La computadora más enojada del mundo: los investigadores crearán una máquina de 'pesadilla' para averiguar qué desencadena las rabietas de los clientes
- Sistema que analiza dos años de llamadas de clientes a un banco australiano.
- Entonces podrá simular cientos de millones de llamadas de clientes enojados
- El sistema esperado podrá decirle a las empresas cómo mejorar
Los investigadores están preparados para crear una computadora enojada en un intento por mejorar el servicio al cliente.
El programa se basará en dos años de llamadas de clientes a un banco australiano.
Se espera que el sistema, que estará disponible para fines de año, pueda simular cientos de millones de interacciones con clientes enojados en un intento por mejorarlos.
El sistema se llama Radiant, por una supercomputadora creada por el autor de ciencia ficción, Isaac Asimov, en la década de 1950,
El proyecto está siendo respaldado por una inversión de $ 500,000 de la consultora de compromiso con el cliente y el proveedor de software, Touchpoint Group.
La compañía también ha pasado los últimos dos años construyendo el conjunto masivo de datos sobre las interacciones con los clientes requeridas.
`` El objetivo final es construir un motor que pueda recomendar soluciones a las empresas, y estamos hablando de las personas que están en primera línea aquí, cómo pueden mejorar problemas particulares que enfrentan los clientes '', dijo el director ejecutivo de Touchpoint Group, Frank van der Velden El australiano.
Dijo que el programa ejecutaría constantemente escenarios "qué pasaría si" para ver si un escenario en particular era probable que enfureciera o beneficiara al cliente.
"Esto será posible al permitir que nuestro motor de inteligencia artificial aprenda a través de una amplia gama de interacciones de lo que ha funcionado y lo que no en ejemplos anteriores".
El sistema se está construyendo con el aporte de uno de los cuatro grandes bancos de Australia, que está proporcionando montones de interacciones reales con los clientes que se han recopilado durante los últimos dos años. Las empresas de telecomunicaciones y las aseguradoras también aportan datos.
Los científicos de datos en Australia y Nueva Zelanda pasarán los próximos seis meses cargando el conjunto de datos en la plataforma y ajustando sus algoritmos de aprendizaje con la expectativa de que estará disponible para fines de año.
El objetivo final de Radiant es automatizar la identificación de estas causas raíz y problemas relacionados, y establecer prioridades y recomendar acciones en diferentes áreas de una empresa, según el equipo.
