Principal, una firma de servicios financieros establecida con más de 140 años en el negocio, es líder global en gestión de inversiones y presta servicios a más de 62 millones de clientes en todo el mundo. Principal está realizando análisis a escala empresarial casi en tiempo real para ofrecer una experiencia omnicanal perfecta e hiperpersonalizada al cliente en su misión de hacer que la seguridad financiera sea accesible para todos. Procesan datos a través de canales, incluidas interacciones grabadas del centro de contacto, correos electrónicos, chat y otros canales digitales.
En esta publicación, demostramos cómo se agregan los datos dentro de AWS Solución de análisis posterior a la llamada de CCI permitió a Principal obtener visibilidad de las interacciones de su centro de contacto, comprender mejor el recorrido del cliente y mejorar la experiencia general entre los canales de contacto, manteniendo al mismo tiempo la integridad y seguridad de los datos.
Requisitos de la solución
Principal brinda servicios de inversión a través de Genesys Cloud CX, un centro de contacto basado en la nube que brinda potentes integraciones nativas con AWS. Cada año, Principal maneja millones de llamadas e interacciones digitales. Como primer paso, querían transcribir llamadas de voz y analizar esas interacciones para determinar los principales impulsores de las llamadas, incluidos problemas, temas, sentimientos, desgloses del tiempo promedio de manejo (AHT) y desarrollar análisis adicionales basados en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Para poder analizar las llamadas adecuadamente, Principal tenía algunos requisitos:
- Detalles de contacto: comprender el recorrido del cliente requiere comprender si un hablante es un sistema automatizado de respuesta de voz interactiva (IVR) o un agente humano y cuándo se produce una transferencia de llamada entre los dos.
- Redacción de contenido: cada interacción de audio del cliente se graba como un archivo WAV estéreo, pero podría incluir información confidencial, como información de identificación personal (PII) protegida por HIPAA.
- Escalabilidad: Esta arquitectura necesitaba escalar inmediatamente a miles de llamadas por día y millones de llamadas por año. Además, Principal necesitaba una arquitectura de análisis extensible que analizara otros canales, como hilos de correo electrónico y resultados de encuestas tradicionales de voz del cliente (VoC).
- La integridad no es negociable en Principal: guía todo lo que hacen. De hecho, hacer lo correcto es uno de los valores fundamentales de Principal. Por lo tanto, cuando el equipo de Principal comenzó a abordar este proyecto, sabían que garantizar el más alto nivel de seguridad de los datos, como el cumplimiento normativo, la privacidad y la calidad de los datos, sería un requisito clave no negociable. El equipo necesitaba utilizar tecnología con una postura coincidente en materia de seguridad de datos y la capacidad de crear controles de seguridad y cumplimiento personalizados para cumplir con requisitos estrictos. La atención a este requisito clave permite a Principal mantener una experiencia de cliente segura y protegida.
Resumen de la solución
Después de una extensa investigación, el equipo principal finalizó AWS Solución de inteligencia de centro de contacto (CCI)s, que permiten a las empresas mejorar la experiencia del cliente y obtener información sobre las conversaciones agregando capacidades de inteligencia artificial a centros de contacto locales y en la nube de terceros. El CCI Análisis posteriores a la llamada (PCA) es parte del conjunto de soluciones CCI y se ajusta a muchos de los requisitos identificados. PCA tiene un Biblioteca de soluciones Arquitectura de referencia de orientación con una repositorio de ejemplo de código abierto en GitHub. Trabajando con su equipo de cuentas de AWS, Principal detalló la solución PCA y su implementación, y configuró programas de capacitación personalizados y días de inmersión para mejorar rápidamente las habilidades de los equipos de Principal. La arquitectura de ejemplo (consulte el siguiente diagrama) y la base de código en el repositorio de código abierto permitieron a los equipos de ingeniería de Principal impulsar su solución para unificar el recorrido del cliente y fusionar registros de telefonía y registros de transcripciones.
