Manhattan ist Vorreiter bei der Nutzung von GenAI im Supply-Chain-Commerce

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Manhattan Associates gibt die Einführung von Manhattan Active® Maven bekannt – einer spezialisierten Lösung für generative künstliche Intelligenz (GenAI), die für den Kundenservice entwickelt wurde.

BildDüsseldorf, 16. Mai 2024 – Manhattan Associates (NASDAQ: MANH) gibt die Einführung von Manhattan Active® Maven bekannt. Dabei handelt es sich um eine spezialisierte Lösung für generative künstliche Intelligenz (GenAI), die für den Kundenservice entwickelt wurde, zusammen mit Manhattan Assist, das alle Manhattan Active-Lösungen um wegweisende GenAI-Funktionen erweitert. Das Unternehmen setzt diese hochmoderne Technologie ein, um die Interaktion mit den Verbrauchern zu revolutionieren und die Art und Weise zu verbessern, wie die Kunden von Manhattan mit ihren Lösungen arbeiten.

Manhattan Active Maven macht sich die Leistungsfähigkeit der GenAI-Technologie zunutze, um das Kundenerlebnis zu optimieren und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken. Die innovative Lösung bietet einen GenAI-gesteuerten Chatbot für Konsumenten und diverse GenAI-Funktionen, die darauf abzielen, die Effizienz und die Servicestandards von Mitarbeitern im Kundenservice zu verbessern. Manhattan Active Maven ist in die branchenführende Omnichannel-Commerce-Lösung von Manhattan integriert und der erste GenAI-gestützte Kundenservice-Chatbot mit nativem Zugriff auf Bestellungen, Zahlungen, Filialstandorte und Produktverfügbarkeit.

Manhattan hat die Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) genutzt, um das Chatbot-Erlebnis vor und nach dem Kauf neu zu gestalten. Manhattan Active Maven erstellt personalisierte Antworten, die dynamisch und kontextabhängig sind, ähnlich wie die von menschlichen Beratern. Manhattan Active Maven ist außerdem sehr einfach zu implementieren. Es sind keine Regeln, Skripte oder Integrationen erforderlich. Einzelhändler binden es einfach in ihre Website ein, und die Lösung ist sofort einsatzbereit

“GenAI ist eine der faszinierendsten Technologien seit Jahren, und sie verspricht, den Kundenservice neu zu definieren”, sagt Ellie Crawford, Director of Product Management bei Manhattan Associates. “Manhattan Active Maven und Manhattan Assist stellen eine spannende Anwendung dieser Technologie in der Lieferkette und im Handel dar und bieten ein neues Maß an Personalisierung, Produktivität und Kosteneinsparungen.”

Manhattan kündigt außerdem Manhattan Assist an, einen GenAI-gestützten Assistenten, der kontextbezogene Antworten auf Fragen zu Produktfunktionen, API-Strukturen und mehr gibt. Manhattan Assist liefert zudem eine Zusammenfassung in natürlicher Sprache, die Auskunft darüber gibt, wie Manhattan Active-Anwendungen derzeit konfiguriert sind. Diese neue Funktion ist in allen Manhattan Active Solution-Abonnements enthalten und bietet Unterstützung auf Plattformebene für mehrere Personas, Rollen und Funktionen.

Verantwortlicher für diese Pressemitteilung:

Manhattan Associates
Frau Marina Lisewitsch
Fürstenwall 172
40217 Düsseldorf
Deutschland

fon ..: +49 (0) 211 8199 5975
web ..: https://www.manh.com/de-de
email : mlisewitsch@manh.com

ÜBER MANHATTAN ASSOCIATES
Manhattan Associates ist ein weltweit führender Technologieanbieter im Bereich Supply Chain- und Omnichannel-Handel. Wir vereinen Informationen über das gesamte Unternehmen hinweg, indem wir den Front-End-Verkauf mit der Back-End-Ausführung der Lieferkette zusammenführen. Unsere Software, unsere Plattformtechnologie und unsere fundierten Erfahrungen tragen dazu bei, das Umsatzwachstum und die Rentabilität unserer Kunden zu steigern.

Manhattan Associates entwirft, entwickelt und liefert führende Cloud- und On-Premises-Lösungen, damit Sie in Ihrem Geschäft, in Ihrem Netzwerk oder in Ihrem Fulfillment-Center die Vorteile des Omnichannel-Marktes nutzen können. Weitere Informationen: https://www.manh.com/de-de

Pressekontakt:

STROOMER Communications
Frau Ina Schmaloske
Rellinger Straße 64a
20257 Hamburg

fon ..: +494085313324
email : Ina.Schmaloske@stroomer-pr.de

PM-Ersteller
Author: PM-Ersteller

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