Uma grande novidade para você que é cliente Fortics! Agora os recursos de inteligência artificial do
IBM Watson estão integrados ao Fortics SZ.chat
Atendimento automatizado ou atendimento humanizado? Em qual investir? A resposta é: unificar os dois! O senso comum nos leva a crer que esses termos são opostos, mas não são. E isso graças aos recursos de IA (Inteligência Artificial), como as soluções de NLP (Processamento de Linguagem Natural) e o ML (Machine Learning), presentes no IBM Watson, que podem ser implantados nos seus canais de atendimento!
De um modo geral, a IA é uma área que visa reproduzir nos robôs ou bots diversas ações e decisões humanas, inclusive as que envolvem a linguagem. Quando se trata especificamente do campo da linguagem humana, a IA garante o desenvolvimento de robôs de comunicação, também chamados de chatbots, capazes de compreender a escrita e a fala humana.
Em outras palavras, o chatbot é capaz de entender a linguagem humana tão bem a ponto de perceber todas as nuances relacionadas a ela, como ambiguidades e variações sintáticas ou semânticas. Essa ampla análise contribui para o bot descobrir a intenção do usuário e, a longo prazo, aprender a reconhecer o comportamento e as demandas do consumidor. Isso garante uma linguagem cada vez mais humanizada.
E é justamente o que a integração do SZ.chat com o IBM Watson trará para você, uma tecnologia avançada que permite a criação de um chatbot inteligente para ser utilizado em seus canais de comunicação a fim de interagir com seus clientes de forma praticamente humana.
IBM Watson e Fortics SZ.chat
Para entregar esse resultado, isto é, um chatbot inteligente capaz de compreender a fala humana e realizar ações com base na intenção do usuário, é necessário que ele conte com o NLP, solução que é desenvolvida a partir do ML. O ML, como o próprio nome já diz, é um recurso da IA responsável por garantir ao bot o aprendizado de situações padrões para sugerir resultados e decisões.
Pensando nisso, o time de desenvolvimento Fortics integrou a plataforma de atendimento online SZ.chat ao IBM Watson. Isso quer dizer que você terá a possibilidade de aplicar nos seus canais de atendimento os recursos de NLP e ML presentes no IBM Watson, tornando-os chatbots inteligentes.
E, com a plataforma de atendimento Fortics SZ.chat, essa tecnologia pode ser reproduzida em diversos canais de atendimento como:
- WhatsApp;
- Webchat Bidirecional;
- Instagram;
- Facebook;
- Telegram;
- Signal;
- Teams;
- E-mail;
- SMS.
Assim, você consegue aplicar a estratégia omnichannel no seu atendimento, a qual propõe uma comunicação unificada, oferecendo a mesma experiência em vários canais. Independentemente do canal escolhido, o diálogo e as soluções serão os mesmos, entregando o melhor do conceito de atendimento omnichannel.
Porém, é importante que esse chatbot seja aprimorado constantemente. O ML é o recurso que lhe permite aprender, mas para isso é necessária uma intervenção humana, a do profissional que chamamos de curador.
Mas, afinal, como utilizar o chatbot nesses canais e trabalhar para que seu aprendizado seja contínuo?
Uma Machine Learning para seu chatbot
Como já mencionado, a linguagem humana não é algo exato; tem variações e ambiguidades, sem contar as influências regionais, os jargões, figuras de linguagem etc. Por isso, é tão importante utilizar um chatbot com o recurso NLP, como o do IBM Watson.
Essa tecnologia possui uma base de linguagem muito rica. Nele estão presentes as mais variadas combinações linguísticas para que seja possível fazer diversas associações na formação ou entendimento de frases. Isso garante basicamente que, durante o atendimento automatizado, o cliente não precise falar um termo com exatidão, eliminando a necessidade de menus estáticos.
Para atender as demandas da linguagem humana, antes de ser colocado no mercado, um chatbot é treinado por equipe especializada. Ele recebe os dados iniciais, considerando o contexto no qual será utilizado – no caso, a área de atuação da empresa –, para que esse bot consiga identificar as intenções nas frases dos clientes.
Então, vamos pensar em uma situação em que o usuário precisa de uma segunda via de boleto, por exemplo. Nesse caso, o bot inteligente consegue identificar essa necessidade mesmo com o uso de frases variadas como:
- Preciso pagar conta atrasada;
- Boleto vencido;
- Mensalidade em atraso;
- Tenho uma pendência financeira;
- Estou inadimplente;
- Acertar o valor atrasado.
Ao receber qualquer uma dessas mensagens, o bot com ML identifica a intenção do cliente, pede dados para identificá-lo e consegue atendê-lo de forma rápida e eficaz.
O chatbot também é treinado para que, caso não consiga identificar a intenção do usuário, o atendimento seja transferido para um agente humano. Considerando ainda a situação acima, poderia ocorrer, por exemplo, da solicitação não ter relação com segunda via de boleto, mas sim com um acordo financeiro. Nesse caso o atendimento seria encaminhado para um agente humano.
