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Intelligenza artificiale nel Call Center





AI nel Customer Service

L’agente ha la competenza per offrire consulenza


Mentre un certo agente al servizio di Sua Maestà seduce belle donne bevendo Vodka Martini, un altro nel Call Center va a caccia di informazioni. Nell’era digitale, questa missione è sempre più complessa, tanti sono i dati salvati nei sistemi più diversi. L’arma segreta del Customer Care di Swisscom si chiama intelligenza artificiale (IA).


testo: Bernhard Imboden, immagini: Jana Wicky,




«Le auguro un buon fine settimana, a risentirci.»


Nel buio locale del Customer Care Center di Swisscom a Ittigen (BE), Manuel Tschanz ha appena terminato una chiamata. Oggi, questo ventiduenne agente del Call Center ha il turno diurno. All’udire la parola «agente», è inevitabile pensare a James Bond. 


La missione: consulenza competente e clienti soddisfatti. L’avversario più temuto: il tempo

«Un server del cliente si è bloccato», spiega Manuel bevendo un sorso d’acqua dalla bottiglia. Non c’è traccia di Vodka Martini. «È un problema frequente con questo tipo di server. Basta effettuare un soft reset e il sistema riparte. Problema risolto. Scoprire la soluzione però non è sempre altrettanto semplice.»


Non tutti i casi quotidiani sono complessi. Ma se Manuel dovesse consultare vari sistemi e database per cercare la soluzione, i clienti si trasformerebbero in bombe a orologeria. Come per 007, è fondamentale disporre di informazioni rapide e affidabili, soprattutto di notte. Quando si lavora con un organico ridotto, manca lo scambio di know-how tra colleghi, non c’è nessuna Miss Moneypenny a fare da assistente.



L’arma segreta: l’intelligenza artificiale

Da alcune settimane Manuel e gli altri agenti del Call Center utilizzano un’arma segreta: si chiama Al for Customer Support. Nella consueta soluzione del Call Center è stata inserita una nuova scheda poco appariscente di nome «Easy Solution», una funzione di ricerca basata su intelligenza artificiale e collegata a tutte le sorgenti di dati rilevanti. Mentre il cliente sta ancora descrivendo il problema, con un apposito algoritmo il sistema è già in cerca della soluzione adatta. L’agente deve soltanto inserire alcune parole chiave nella maschera di ricerca. Manuel sostiene che questo strumento gli dà sicurezza e autorevolezza nella consulenza. «Pur dovendo inserire meno dati rispetto a prima, raggiungo più velocemente l’obiettivo.»



Incremento dell’efficienza: David Rüfenacht, Product Owner AI for Customer Service


Fiducia nelle proprie capacità

David Rüfenacht, Product Owner di AI for Customer Service, prepara l’incontro con Manuel Tschanz e spiega le sfide che occorre affrontare nel Call Center.


«La gamma sempre crescente di prodotti e di canali di comunicazione, il panorama IT complesso e la costante pressione dei costi complicano il lavoro degli agenti. A farne le spese sono i clienti, che devono mettere in conto tempi di attesa più lunghi.»


La direzione aziendale sapeva che sul mercato erano disponibili soluzioni basate su intelligenza artificiale. Per aumentare l’efficienza la scelta più immediata era implementarne una. In qualità di fornitore leader di servizi ICT, Swisscom intendeva tuttavia affidarsi alle sue stesse risorse e sviluppare una soluzione in proprio.


AI for Customer Support cerca e indicizza i ticket aperti e chiusi, l’infrastruttura esistente, le ordinazioni, i documenti e le e-mail, 

offrendo all’agente una panoramica a 360° sulla storia del cliente.



L’agente al servizio dei clienti: Manuel Tschanz, agente di Call Center di Swisscom


«Questo progetto non ammette guerrieri solitari»

Per sviluppare una soluzione come questa, era indispensabile poter contare su un team agile e interdisciplinare. Il risultato ottenuto è infatti frutto di un’ottimizzazione costante e dell’interazione continua con gli agenti, i responsabili dei team e i supervisori.


Tutti avevano ben chiaro che cosa si voleva raggiungere, ma nessuno sapeva quale sarebbe stata l’effettiva soluzione. Solo dopo un’attenta analisi di tutti i dati esistenti sono stati definiti i componenti base dell’IA. Oltre agli sviluppatori software, sono servite anche le competenze di data scientist esperti, in grado di sviluppare la struttura logica e programmare l’algoritmo.


Con una cadenza bisettimanale venivano approvate, testate e migliorate nuove soluzioni. «In questo modo, la nostra soluzione è cresciuta continuamente. Dopo solo dieci settimane abbiamo potuto implementare le funzionalità complete», aggiunge orgoglioso Rüfenacht.



La valutazione come strumento di apprendimento

Il sistema è comunque davvero utile solo se si dimostra all’altezza dei nuovi problemi che emergono, deve cioè essere in grado di imparare.


Ogni volta che un problema viene risolto, l’agente valuta quanto la soluzione proposta sia risultata efficace per raggiungere l’obiettivo. Il sistema apprende attraverso la valutazione sistematica, proponendo sempre per prima la soluzione migliore e quindi più probabile. Un notevole risparmio di tempo.


Uno sguardo alla sfera di cristallo ci rivela che in futuro i clienti usufruiranno dell’intelligenza artificiale in maniera ancora più diretta, ossia non dovranno nemmeno più telefonare al Call Center.



La consulenza è insostituibile

Torniamo a Manuel Tschanz. Per trovare informazioni sul problema descritto all’inizio, deve solo inserire il nome del cliente. Nella panoramica a 360° trova il server senza dovere indicare altri dati come tipo, numero di serie, ecc. Bastano pochi clic e la soluzione appare magicamente sullo schermo.


Alla domanda se ha paura di perdere il lavoro in futuro a causa dell’intelligenza artificiale Manuel fa cenno di no con la mano. «Qualcuno deve dire alla macchina cosa cercare.»


James Bond si sarebbe espresso con queste parole: «Io so fare cose che la macchina non è in grado di fare. Ho la competenza per offrire una consulenza.»

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