدورة أيضا تحتوى على مسارات تعلم الآلة والتعلم العميق، و هذه التقنيات هي جوهر التحليلات المتقدمة، حيث يمكنك تدريب نماذج تصنيف مخصصة لتصنيف الشكاوى تلقائيا حسب النوع أو الموضوع، التعلم العميق سيساعد في بناء نماذج قادرة على فهم التعقيدات في نصوص الشكاوى واستخراج المعلومات ذات الصلة.
و بما أن بياناتك حساسة، فبالإمكان تنفيذ معظم أدوات الذكاء الاصطناعي مباشرة على خوادم الشركة دون الحاجة لرفع البيانات على الإنترنت.

يمكنك الاستعانة بمسارات الدورة ودروسها في مشاريعك، فبالنسبة لتصنيف الشكاوى يمكن استخدام نماذج التعلم الآلي (Machine Learning) لتصنيف الشكاوى تلقائيا إلى فئات محددة مثلا خدمة العملاء، المشاكل التقنية، التسليم يمكن تدريب هذه النماذج على بياناتك الحالية لتصنيف الشكاوى بدقة عالية.

فمثلا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) سيساعدك تعلم هذا المجال في تحليل النصوص ومعرفة ما يدور في ذهن العميل بالتحديد يمكنك استخدام تقنيات NLP مثل معالجة النصوص وتصنيف المشاعر (Sentiment Analysis) لمعرفة رأي العملاء من خلال شكواهم.

كما أنه يمكن استخدام الشبكات العصبية (Neural Networks) لإنشاء نماذج أكثر تعقيدا للتصنيف، خاصة إذا كانت تصنيفات الشكاوى متنوعة أو تحتوي على معلومات غامضة.

بالنسبة لاستخراج الأنماط يمكن استخدام أدوات تحليل البيانات لتحديد الأنماط في الشكاوى مثلا إذا كانت هنالك مشكلة متكررة في منتج معين، أو زيادة في عدد الشكاوى في وقت محدد كما أنصحك بالمتابعة من البداية مع التركيز على هذه المسارات في الدورة:

• معالجة البيانات (Data Processing): لفهم كيفية تحضير بياناتك وتحويلها إلى شكل مناسب للتعلم الآلي مهم جدا.
• معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): ستكون أساسا لتحليل نصوص الشكاوى ومعرفة الأنماط اللغوية فيها.
• التعلم الآلي (Machine Learning): تعد أساسا للعديد من التطبيقات التي تريد تنفيذها، مثل تصنيف الشكاوى وتحديد الأنماط.
• التحليل الزمني (Time Series Analysis): سيساعدك على فهم كيفية التعامل مع البيانات مع مرور الوقت و التنبؤ بالمستقبل.