ML e NLP: como o chatbot aprende
É diante dessa situação que entra a capacidade de aprender do chatbot que utiliza ML. Ao se deparar com uma informação nova, ele tentará associá-la aos dados que tem registrados em sua base. Se não tiver sucesso, como no exemplo citado acima, em que o cliente desejava um acordo, essa situação é mantida em sua memória.
Ao registrar as informações, os termos e as variações que ainda não estão gravadas em sua memória, mas que costumam ser utilizadas pelos usuários, o chatbot cria em si um novo banco de dados. Este servirá para que um profissional especializado, o curador da ML, crie novas associações, aumentando seu vocabulário, seu repertório e tornando-o mais inteligente e humanizado.
Mais do que isso, o curador consegue identificar jargões e gírias utilizados nesses atendimentos automatizados e, assim, inseri-los como variações de termos. Então, a cada interação entre usuário e bot, a máquina registra novas informações para o seu aprendizado. Isso torna o atendimento mais humanizado e personalizado para o público da marca.
Conheça o IBM Watson
Para fazer a interpretação adequada da conversa, entender a intenção e executar uma ação correta, o recurso de NLP contido no bot da IBM foi treinado para analisar e extrair os seguintes elementos do conteúdo:
- Palavras-chaves relevantes;
- Nomes de pessoas, locais, eventos e outros tipos de entidades mencionadas no conteúdo;
- Emoções transmitidas por meio das frases ou fala dos usuários;
- Funções semânticas e sintáticas, apresentadas por meio de sentenças;
- Relações entre assuntos e objetos diversos.
Para o caso do bot ainda não estar pronto para analisar algum aspecto desses elementos, a informação é registrada para ser utilizada posteriormente pelo curador de ML.
A cada ajuste, a precisão para o idioma se torna mais eficaz, resultando em um modelo capaz de identificar, durante o atendimento, os temas e as palavras específicas mais utilizadas pelos usuários da empresa, dentre os quais, elementos como:
- Jargões profissionais;
- Nomes de produtos;
- Assuntos confidenciais;
- Nomes de pessoas;
- Categorias para o conteúdo.
Em resumo, o chatbot é treinado para entrar em campo e, graças ao ML, é capaz de aprender com a interação e o comportamento do usuário. Porém quando não estiver preparado para alguma situação, isso é registrado para que o curador possa treinar e aprimorar o repertório linguístico desse chatbot.
Mais uma integração para sua conveniência
O time Fortics é incansável quando o assunto é entregar conveniência. Por esse motivo, sugerimos que nossos clientes dediquem tempo e atenção à elaboração de estratégias de atendimento omnichannel cada vez mais consistentes.
E, uma das melhores maneiras de garantir ainda mais qualidade nesse processo, é implantar recursos tecnológicos que tornem o atendimento cada vez mais rápido, humanizado e automatizado. Por esse motivo, pensamos nessa integração com os recursos de ponta do IBM Watson, que poderá agregar mais uma parte fundamental a sua estratégia.
Você é cliente Watson e SZ.chat
A IA não é mais aquele conceito distante e futurista que ainda está no imaginário de muitos. A IA está mais perto do que nunca e já estamos no futuro; é momento de implementar e usufruir de todos os benefícios que ela oferece.
Então, você que já é cliente Fortics e deseja integrar o ML da IBM ao seu chatbot, entre em contato com nosso suporte.
E, você, que já usa a tecnologia Watson e se interessou em ter um chatbot inteligente para atender seus clientes, fale agora com o nosso time de especialistas.
Integre o IBM Watson ao Fortics SZ.chat, pois, para seu desenvolvimento ideal, sua empresa não pode deixar de ter recursos tecnológicos como esses!
Sobre o autor Hugo Santos:
Hugo Santos é Head de Conteúdo da Fortics, palestrante, professor e fundador da Palestras & Conteúdo. Atuando em Vendas, Marketing desde 1996. Vencedor como o melhor profissional de vendas no prêmio ABC da Comunicação no ano de 2020.
Coautor do livro “O poder da conveniência no atendimento omnichannel” com o time Fortics. Graduado em Marketing. Especialista em Inbound Marketing e Vendas Consultivas. Foi professor de MBA pelo Instituto de Mauá de Tecnologia em Estratégias de Vendas e Marketing e no MBA pelo IEL/FIEA em Transformação Digital e Sociedade. Mentor de Startups pela InovAtiva Brasil, Aceleradora de Startups do Governo Federal.
Desde 2014 ministrou mais de 220 palestras e cursos sobre Vendas Consultivas, Marketing Digital, Comunicação Humana nos Negócios, Liderança em eventos como Social Media Week, RD Summit e Meetings de negócios em Federações das Indústrias, CEBRASSE (Central do Setor de Serviços) e outras Entidades de grande porte.
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