PCA proporciona una arquitectura completa para la ingesta de archivos de audio en un flujo de trabajo totalmente automatizado con Funciones de paso de AWS, que se inicia cuando se entrega un archivo de audio a un dispositivo configurado Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) cubo. Después de unos minutos, se produce una transcripción con Análisis de llamadas de Amazon Transcribe y se guarda en otro depósito de S3 para su procesamiento mediante otras herramientas de inteligencia empresarial (BI). PCA también ofrece una interfaz de usuario basada en web que permite a los clientes buscar transcripciones de llamadas. Las características de seguridad de PCA garantizan que cualquier información PII haya sido eliminada de la transcripción, así como del propio archivo de audio. Además, todos los datos dentro del depósito S3 se pueden cifrar con claves que pertenecen a Principal.
Principal trabajó con los equipos técnicos de AWS para modificar el flujo de trabajo de Step Functions dentro de PCA para lograr aún más sus objetivos. Genesys realiza un seguimiento de los detalles de las llamadas, como marcas de tiempo de interacción, colas de llamadas, transferencias de agentes y tiempos de conversación de los participantes, en un archivo llamado Registro de seguimiento de contactos (CTR). Al combinar transcripciones precisas con archivos CTR de Genesys, Principal pudo identificar adecuadamente a los oradores, categorizar las llamadas en grupos, analizar el desempeño de los agentes, identificar oportunidades de ventas adicionales y realizar análisis adicionales basados en aprendizaje automático (ML).
Los equipos crearon un nuevo mecanismo de ingesta de datos, que permite que los archivos CTR se entreguen junto con el archivo de audio a un depósito S3. Principal y AWS colaboraron en un nuevo AWS Lambda función que se agregó al flujo de trabajo de Step Functions. Esta función Lambda identifica registros CTR y proporciona un paso de procesamiento adicional que genera una transcripción mejorada que contiene metadatos adicionales, como información de identificación de agente y cola, identificación y etiquetado de IVR, y a cuántos agentes (e IVR) se transfirió el cliente, todo agregado desde los registros CTR. Esta información adicional permite a Principal crear un mapa de la interacción con el cliente a lo largo del ciclo de vida de la conversación y centrarse en los segmentos críticos del discurso, excluyendo los menos relevantes.
Además, este paso de posprocesamiento permitió a Principal enriquecer aún más las transcripciones con información interna, como nombres de agentes y colas, y ampliar las capacidades analíticas de PCA, incluidos modelos de aprendizaje automático basados en NLP personalizados para la identificación de temas e intenciones del cliente, implementados utilizando Amazon SageMaker puntos finales y aumento de transcripción adicional utilizando modelos de IA generativa fundamentales alojados en Amazon Bedrock.
PCA es de código abierto en GitHub, lo que permite a clientes como Principal ampliar y mantener sus propias bifurcaciones con código comercial privado y personalizado. También permite a la comunidad enviar código al repositorio principal para que otros lo utilicen. Los equipos técnicos de Principal y AWS se asociaron para fusionar las funciones de marcador de posición de posprocesamiento y CTR de Genesys en la versión principal de PCA. Esta asociación entre Principal y AWS permitió acelerar la comercialización de Principal, al tiempo que garantizó que los requisitos comerciales existentes y entrantes pudieran agregarse rápidamente. Las contribuciones al proyecto de código abierto han acelerado las cargas de trabajo de Genesys CTR de otros clientes.
Responder preguntas comerciales
Una vez que PCA estuvo implementado, los analistas principales, científicos de datos, ingenieros y propietarios de negocios trabajaron con las pymes de AWS para crear numerosas Amazon QuickSight paneles para mostrar información valiosa sobre los datos y comenzar a responder preguntas comerciales. QuickSight es un servicio de BI a escala de la nube que puede utilizar para brindar información fácil de entender a partir de múltiples conjuntos de datos, desde datos de AWS, datos de terceros, datos de software como servicio (SaaS) y más. El uso de esta herramienta de BI, con sus integraciones nativas a los repositorios de datos existentes accesibles mediante Atenea amazónica, hizo que la creación de visualizaciones para mostrar datos a gran escala fuera relativamente sencilla y permitió la BI de autoservicio. Se redactaron rápidamente visualizaciones para responder algunas preguntas clave, que incluyen "¿Por qué nos llaman nuestros clientes?", "¿Qué temas se relacionan con el AHT más largo/la mayoría de las transferencias" y "¿Qué temas y problemas se relacionan con los puntajes más bajos de sentimiento del cliente?" Al incorporar datos adicionales relacionados con los modelos de temas personalizados de Principal, el equipo pudo ampliar su uso de QuickSight para incluir comparaciones de temas y correlaciones, capacidades de validación de modelos y comparaciones de opiniones basadas en oradores, segmentos, llamadas y conversaciones. Además, el uso de información de QuickSight permitió rápidamente a los equipos de Principal implementar detección de anomalías y predicción de volumen, mientras Amazon QuickSightQ, una función de aprendizaje automático dentro de QuickSight que utiliza PNL, permitió un análisis rápido de datos cuantitativos en lenguaje natural.
