스스로 문제를
해결하는 플랫폼.
경쟁사들이 파이프라인 문제로 골머리를 앓는 동안, Swashi는 문제를 감지하고 해결책을 제안하며, 심지어 사용자가 인지하기도 전에 원클릭 승인만 남겨둡니다.
자가 치유 루프
인시던트 감지부터 사람의 승인을 거친 패치까지 5단계 – 최종 승인을 제외한 모든 과정이 자동화됩니다.
감지
Watchdog이 지속적인 실시간 하트비트를 통해 24개 Agents를 모니터링합니다.
15가지 패턴. 예측 불가능성은 제로.
모든 패턴은 실제 운영 중 발생한 인시던트에서 추출되었습니다. 시스템은 이전에 경험했기 때문에 즉시 인식합니다.
모든 해결책은
미래의 지식이 됩니다.
지금까지 해결된 모든 문제는 검색 가능한 지식으로 전환됩니다. 새로운 인시던트가 발생하면, 엔진은 관련성, 최신성, 신뢰도 순으로 가장 적합한 과거 해결책을 검색합니다.
모든 결과가
지능을 축적합니다.
시스템은 90일 동안 결과를 추적하고, 성공적인 패턴을 캠페인 DNA로 추출하며, 실패한 패턴은 안티-DNA로 블랙리스트에 추가합니다. 이를 통해 모든 캠페인이 이전보다 더 스마트해집니다.
90일 결과 추적 기간
모든 리드, 이메일, 통화, 미팅, 매출 이벤트가 추적됩니다. 시스템은 전체 판매 주기 동안 실제로 전환되는 요소를 학습합니다.
캠페인 DNA
성공적인 오프너, 제안, 반론 대응, 톤, 통화 시간대가 추측이 아닌 측정된 결과에서 추출됩니다.
안티-DNA
실패한 패턴도 동일하게 보존됩니다. 시스템은 무엇을 하지 말아야 할지 학습하여 값비싼 퇴보를 방지합니다.
윌슨 스코어 밴딧
실험은 윌슨 스코어 신뢰 구간을 사용하여, 단순한 50/50 분할이 아닌 성공적인 방향으로 트래픽을 동적으로 전환합니다.
글로벌 학습 경계
귀하의 데이터는 다른 테넌트를 학습시키는 데 사용되지 않습니다. 식별 불가능한 집계 신호만 상향 전달되어 기업의 신뢰를 보호합니다.
무단 최적화 없음
시스템은 사람의 승인 없이 자체 프레임워크를 편집하거나, Agent 프롬프트를 재작성하거나, 로직 변경 사항을 배포할 수 없습니다.
블랙박스가 아닙니다.
통제권은 당신에게 있습니다.
영향력이 클수록 더 높은 승인이 필요합니다. Swashi는 사람의 승인 없이 자율적으로 어떤 것도 배포, 병합 또는 변경하지 않습니다.