El desafío
Diariamente se reciben miles de reclamos que deben ser clasificados para su análisis. El proceso manual es lento y propenso a errores. Se requería una solución basada en Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) que automatizara esta tarea, mejorando la precisión y reduciendo tiempos de respuesta.
¿Por qué es importante automatizar procesos?
Automatizar la clasificación de reclamos permite a las empresas reducir la carga operativa, mejorar la experiencia del cliente y optimizar la gestión de sus recursos. Sectores como el financiero, retail, telecomunicaciones y servicios públicos pueden beneficiarse significativamente de esta solución, ya que manejan altos volúmenes de solicitudes que requieren respuesta rápida y eficiente.
La solución
Morris & Opazo implementó una Prueba de Concepto (PoC) utilizando Amazon Bedrock para evaluar modelos de lenguaje (LLMs) en la clasificación automática de reclamos.
Las tareas abordaron:
- Precisión y eficiencia: Uso de modelos como Anthropic Claude 3 con técnicas de Zero-Shot, Multi-Shot y RAG dinámico para mejorar la clasificación.
- Optimización de Costos: Evaluación del costo por transacción para seleccionar la opción más eficiente.
- Infraestructura Flexible: Los datos fueron procesados en Amazon S3, sin afectar sistemas productivos existentes.
Beneficios clave
- Reducción de tiempos: Clasificación más rápida y automatizada.
- Mayor precisión: Modelos optimizados para mejorar la calidad del análisis.
- Ahorro en costos operativos: Implementación escalable y sin infraestructura adicional.
- Adaptabilidad: Ajuste dinámico a nuevas categorías y necesidades del negocio.
Gracias a su experiencia en soluciones cloud e inteligencia artificial, Morris & Opazo no solo implementó la tecnología adecuada, sino que también asesoró al cliente en la selección del modelo más eficiente, asegurando un balance óptimo entre costo y rendimiento. Además, garantizó una infraestructura flexible y escalable, permitiendo que el sistema se adapte a nuevas necesidades sin afectar la operatividad.
Recursos AWS implementados
- Amazon Bedrock (Modelos GenAI)
- Amazon S3 (Almacenamiento de datos)
- AWS IAM (Control de accesos)
Arquitectura referencial
