Preparing Enterprise Data for LLM-Assisted Customer Issue Analysis: A Governance-Centric Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing adoption of Large Language Models (LLMs) in enterprise environments has transformed customer support operations by enabling intelligent issue classification, automated response generation, and context-aware analytics. The effectiveness performance of LLM-powered customer issue analysis relies on the quality, governance, security, and compliance of enterprise data preparation pipelines, though. Organizations are still grappling with a host of issues, including poor record management, differing metadata, concerns about privacy, and compliance with regulations, that hinder the trustworthiness and scalability of AI-powered customer service. To address these gaps, this study introduces a framework centered on governance principles for preparing data for use by LLMs to analyses customer issues, incorporating all of the following aspects into a single analytical architecture data ingestion, cleansing, metadata management, compliance enforcement, data lineage tracking and privacy-aware data preprocessing. This framework also adopts governance-centric components, like access control, audit logging, anonymization, semantic enrichment and policy validation, to enable secure and explainable AI operations. The analytical performance has been shown to be improved by experimental evaluation over 10,000 enterprise customer support tickets, resulting in 92.3% classification accuracy and 0.91 F1-score in comparison to conventional ungoverned LLM approaches. The framework also lowered the chances of hallucination, boosted readiness for compliance and kept the inference latency low enough to meet the needs of real-time enterprise applications. The findings show that data preparation with governance awareness significantly contributes to the reliability, transparency, and scalability of LLM-powered customer service solutions. The suggested framework offers a pragmatic approach for the trustworthy enterprise AI adoption and secure, compliant, and efficient analysis of customer issues for modern digital organizations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,023 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle