Presiona 1 Conocer Más Sobre Cómo la Inteligencia Artificial Puede Mejorar las Centrales Telefónicas

Tiempos de espera largos. Opciones de menú confusas. Música de espera molesta. Cuando todo esto termina, llegas a habar con un agente de servicio al cliente que no te puede ayudar. No es una sorpresa que odiemos el servicio al cliente.

Una empresa emergente de San Francisco, fundada por investigadores especializados en física de partículas, trabajan para resolver este problema, con la ayuda de la inteligencia artificial y las GPU. La empresa llamada  Deepgram creó una tecnología que las empresas pueden usar para evaluar rápidamente las llamadas de los clientes para mejorar el servicio.

“Nadie quiere llamar al servicio al cliente ni quiere perder tiempo”, dijo Scott Stephenson, cofundador y director ejecutivo de Deepgram. “Queremos que los clientes resuelvan sus problemas más rápidamente.”

Porqué las Centrales Telefónicas son Tan Malas

Hay mucho en juego en el servicio al cliente. Los negocios que lograron aumentar tan solo 1 % la cantidad de llamadas de clientes que se resuelven en el primer intento ahorran un promedio de $276.000 al año, de acuerdo con un estudio de SQM Group, una consultora de servicio al cliente. Los clientes que no pueden resolver sus problemas en la primera llamada tienen 8 veces más posibilidades de abandonar la empresa, indica el estudio.

“Las empresas realmente quieren saber qué sucede en las llamadas de sus clientes, pero no tienen una forma rentable de hacerlo”, dijo Stephenson.

Deepgram usa el aprendizaje profundo acelerado por GPU para realizar búsquedas en el habla y detectar patrones que indicarán si la llamada tuvo un desenlace favorable o no. Hasta ahora, esto requiere de una persona que escuche y evalúe las llamadas grabadas. Dado que se requiere de mucho trabajo, solo se implementa en 1 de cada 100 llamadas, dijo Stephenson.

De forma alternativa, las empresas convierten los audios en texto para revisarlos, pero esta estrategia también tiene muchos problemas, debido a la calidad del audio y los errores, indicó.

The sound pattern of a person's voice. Deepgram uses AI to improve customer servi
El patrón de sonido en la voz de una persona mientras articula una oración. Imagen cortesía de Deepgram

Cómo Mantener Satisfecho al Cliente

El software de aprendizaje profundo de Deepgram permite a las empresas comprobar la calidad del servicio en cada llamada. Mediante la detección de patrones de sonidos y frases, da a conocer los aspectos que molestan o agradan a los clientes y también checa si los agentes del centro de llamadas usan las palabras correctas y los temas comunes suelen surgir, dijo Stephenson.

Las empresas pueden usar esta información para mejorar los guiones y la capacitación de los agentes de centrales telefónicas, identificar oportunidades de venta, comprobar el cumplimiento con las regulaciones y reducir la cantidad de clientes que se van a la competencia, dijo Stephenson.

Un cliente de Deepgram aumentó sus ingresos el 3 % al utilizar la tecnología de la empresa, comentó de igual manera.

De la Materia Oscura al Big Data

Stephenson, junto al cofundador Noah Shutty, estaban en China realizando investigaciones sobre la materia oscura para la Universidad de Michigan, cuando se les ocurrió la idea de Deepgram. Shutty registró miles de horas de su vida y necesitaban la forma de encontrar determinados momentos.

Después de resolver el problema de Shutty, se dieron cuenta de que podían implementar el método en otras empresas.

La pareja capacitó su red neural con miles de horas de audio que se habían registrado en llamadas de clientes. Ellos crearon un marco de trabajo de aprendizaje profundo con código abierto llamado Kur,ping me hR no.
que incluye la plataforma de computación paralela CUDA y el marco de trabajo de aprendizaje profundo TensorFlow. Para acelerar la capacitación, usaron GPU GeForce GTX 1080 con cuDNN.

Deepgram, parte de nuestro programa de aceleradores para empresas emergentes Inception, implementa su tecnología con nuestros aceleradores de GPU Tesla K80 en la nube de Amazon Web Services.

“No seríamos capaces de hacer lo que estamos haciendo sin las GPU”, dijo Stephenson.

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