Cuando se completó la iniciativa inicial para PCA, Principal supo que necesitaban profundizar de inmediato en la experiencia omnicanal del cliente. Juntos, Principal y AWS han creado canales de ingesta de datos para interacciones de correo electrónico de clientes y metadatos adicionales de su plataforma de datos de clientes, y han creado mecanismos de análisis y agregación de datos para combinar datos omnicanal en una única lente de conocimiento del cliente. El uso de las vistas de Athena y los paneles de QuickSight ha seguido permitiendo el análisis clásico y la implementación de bases de datos de gráficos de prueba de concepto a través de Amazonas Neptuno ayudará a Principal a extraer información sobre temas de interacción y relaciones de intención dentro de la vista omnicanal cuando se implemente a escala.
Los resultados
PCA ayudó a acelerar el tiempo de comercialización. Principal pudo implementar la aplicación PCA de código abierto existente por sí mismos en 1 día. Luego, Principal trabajó junto con AWS y amplió la oferta de PCA con numerosas funciones como la integración de Genesys CTR durante un período de 3 meses. El proceso de desarrollo e implementación fue un proceso conjunto e iterativo que permitió a Principal probar y procesar volúmenes de llamadas de producción en funciones recién creadas. Desde el compromiso inicial, AWS y Principal continúan trabajando juntos, compartiendo requisitos comerciales, hojas de ruta, código y correcciones de errores para expandir PCA.
Desde su desarrollo e implementación iniciales, Principal ha procesado más de 1 millón de llamadas de clientes a través del marco PCA. Esto dio como resultado más de 63 millones de segmentos de voz individuales pronunciados por un cliente, agente o IVR. Con esta gran cantidad de datos, Principal ha podido realizar análisis históricos a gran escala y casi en tiempo real para obtener información sobre la experiencia del cliente.
Las soluciones AWS CCI son un punto de inflexión para Principal. El conjunto de herramientas CCI existente de Principal, que incluye Qualtrics para un panel de control sencillo y la identificación de oportunidades, se amplió con la incorporación de PCA. La incorporación de PCA al conjunto de herramientas CCI permitió a Principal realizar rápidamente análisis profundos de las interacciones de su centro de contacto. Con estos datos, Principal ahora puede realizar análisis avanzados para comprender las interacciones de los clientes y los impulsores de llamadas, incluidos temas, intenciones, problemas, elementos de acción y resultados. Incluso en un entorno de producción controlado a pequeña escala, el lago de datos PCA ha generado numerosos casos de uso nuevos.
Roadmap
Los datos generados a partir de PCA podrían usarse para tomar decisiones comerciales críticas con respecto al enrutamiento de llamadas basándose en información sobre qué temas están generando un tiempo promedio de atención más largo, retenciones más prolongadas, más transferencias y sentimiento negativo del cliente. Saber cuándo se malinterpretan o desvían las interacciones del cliente con el IVR y los asistentes de voz automatizados ayudará a Principal a mejorar la experiencia de autoservicio. Comprender por qué un cliente llamó en lugar de utilizar el sitio web es fundamental para mejorar el recorrido del cliente y aumentar su satisfacción. Los gerentes de producto responsables de mejorar las experiencias web han compartido lo entusiasmados que están de poder utilizar los datos de PCA para impulsar la priorización de nuevas mejoras y medir el impacto de los cambios. Principal también está analizando otros casos de uso potenciales, como el mapeo de perfiles de clientes, la detección de fraude, la gestión de la fuerza laboral, el uso de IA/ML adicionales y modelos de lenguaje grande (LLM), e identificando tendencias nuevas y emergentes dentro de sus centros de contacto.
