Mejorando el reconocimiento del habla en los contact centers

Los contact centers son fundamentales para muchas empresas, y la tecnología desempeña un papel importante a la hora de ayudarles a ofrecer una atención al cliente excepcional.

Este mes de julio, anunciamos Contact Center AI para ayudar a las empresas a aplicar la inteligencia artificial con el objetivo de mejorar la experiencia del contact center. Hoy anunciamos una serie de actualizaciones de las tecnologías que sustentan la solución Contact Center AI -en concreto, Dialogflow y Cloud Speech-to-Text y mejoran la precisión del reconocimiento de voz en más de un 40% en algunos casos para dar un mejor soporte a los clientes y a los agentes que les ayudan.

Los agentes virtuales son una poderosa herramienta para los contact center, que proporciona una mejor experiencia de usuario las 24 horas del día, a la vez que reduce los tiempos de espera. Sin embargo, ejecutar el reconocimiento automático de voz (ASR) que requieren los agentes virtuales es mucho más difícil en líneas telefónicas ruidosas que en el laboratorio. E incluso con altas tasas de precisión de reconocimiento (~90%), en ocasiones el ASR puede resultar en una experiencia frustrante para el cliente. 

Para ayudar a los agentes virtuales a comprender rápidamente lo que necesitan los clientes y responder con precisión, estamos introduciendo una nueva e interesante función en Dialogflow.

Adaptación automática del habla en Dialogflow Beta

Al igual que el conocimiento del contexto de una conversación facilita la comprensión mutua entre las personas, el ASR mejora cuando la IA subyacente comprende el contexto que hay detrás de lo que dice uno de los participantes en la conversación. Utilizamos el concepto adaptación del habla para describir este proceso de aprendizaje.

Dialogflow, nuestro paquete de desarrollo para crear experiencias de conversación automatizadas,  puede ayudar a los agentes virtuales a responder con mayor precisión gracias al conocimiento del contexto. Por ejemplo, si el agente Dialogflow supiera que el contexto es «pedir una hamburguesa» y que «queso» es un ingrediente común de las hamburguesas, probablemente entendería que el usuario quiere decir «queso» y no «estos». Del mismo modo, si el agente virtual supiera que el término «envío» es un término común en el contexto de una devolución de producto, no lo confundiría con las palabras «sitio» o «recibo». 

Para alcanzar ese objetivo, la nueva función de Adaptación automática del habla de Dialogflow ayuda al agente virtual a comprender automáticamente el contexto teniendo en cuenta todas las frases de entrenamiento, entidades y otra información específica del agente. En algunos casos, esta característica puede aumentar un 40% o más la precisión de forma relativa. 

Es fácil activar la Adaptación automática del habla: basta con hacer clic en el interruptor «on» de la consola Dialogflow (desactivado de forma predeterminada), ¡y ya está todo listo!

Mejorando la transcripción para ayudar a los agentes humanos

Una transcripción precisa de las conversaciones con los clientes puede ayudar a los agentes humanos a responder mejor a sus solicitudes, lo que resulta en un mejor servicio de atención al cliente. Estas actualizaciones mejoran la calidad de la precisión de la transcripción para ayudar a los agentes humanos.

Adaptación manual del habla más rica en Cloud Speech-to-Text

Al utilizar Cloud Speech-to-Text, los desarrolladores utilizan los llamados parámetros SpeechContext para proporcionar información contextual adicional que puede hacer que la transcripción sea más precisa. Este proceso de ajuste puede ayudar a mejorar el reconocimiento de frases que son habituales en función del caso de uso concreto. Por ejemplo, la línea de atención al cliente de una empresa puede querer reconocer mejor los nombres de sus propios productos. 

Hoy anunciamos tres actualizaciones, todas ellas en beta, que hacen que SpeechContext sea aún más útil para afinar manualmente el ASR y mejorar la precisión de la transcripción. Estas nuevas actualizaciones están disponibles en las APIs Cloud Speech-to-Text y Dialogflow.

El uso de la IA en Woolworths para mejorar la experiencia del contact center

Desde 1924, Woolworths es el mayor minorista de Australia, con más de 100.000 empleados. «En colaboración con Google, hemos creado una nueva solución de agente virtual basada en Dialogflow y Google Cloud AI. Desde el principio hemos experimentado un rendimiento excepcional”, afirma Nick Eshkenazi, Director de Tecnología Digital de Woolworths. «Nos ha impresionado especialmente el nivel de precisión en frases largas, el reconocimiento de las marcas e incluso la comprensión de formatos complejos, como equiparar ‘150g’ con 150 gramos”.

«Además, la adaptación automática del habla mejoró la experiencia significativamente y nos permitió responder adecuadamente a más consultas de los clientes«, dice Eshkenazi. «En el pasado, nos llevaba meses crear una experiencia IVR de alta calidad. Ahora podemos crear experiencias sólidas en algunas semanas y hacer ajustes en cuestión de minutos«.

«Por ejemplo, hace poco queríamos informar a los clientes sobre una interrupción de la red que afectaba a nuestro hub de clientes y pudimos informarles rápidamente mediante mensajes añadidos al agente virtual. Esta nueva solución proporciona a nuestros clientes respuestas instantáneas sin periodos de espera, lo que también les ayuda a contactar de manera automática con las personas adecuadas cuando se necesita hablar personalmente con un agente.’’ 

Mirando hacia el futuro

Nos entusiasma ver cómo estos avances en el reconocimiento de voz mejoran la experiencia del cliente en los contact centers, independientemente de su tamaño y características, tanto si están trabajando con uno de nuestros socios para implementar soluciones de IA o están adoptando un nuevo enfoque DIY utilizando nuestra suite de IA conversacional. Puedes obtener más información en los siguientes enlaces: 

 

 

 

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