Inteligencia para centros de llamadas impulsado por IA

Resumen de la solución

Un desafío importante para muchas compañías de seguros son los centros de atención telefónica ineficientes, donde a los agentes les resulta difícil localizar y entregar información precisa a los clientes rápidamente. Estudios han demostrado que las empresas con una experiencia de cliente superior superan a sus competidores. Por ejemplo, los clientes satisfechos tienen un 80% más de probabilidades de renovar sus pólizas, lo que contribuye directamente al crecimiento.

Esta solución muestra cómo MongoDB puede transformar las operaciones del centro de atención telefónica. Aprovecha la IA y el análisis para convertir archivos de audio no estructurados en vectores buscables. Esto permite a las empresas acceder rápidamente a información relevante, identificar estrategias de resolución exitosas y preguntas frecuentes, y mejorar la experiencia general de servicio al cliente.

La Figura 1 muestra cómo transformar grabaciones de audio sin procesar en vectores. El pipeline funciona de la siguiente manera:

1. Almacenar archivos de audio sin procesar: Almacena grabaciones de llamadas anteriores en su formato de audio original.

2. Procesar archivos de audio: Utilice IA y servicios analíticos, como la conversión de voz a texto, la recapitulación de contenido y la vectorización.

3. Almacene vectores y metadatos: almacene los vectores generados y sus metadatos, como las marcas de tiempo de las llamadas y la información del agente, en un almacén operativo de datos.

Figura 1. Flujo de extracción y vectorización de información de llamadas de atención al cliente

Una vez que los datos se almacenan en formato vectorial dentro del almacén de datos operativo, se vuelven accesibles para aplicaciones en tiempo real. Ahora, búsqueda vectorial puede consumir estos datos o integrarlos a una arquitectura de generación de recuperación aumentada (RAG). Este enfoque combina grandes modelos de lenguaje (LLM) con fuentes de conocimiento externas para generar resultados más precisos e informativos.

Arquitecturas de Referencia

La arquitectura del sistema, que se muestra en la Figura 2, contiene los siguientes módulos y funciones:

• Amazon Transcribe recibe el audio procedente del teléfono del cliente y lo convierte en texto.

• Cohere proporciona un modelo de incrustación a través de Amazon Bedrock, que convierte el texto de Transcribe en vectores.

• Atlas Vector Search recibe el vector de query y devuelve un documento que contiene la FAQ semánticamente más similar de la base de datos.

Figura 2. Arquitectura y módulos del sistema

Para obtener detalles completos de la implementación, consulta el repositorio de GitHub.

Lecciones clave

• Transforma los centros de llamadas con servicios de IA: Integra servicios de IA, como de voz a texto, incrustación de vectores y búsqueda vectorial, con MongoDB Atlas para transformar los centros de llamadas tradicionales con datos de voz procesables.

• Integra una arquitectura basada en RAG: Combina una arquitectura RAG con búsqueda vectorial para generar respuestas de agentes más rápidas, chatbots y flujos de trabajo automatizados.

• Implementa asistencia en tiempo real para agentes: integra la asistencia de agentes para mejorar los resultados empresariales, como una mayor satisfacción del cliente, mayor lealtad y mejor rendimiento financiero.

Esta solución sirve como base para aplicaciones avanzadas que requieren interacciones complejas, como flujos de trabajo de agentes y procesos de múltiples pasos con LLM y búsqueda híbrida. También mejora las capacidades de los chatbots y los bots de voz, lo que les permite brindar respuestas más relevantes y personalizadas a los clientes.

Autores

• Luca Napoli, MongoDB

• Sebastian Rojas Arbulu, MongoDB

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