En el futuro, Principal planea continuar expandiendo las capacidades de posprocesamiento con modelos adicionales de agregación de datos, análisis y generación de lenguaje natural (NLG) para resúmenes de texto. Actualmente, Principal está integrando IA generativa y modelos fundamentales (como Amazon Titan) a sus soluciones patentadas. Principal planea utilizar la IA generativa de AWS para mejorar la productividad de los empleados, aumentar los activos bajo administración, brindar experiencias de alta calidad a los clientes y ofrecer herramientas que permitan a los clientes tomar decisiones de inversión y jubilación de manera eficiente. Dada la flexibilidad y extensibilidad del marco PCA de código abierto, los equipos de Principal tienen una lista extensa de mejoras, análisis y conocimientos adicionales que podrían ampliar el marco existente.
“Con la solución de análisis AWS Post Call, Principal puede actualmente realizar análisis históricos a gran escala para comprender dónde se pueden mejorar las experiencias de los clientes, generar información procesable y priorizar dónde actuar. Ahora, estamos agregando IA generativa utilizando Amazon Bedrock para ayudar a nuestros usuarios comerciales a tomar decisiones basadas en datos con mayor velocidad y precisión, al tiempo que reducimos costos. Esperamos explorar la función de resumen posterior a la llamada en Amazon Transcribe Call Analytics para permitir que nuestros agentes concentren su tiempo y recursos en interactuar con los clientes, en lugar del trabajo manual después del contacto”.
– dice Miguel Sánchez Urresty, Director de Datos y Análisis de Principal Financial Group.
Conclusión
La solución AWS CCI PCA está diseñada para mejorar la experiencia del cliente, obtener información sobre el cliente y reducir los costos operativos agregando IA y ML al proveedor del centro de contacto de su elección. Para obtener más información sobre otras soluciones CCI, como Análisis de llamadas en vivo, Referirse a Soluciones de inteligencia de centros de contacto (CCI) de AWS.
Acerca del grupo financiero principal
Principal Financial Group y afiliados, Des Moines IA es una empresa financiera con 19,000 empleados. En el negocio desde hace más de 140 años, ayudamos a más de 62 millones de clientes en varios países de todo el mundo al 31 de diciembre de 2022.
AWS y Amazon no son afiliadas de ninguna compañía de los productos de seguros de Principal Financial Group emitidos por Principal National Life Insurance Co (excepto en Nueva York) y Principal Life Insurance Company. Planificar los servicios administrativos ofrecidos por Principal Life. Principal Funds, Inc. es distribuido por Principal Funds Distributor, Inc. Los valores se ofrecen a través de Principal Securities, Inc., miembro de SIPC y/o corredores/comerciantes independientes. Las empresas referenciadas son miembros de Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392. ©2023 Principal Financial Services, Inc.
Esta comunicación tiene como objetivo ser de naturaleza educativa y no debe tomarse como una recomendación. Productos de seguros y servicios administrativos de planes proporcionados a través de Principal Life Insurance Company, miembro de Principal Financial Group, Des Moines, IA 50392
Sobre los autores
cristobal lott es arquitecto de soluciones senior en el equipo de servicios lingüísticos de IA de AWS. Tiene 20 años de experiencia en desarrollo de software empresarial. Chris vive en Sacramento, California, y disfruta de la jardinería, la cocina, la aviación general/aeroespacial y viajar por el mundo.
Dra. Nicki Susman es un científico de datos senior y líder técnico del equipo de Principal Language AI Services. Tiene amplia experiencia en datos y análisis, desarrollo de aplicaciones, ingeniería de infraestructura y DevSecOps.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/principal-financial-group-uses-aws-post-call-analytics-solution-to-extract-omnichannel-customer-insights/
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