Intelligenza artificiale
Ogni email nella giusta mailbox
Le grandi aziende ricevono giornalmente centinaia di richieste via email. Ma a chi assegnarle e in base a quali criteri? Un compito tutt’altro che banale. Swisscom ha sviluppato algoritmi a cui spetta l’ingrato email triage. Già ora l’intelligenza artificiale supera in termini di precisione l’assegnazione manuale da parte dell’uomo.
Testo: Ladina Camemisch, Immagini: © Strandperle, 13
Anna lavora presso l’helpdesk di una ditta internazionale. Ogni giorno riceve un’infinità di richieste nella sua mailbox. Può rispondere tuttavia direttamente solo a una parte di esse, molte vengono inoltrate a consulenti, tecnici esperti o all’Invoice Center. A volte Anna non sa a chi inviare la richiesta. Inizia una ricerca e finisce per inoltrare l’email a caso. Di conseguenza, per questa email si profila spesso un’odissea di parecchi giorni prima di pervenire all’interlocutore adatto. E altrettanto aspetta il cliente per la sua risposta. Il tempo è comunque prezioso sia per il cliente che per Anna.
Come può l’azienda accelerare il processo? Con l’intelligenza artificiale.
In uno studio di fattibilità, Swisscom ha sviluppato insieme alla rispettiva Joint-Venture Swisscom Digital Technology (SDT) una soluzione per un metodo di classificazione automatizzato delle email. L’intelligenza artificiale registra i contenuti e inoltra le email direttamente al destinatario corrispondente, subentrando in questo modo all’assegnazione manuale. La soluzione può però molto di più: anonimizza dati confidenziali, riconosce la lingua, identifica determinate parole chiave, temi scottanti o clienti VIP.
Lo studio di fattibilità è stato un successo – le esperienze tratte dai progetti pilota si riversano ora nel perfezionamento del sistema. David Rüfenacht, Product Manager presso Swisscom Digital Enterprise Solutions: “Il successo o l’insuccesso di una soluzione AI dipende quasi sempre dai soggetti che vi partecipano e non è dovuto in primo luogo a implementazioni di ordine tecnico. Per questo mi assicuro, all’inizio di ogni progetto, che tra tutti i partecipanti non ci siano malintesi.” Per molti AI è un campo ancora sconosciuto. Le aspettative dei clienti sono in parte utopiche oppure la qualità dei loro dati è insufficiente – eppure l’intelligenza artificiale dipende dal pool di dati a disposizione.
Come funziona l’email triage
Per istruire il sistema AI ricorrendo al cosiddetto metodo Supervised Learning, si è messo inizialmente a disposizione dell’intelligenza artificiale un set di email strutturate e non. “Abbiamo compilato un primo algoritmo sulla base di email elaborate e quindi istruito il sistema con funzionalità di base”, spiega Rüfenacht. Questa fase è durata all’incirca un mese. Per ulteriori miglioramenti, Rüfenacht e il suo team si sono concentrati, in una seconda fase, sull’elaborazione e classificazione delle email in tempo reale. Per estrapolare dalle email informazioni contestuali su contenuto e mittente, gli esperti si sono avvalsi di tecnologie AI avanzate, tra le quali Named Entity Recognition, Boosting, Keyword Extraction e Pattern Recognition. Infine, i collaboratori dell’azienda hanno monitorato i risultati per quattro settimane e valutato con un clic il loro corretto inoltro ai reparti corrispondenti. Il feedback dei suddetti collaboratori è confluito direttamente nel perfezionamento dell’algoritmo, contribuendo all’apprendimento simultaneo del sistema AI. Ciò ha consentito di completare lo studio di fattibilità entro sole otto settimane.
Risultati migliori di quelli conseguiti con l’uomo
All’inizio, la precisione del metodo di classificazione automatico delle email si aggirava tra il 50 e il 60 percento. Dopo il feedback dei collaboratori si è assistito a una rapida impennata della curva di apprendimento del sistema che ha raggiunto un valore del 90 percento. “Con ciò, la precisione dimostrata da AI supera quella ottenibile con l’apporto umano”, conclude Rüfenacht. I risultati sono quindi promettenti: grazie all’intelligenza artificiale l’azienda ha infatti ridotto in misura drastica i tempi di risposta di ticket, abbassato costi di esercizio e tempi di fermo e incrementato al contempo la produzione. Le informazioni contestuali supplementari sono inoltre molto importanti per l’azienda, in quanto semplificano il disbrigo della posta elettronica.
Richiamandosi alle esperienze dello studio di fattibilità, Swisscom ha ulteriormente migliorato la soluzione per la classificazione di email. Il committente del progetto è persuaso del sistema e utilizzerà d’ora in poi AI a supporto dell’helpdesk. Rüfenacht non ha dubbi: “Grandi aziende, senza distinzione di settore, si trovano a dover fare i conti con maree di posta elettronica impossibili da sbrigare. L’intelligenza artificiale può aiutare a venirne a capo.”
Primo piano sull’essenziale
E per quanto concerne Anna? Continua a ricevere molte email, ma il suo compito non è più quello di classificarle, bensì può occuparsi direttamente del servizio clientela. Ha infatti la certezza che le email che riceve sono effettivamente indirizzate a lei. E questo è un grande passo avanti.
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