El chatbot tradicional de nuestro cliente, con diálogos rígidos y reconocimiento de palabras clave, ofrecía una experiencia de cliente insatisfactoria. A menudo, los clientes no podían resolver sus problemas a través del chat o del robot de voz. Además, la solución tenía problemas para entender los dialectos regionales. Estos problemas daban lugar a un elevado número de solicitudes de clientes que requerían la intervención de un agente de servicio.
A pesar de su autonomía, el chatbot existente estaba limitado por su incapacidad para manejar la complejidad del lenguaje humano sin flujos de diálogo predefinidos, lo que requería un mantenimiento manual exhaustivo. Esta ineficacia, combinada con la insatisfacción de los clientes con la experiencia de usuario y el diseño del bot, subrayó la necesidad de una solución más sofisticada basada en IA.»,»column_count»:8,»offset»:2,»toggle_lead»:true,»style»:{«spacing»:{«padding»:{«top»:»var:preset|spacing|80″}}}} /–> <!– wp:exp/content {"headingType":"h4","firstTitle":"The approach","firstTitleColor":"#000000","body":"Dada la velocidad a la que se está desarrollando la GenAI, los proveedores de soluciones de IA ya utilizan varios enfoques diferentes. En Eraneos, decidimos satisfacer los requisitos del cliente utilizando una técnica de «Mezcla de Expertos» (MoE). Se trata de una arquitectura de aprendizaje automático en la que una única red neuronal se organiza en una pila de capas, y el problema global se divide entre «expertos» más pequeños y especializados.
El reto que plantea la complejidad potencial de las aportaciones de los clientes podría resolverse mediante el modelo de divide y vencerás del enfoque MoE. En lugar de predefinir el chatbot para el número casi infinito de permutaciones que podrían surgir durante una conversación, nuestra solución GenAI utiliza una función de compuerta para garantizar que la entrada del cliente se envía al experto con la mayor probabilidad de proporcionar la respuesta correcta.
El objetivo no era simplemente redefinir los flujos de diálogo y superponer GenAI para comprender mejor la intención del cliente. En su lugar, Eraneos quería replantearse por completo el sistema actual y crear una solución completamente nueva utilizando servicios de AWS preconfigurados.
Además de reducir el número de interacciones basadas en agentes, otro objetivo era aumentar la satisfacción del cliente. Una ventaja de utilizar un enfoque MoE es que la solución es capaz de resolver un gran número de intenciones de los clientes enviando cada consulta al experto en IA adecuado. Una vez implantada, la solución reducirá significativamente la latencia y creará conversaciones más naturales.
Si el chatbot y la voz GenAI no son capaces de resolver una consulta debido a su complejidad, Eraneos ha establecido una metodología para conectar al cliente con un agente humano. Cuando es necesario, el cliente es transferido rápidamente al centro de contacto, que incluye varios departamentos y una serie de expertos. Además, hay varios escenarios de escalada, con un seguimiento continuo de las emociones para medir el sentimiento del cliente.»,»column_count»:8,»offset»:2,»style»:{«spacing»:{«padding»:{«top»:»var:preset|spacing|40″}}}} /–>
Nuestro cliente es una importante institución financiera de Europa. Se ha comprometido a ofrecer a sus clientes una amplia gama de soluciones innovadoras en las áreas de pagos, inversiones, planificación de la jubilación y financiación. Con una historia que se remonta a más de un siglo, el cliente entiende el ritmo y la importancia de adoptar el cambio tecnológico. Al mismo tiempo, opera en una jurisdicción y un sector con algunos de los requisitos normativos más estrictos del mundo. La empresa es consciente de que, si bien los clientes exigen implantaciones vanguardistas, comprometer el cumplimiento de la normativa nunca es una opción.
Para garantizar la más amplia gama de casos de uso, el chatbot GenAI de Eraneos puede entender una variedad de idiomas hablados por los clientes del cliente. Para lograrlo, Eraneos estudió los modelos existentes y los ajustó para tener en cuenta los dialectos regionales. Esto es esencial, ya que las herramientas de voz a texto existentes no funcionan bien con los idiomas y dialectos comunes utilizados por los clientes del cliente.»,»column_count»:8,»offset»:2,»style»:{«spacing»:{«padding»:{«top»:»0″}}}} /–>
Our Mixture-of-Experts approach allows the solution to effectively handle 40,000 customer calls per week, ultimately reducing agent-based interactions to zero.
El último paso en el proceso de entrega de una solución GenAI que cumpla todos los objetivos del cliente es realizar pruebas exhaustivas para garantizar la conformidad. Tras esto, el cliente no sólo podrá utilizar GenAI para proporcionar un mayor nivel de servicio al cliente, sino que también podrá disfrutar de los beneficios de la solución con tranquilidad, sabiendo que esta nueva tecnología no creará conflictos con los reguladores.»,»column_count»:8,»offset»:2,»style»:{«spacing»:{«padding»:{«top»:»0″}}}} /–>
Creemos juntos un cambio sostenible
