InícioInteligencia ArtificialPressione 1 para saber como a AI melhora os serviços de atendimento ao consumidor
24 de Março de 2017 Inteligencia Artificial, Tecnologia
Longos tempos de espera. Opções de menu confusas. Música de fundo enganosa. Depois de tudo isso, o operador do serviço de atendimento ao cliente (SAC) que lhe atende não consegue oferecer a ajuda necessária. Não é à toa que nós odiamos o SAC.
Uma startup de São Francisco, na Califórnia, fundada por pesquisadores de física de partículas, trabalha para aliviar essa agonia, com ajuda da AI e de GPUs. A empresa, Deepgram, criou uma tecnologia que as organizações podem usar para fazer uma avaliação rápida das chamadas dos clientes e melhorar o serviço.
"As pessoas realmente não querem ligar para o SAC e não querem desperdiçar seu tempo", afirma Scott Stephenson, cofundador e CEO da Deepgram. "Queremos contribuir para os clientes alcançarem seus objetivos com mais rapidez."
Por que os SACs são tão ruins
Há muitos interesses em jogo no serviço de atendimento ao cliente. As empresas que aumentam em apenas 1% o número de chamadas de clientes resolvidas na primeira tentativa economizam, em média, US$ 276 mil dólares por ano, segundo um estudo do SQM Group, uma empresa de consultoria de serviços de atendimento ao cliente. Os clientes cujos problemas não são resolvidos em uma chamada têm uma chance oito vezes maior de deixarem de ser clientes, de acordo com o estudo.
"As empresas realmente querem saber o que está acontecendo nas chamadas dos seus clientes, mas ainda não encontraram uma maneira econômica de fazer isso", diz Stephenson.
A Deepgram usa deep learning acelerado para GPUs para tornar a fala reconhecível e detectar padrões que demonstrem em que ponto as chamadas deram certo ou errado. Atualmente, isso exige que alguém ouça e avalie as gravações das chamadas. Como isso requer muitas horas de trabalho, acontece em apenas uma a cada 100 chamadas, afirma Stephenson.
Como alternativa, as empresas convertem a fala em texto para revisão, mas tal técnica é marcada por problemas de qualidade de áudio e erros, completa ele.
Padrão do timbre de voz de uma pessoa ao articular uma frase. Imagem cedida pela Deepgram.
Mantenha o cliente satisfeito
O software de deep learning da Deepgram possibilita que as empresas verifiquem a qualidade do serviço em cada chamada. Ele detecta padrões de sons e frases para que as empresas descubram detalhes, como o que agrada ou desagrada os clientes, se os operadores do SAC usam as palavras certas e quais são os assuntos que costumam surgir, declara Stephenson.
Segundo ele, as empresas podem usar essas informações para melhorar os scripts e o treinamento dos operadores, identificar clientes potenciais de vendas, verificar a conformidade com as normas e diminuir o número de clientes que vão para os concorrentes.
Um cliente da Deepgram aumentou em 3% a receita usando a tecnologia da empresa, ele acrescenta.
Da matéria escura ao Big Data
Stephenson e o cofundador Noah Shutty estavam na China pesquisando a matéria escura para a Universidade de Michigan quando tiveram a ideia de formar a Deepgram. Shutty tinha gravado milhares de horas de sua vida e precisava de uma forma de encontrar determinados momentos.
Após resolver o problema de Shutty, eles perceberam que o método também poderia auxiliar as empresas.
A dupla treinou sua rede neural com milhares de horas de áudio compostas principalmente por gravações de chamadas de clientes. Eles criaram uma estrutura de deep learning com código-fonte aberto denominada Kur, que engloba a plataforma de computação paralela CUDA e a estrutura de deep learning TensorFlow. Para acelerar o treinamento, eles usaram GPUs GeForce GTX 1080 com cuDNN.
A Deepgram, que faz parte do Programa de aceleração inicial para startups da NVIDIA, implementa sua tecnologia com nossos aceleradores de GPU Tesla K80 na nuvem dos Amazon Web Services.
"Nós não conseguiríamos fazer o que estamos fazendo sem GPU", declara Stephenson.
Para saber mais sobre como a computação de AI está mudando setores, inscreva-se no podcast sobre AI da NVIDIA, no iTunes http://nvda.ws/2hQ4Leb, ou no Google Play Music http://nvda.ws/2hQaIrh.
Agosto de 1981: O verdadeiro início da computação pessoal
No início dos anos 1980 empresas como Apple, Osborne e Sinclair já fabricavam computadores pessoais, difíceis de usar e de utilidade limitada. Isso começou a mudar em 12 de agosto de 1981, quando a IBM […]
Músculo artificial macio Engenheiros japoneses criaram novo tipo de músculo artificial macio e flexível – mais parecido com os músculos humanos – que se destacou em um campo que está progredindo rapidamente. O atuador mostrou-se capaz de […]
Companhia propôs uma inovadora solução de rede pronta para VR à indústria e divulgou ideias. A Huawei lançou a primeira solução e protótipo de rede pronta para realidade virtual (VR, na sigla em inglês) no […]