En el dinámico y exigente mundo del sector financiero, la rapidez y precisión en el acceso a la información son elementos esenciales para el éxito. A menudo, la demora en la obtención de datos o la falta de claridad en la comunicación pueden convertirse en obstáculos significativos. En respuesta a estos desafíos, el uso de asistentes impulsados por inteligencia artificial (IA) ha emergido como una solución prometedora. Estos asistentes no solo ofrecen respuestas inmediatas, sino que también ayudan a simplificar la navegación por sistemas complejos, asegurando que la información crítica esté siempre disponible, aumentando así la eficiencia y minimizando los riesgos de malentendidos.
Un desarrollo notable en esta área es Amazon Q Business, un asistente generativo diseñado para responder a preguntas, proveer resúmenes, generar contenido y completar tareas de manera segura utilizando datos de los sistemas empresariales. Esta herramienta tiene el potencial de aumentar la creatividad, eficiencia y capacidad organizativa de los empleados.
El London Stock Exchange Group (LSEG) ha adoptado Amazon Q Business para desarrollar un asistente específico para su servicio al cliente. Este asistente ha demostrado su eficacia al ahorrar tiempo en la generación de respuestas, resumir documentos, recuperar información sobre consultas complejas de los miembros y combinar datos de múltiples fuentes, todo mientras proporciona citas textuales para verificar la información utilizada.
Particularmente, el London Clearing House (LCH), una entidad bajo la gestión de LSEG que supervisa riesgos en diversas clases de activos, ha estado explorando cómo la inteligencia artificial generativa puede optimizar el soporte a sus miembros. A través de la colaboración con Amazon Web Services (AWS), se ha creado un asistente de servicio al cliente diseñado para manejar consultas diversas y complejas, como la elegibilidad del colateral o la compensación de ciertos productos.
Históricamente, el equipo de atención al cliente de LCH se apoyaba en documentos de políticas y preguntas frecuentes para resolver estas consultas. Sin embargo, el nuevo objetivo es mejorar tanto la experiencia del cliente como la productividad de los empleados, permitiendo que la IA se encargue de las preguntas de los miembros.
Durante la fase de desarrollo del asistente, se llevaron a cabo talleres para evaluar diferentes enfoques de modelos de lenguaje, considerando el uso de herramientas como Amazon SageMaker. La elección final de Amazon Q Business se basó en su capacidad para buscar información en la web y su facilidad de implementación.
El proyecto se inició con la creación de una base de conocimientos que conecta documentos internos con fuentes externas, seguido de la implementación de un sistema de pruebas para verificar la precisión de las respuestas generadas por el asistente. Las pruebas mostraron que el asistente podía proporcionar respuestas precisas en cuestión de segundos, mejorando significativamente la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
Con la implementación del asistente, hay planes para integrarlo con otros sistemas de correo electrónico y gestión de relaciones con clientes, amplificando su aplicación dentro del LSEG. Esta iniciativa no solo mejora la gestión de consultas, sino que también establece un precedente para la adopción de tecnologías de IA en otras áreas del grupo.
La experiencia del LSEG con Amazon Q Business ilustra cómo la inteligencia artificial puede revolucionar el servicio al cliente en el sector financiero, permitiendo que las empresas administren consultas complejas de manera más eficiente y efectiva. Esta transformación apunta hacia un futuro donde las operaciones financieras sean cada vez más ágiles y precisas, gracias a la implementación inteligente de tecnología avanzada.
