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La tecnologia del bot multilingue di Axis Bank

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Comprendere le aspirazioni e le esigenze dei clienti in continua evoluzione sarà sempre una sfida. Tuttavia, il problema più grande a portata di mano sta nel portare i clienti alla pari con l’adozione della tecnologia digitale. L’era COVID ha emulato un impatto significativo a diversi livelli dell’organizzazione nelle aziende. Lo scenario di Axis Bank non era diverso in quanto lo status quo e il modus operandi in tutta la banca è stato messo in discussione durante la fase iniziale del blocco.

La banca ha osservato picchi estremi nei volumi, aumento dei reclami e escalation emersi dall’ansia dei clienti, che è stata una ripercussione dei servizi limitati ai clienti durante la fase di blocco. Ciò si riflette nell’indice di esperienza del cliente di Axis Bank e nei livelli di servizio interfunzionali dell’organizzazione. Pertanto, è diventato fondamentale per la banca ridefinire il proprio ruolo nella vita dei propri clienti elevando le proprie esperienze di digital banking a nuovi domini del servizio clienti.

BOT vocale conversazionale basato su AI in soccorso
Al fine di rispondere al crescente numero di richieste dei clienti in modo più efficace e tempestivo in mezzo alla pandemia, Axis Bank ha deciso di collaborare con una piattaforma di automazione vocale SaaS basata su AI – Vernacular.ai , per ottimizzare le soluzioni di AI vocale e automatizzare le loro interazioni con i clienti tramite un dialogo intelligente simile a quello umano.

L’azienda ha deciso di creare un bot vocale multilingue di nuova generazione – AXAA, per Axis Bank, in grado di conversare in inglese, hindi e hinglish. Questo bot sfrutta il riconoscimento vocale automatizzato all’avanguardia e la tecnologia di comprensione del linguaggio naturale potenziata da algoritmi aziendali basati sull’intelligenza artificiale per aiutare ad accelerare la strategia di coinvolgimento della banca.

Spiegando ulteriormente, Sourabh Gupta, co-fondatore e CEO di Vernacular.ai, ha affermato che la società utilizza tutte le varianti delle tecniche di semantica delle frasi standard per il bot poiché i requisiti di calcolo e prestazioni per molte delle distribuzioni possono variare. Ad esempio, un embedder di frasi neurali pesanti per casi meno caricati, ma un sistema molto più veloce e più semplice per la situazione opposta.

A loro volta, hanno progettato AXAA per fornire un’esperienza cliente aumentata in grado di automatizzare le operazioni del contact center ed è in grado di gestire lacune di richieste e richieste dei clienti al giorno con la capacità di una scalabilità più rapida. Questo assistente vocale automatizzato è stato implementato per avere una comprensione approfondita delle loro domande, del contesto e dell’intento della chiamata.

“Inoltre, poiché l’ambiente di produzione non fornirà uno scenario ideale, costruiamo anche modelli personalizzati per lavorare con l’output di sistemi di riconoscimento vocale che includono errori della vita reale, come rumore generale e disturbi del linguaggio”, ha affermato Gupta.

La tecnologia dietro
Vernacular.ai è iniziato con un passaggio interno chiamato data-farming, che si collega a diverse fonti dei repository di dati conversazionali e prevede l’approvvigionamento di dati in sede per utilizzare le conversazioni precedenti. Per facilitare il processo, l’azienda ottiene i punti dati annotati da un sistema basato sull’apprendimento attivo che seleziona i punti dati in base alle loro prestazioni.

“Il processo di formazione del modello richiede una formazione generale del sistema che coinvolga la formazione del modello linguistico e degli incorporamenti di parole per i casi d’uso aziendali”, ha affermato Gupta.


Il bot utilizzava il sourcing dei dati in sede, insieme a query basate sull’euristica delle prestazioni del modello; “Scegliamo punti dati che hanno avuto prestazioni scadenti”, ha affermato Gupta. “Abbiamo utilizzato l’ottimizzazione LM, il rilascio ASR, la rete neurale e le metriche di risoluzione per i word embedding”.


Inoltre, Vernacular.ai ha utilizzato reti neurali profonde e all’avanguardia addestrate su migliaia di ore di dati acustici per il riconoscimento da testo a parlato. E, per identificare le pause tra le persone che comunicano, l’azienda ha utilizzato modelli ricorrenti che lavoravano su audio in tempo reale con una latenza minima. Accanto, lo strato di percezione idioletto, che implica l’identificazione di varie componenti stilistiche dai segnali vocali delle espressioni, include l’identificazione delle caratteristiche del parlante come sesso, età, posizione, ecc.


Pubblica ciò, i modelli di utilizzo della modellazione in tutte le lingue coprono le sfumature conversazionali e l’equivalenza semantica di parole e frasi. L’azienda ha anche coinvolto modelli di sintesi vocale in cui i sistemi sono addestrati per sintetizzare l’audio che replica le sfumature di un dialogo intelligente simile a quello umano. “Per scoprire nuovi modelli di utenti nei sistemi distribuiti, abbiamo utilizzato modelli sentinella ad alto richiamo che hanno aiutato a comprendere il nuovo comportamento e gestire la deriva dei concetti durante il ciclo di vita del prodotto”, ha affermato Gupta.

Vantaggi di AXAA nella fidelizzazione dei clienti
Parlando dei vantaggi, Ratan Kesh, EVP e Head – Retail Operations and Service di Axis Bank ha dichiarato: “Il lancio di AXAA, nel luglio ’20, è in linea con la filosofia della banca di costruire una maggiore attenzione al cliente e intraprendere un viaggio di continua innovazione e valorizzazione. “

“Con la capacità di operare come un umanoide, AXAA ha il potere di cambiare il paradigma dell’esperienza del cliente”, ha affermato Kesh.

Fino ad oggi, AI Voice BOT ha soddisfatto oltre 2,23 milioni di clienti con un tasso di successo migliore del settore, in media dell’85% e oltre. Inoltre, circa il 65% -70% dei clienti è stato toccato dal BOT e ha tentato di connettersi con il contact center. Nel caso in cui il bot – AXAA non sia in grado di fornire assistenza o soddisfare una particolare richiesta del cliente, è stato progettato per indirizzare immediatamente la chiamata a uno degli esperti umani, riducendo al minimo il tempo di navigazione sull’IVR convenzionale. “AXAA ha lavorato fianco a fianco con esperti addetti al servizio clienti per fornire un’esperienza coerente e superiore ai clienti”, ha affermato Kesh.

Portando il digital banking a un livello superiore, “passando alla fase successiva, stiamo lavorando per espandere le capacità linguistiche a 10 lingue indiane e aggiungere altre 27 opzioni self-service”, ha concluso Gupta.

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