SYSTEMS AND METHODS RELATING TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE LONG-TAIL GROWTH THROUGH GIG CUSTOMER SERVICE LEVERAGE

A method of training an artificial intelligence system to handle long-tail interactions according to an embodiment includes receiving a user question from a user, analyzing the user question with a natural language understanding engine to determine whether an intent of the user question matches an answer in an answer knowledgebase of the system, transferring at least the user question of the interaction to a primary subject matter expert in response to determining that the intent of the user question does not match an answer in the answer knowledgebase, receiving an expert answer to the user question from the primary subject matter expert, transferring an interaction package including the user question and the expert answer to at least one evaluator for validation, and automatically training the natural language understanding engine based on the user question and the expert answer in response to successful validation of the expert answer. Selon un mode de réalisation, l'invention concerne un procédé d'entraînement d'un système d'intelligence artificielle pour gérer des interactions de longue queue consistant à recevoir une question d'utilisateur en provenance d'un utilisateur, à analyser la question d'utilisateur au moyen d'un moteur de compréhension de langage naturel pour déterminer si une intention de la question d'utilisateur correspond à une réponse contenue dans une base de connaissances de réponse du système, à transférer au moins la question d'utilisateur de l'interaction à un expert de sujet d'intérêt primaire en réponse à la détermination du fait que l'intention de la question d'utilisateur ne correspond pas à une réponse contenue dans la base de connaissances de réponse, à recevoir une réponse d'expert à la question d'utilisateur en provenance de l'expert de sujet d'intérêt primaire, à transférer un paquet d'interaction comprenant la question d'utilisateur et la réponse d'expert à au moins un évaluateur à des fins de validation, et à entraîner automatiquement le moteur de compréhension de langage naturel sur la base de la question d'utilisateur et de la réponse d'expert en réponse à une validation réussie de la réponse d'expert.