Mejorar la experiencia del cliente a través de la automatización y la IA generativa

Las capacidades de la IA se están ampliando con la inteligencia artificial (IA) generativa y ahora las organizaciones están buscando cómo pueden usarla en sus procesos automatizados.

En esta demostración, veremos cómo la introducción de la IA generativa en su automatización puede mejorar la experiencia del cliente, automatizar el procesamiento y ayudar a sus empleados en la toma de decisiones.

Una nota breve sobre la IA generativa: está entrenado en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para generar contenido nuevo en forma de texto, imágenes, videos, etc.

Una nota breve sobre la automatización inteligente: combina la automatización robótica de procesos (RPA), la IA, la gestión de procesos comerciales (BPM), el aprendizaje automático (ML) y otras tecnologías para automatizar los procesos comerciales.

¿Cómo se usa la IA generativa para las reclamaciones al servicio de atención al cliente?

Vamos a utilizar un caso hipotético en el que se gestionará una queja de un cliente en el contexto de una aseguradora.

¿Las reclamaciones? Provienen tanto del lado del empleado como del cliente:

• Grandes volúmenes de datos.
• Tareas manuales propensas a errores.
• Tiempos de respuesta lentos.

Ahora, veamos qué sucede cuando la IA generativa se encuentra con la automatización inteligente.

Ejemplo 1: IA generativa para el servicio de atención al cliente

Rebecca no está contenta con el aumento de la prima de su seguro. Presenta su queja ante la empresa de seguros.

El correo electrónico que envía lo recibe nuestra solución de gestión de procesos comerciales (BPM), SS&C | Blue Prism Chorus . Chorus actuará como el organizador de este proceso, mientras que un colaborador digital de AI utilizará la IA generativa para elaborar una respuesta.

Primero, la IA generativa ayudará a personalizar una respuesta inicial. En lugar de usar una plantilla de correo electrónico genérica o hacer que su responsable de atención al cliente escriba una respuesta completa, la IA generativa usa sus capacidades de procesos de lenguaje natural (NLP) para comprender el contexto de la queja original de Rebecca.

Con esa base de conocimientos, el colaborador digital habilitado para IA generativa escribirá una respuesta mucho más rápido de lo que podría hacerlo una persona y detectará los problemas que puedan surgir mientras lo hace. En este ejemplo, Rebecca no proporcionó su número de póliza, por lo que el colaborador digital le pidió más detalles. El número de póliza es necesario para que la aseguradora pueda entender el motivo del aumento de la prima de Rebecca.

En este punto, la IA generativa marca la queja como finalizada, ya que no se puede continuar con la información proporcionada. Extrajo la información que conocemos y categorizó la reclamación, que ahora se puede utilizar para crear un informe.

Vea el video de demostración a continuación para descubrir cómo puede usar la IA generativa en el servicio de atención al cliente  

Ejemplo 2: IA generativa para el servicio de atención al cliente

En este segundo ejemplo, Helen no está contenta con el servicio de atención al cliente que recibió. Por eso, envía una queja por correo electrónico.

En este caso, el colaborador digital localiza la referencia por el mal servicio de atención recibido y al representante involucrado, y la IA generativa redacta un correo electrónico con los datos relevantes. Escribe una respuesta en la que le asegura a Helen que su reclamación será examinada y atendida.

En el correo electrónico original, tenemos el número de póliza, una referencia de reclamación y el nombre del cliente; la IA generativa extrae esa información y la transmite al sistema de gestión de procesos. La IA generativa identifica el tipo de queja como un servicio de atención al cliente deficiente y recomienda que la aseguradora la investigue más a fondo, y ofrece sugerencias específicas sobre qué hacer a continuación.

En este caso, la aseguradora procederá a reparar al cliente. Chorus activa al colaborador digital para que complete el pago.

El colaborador digital recupera los datos relevantes del cliente y del pago del registro de la cuenta para emitir el pago. Para completar el proceso, una respuesta estándar por correo electrónico notifica a Helen sobre la reparación.

¿Cómo construimos este proceso de reclamaciones?

¡Con Chorus! El marco de diseño low-code (código mínimo) de Chorus organiza las interacciones entre la IA generativa, los empleados y los colaboradores digitales.

El servicio de IA generativa requiere indicaciones específicas para impulsar el resultado de la solicitud. Estos se configuran utilizando la misma tecnología low-code, lo que facilita a los usuarios comerciales realizar cambios a medida que evoluciona un proceso o negocio.

Al usar la IA generativa con tecnologías de IA como la RPA y la BPM, puede automatizar sus procesos de principio a fin de manera más eficiente con el desarrollo low-code.

Descubra cómo puede pensar en grande sobre la IA generativa y la automatización inteligente en sus procesos de servicio de atención al cliente.

¿Cuáles son los desafíos de usar la IA generativa para el servicio de atención al cliente?

Antes de precipitarse, asegúrese de saber cómo prepararse para la IA generativa. Estos son algunos de los desafíos que deberá abordar con esta tecnología:

• Cumplimiento de la IA para garantizar que sus sistemas impulsados por IA cumplan con las leyes y normativas aplicables.
• Gobernanza de la IA para garantizar las prácticas recomendadas y la precisión en la supervisión, el entrenamiento y la gestión de sus modelos de IA generativa.
• Encuentre soluciones de IA que se adapten a sus objetivos empresariales, como la IA generativa para la AI de AWS y SS&C Blue Prism.
• Capacite y eduque a sus agentes de servicio al cliente para aprovechar esta tecnología.
• Establezca controles de calidad con intervención humana (HITL) para garantizar que sus procesos funcionen de manera efectiva.

¿Cuáles son los beneficios de usar la IA generativa en el servicio de atención al cliente?

En la práctica, la IA generativa puede ofrecer una serie de beneficios para el servicio de atención al cliente, especialmente cuando se usa junto con la automatización inteligente.

• Reducción de la tensión en su centro de contacto sobrecargado.
• Interacciones mejoradas con los clientes con comunicaciones optimizadas y fluidas.
• Tiempos de respuesta más rápidos a las consultas de los clientes.
• Aumento de la satisfacción del cliente gracias a la mejora de la calidad de los servicios.
• Aumento de la satisfacción de los empleados al proporcionar un trabajo más interesante a los equipos de atención al cliente.
• Mejores informes y análisis, con la IA generativa que analiza rápidamente los datos de los clientes y proporciona información valiosa para mejorar el servicio al cliente.

La IA generativa ofrece una nueva evolución en el modo en que se reciben, gestionan, responden y dan seguimiento a las reclamaciones de los clientes. Permite a las organizaciones realizar un seguimiento de las experiencias de sus clientes y asegurarse de que proporcionan continuamente productos o servicios de alta calidad, y verificar que sus empleados se centren en un trabajo de mayor valor.

Personaliza sus experiencias y mejora la eficiencia de sus procesos de atención al cliente. Descubra cómo puede convertir sus ideas en realidad al explorar la automatización de la IA generativa. 

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