En el ámbito del sector financiero, donde cada segundo cuenta, el acceso rápido y confiable a la información es fundamental. No obstante, la tarea de encontrar datos relevantes o enfrentar comunicaciones poco claras puede entorpecer notablemente este proceso. Frente a este desafío, un asistente impulsado por inteligencia artificial (IA) emerge como una solución revolucionaria. Esta tecnología no solo ofrece respuestas instantáneas, sino que también facilita la navegación a través de sistemas complejos, asegurando que la información crítica esté siempre accesible, mejorando la eficiencia y minimizando el riesgo de malentendidos.
Uno de los avances más significativos en esta esfera es Amazon Q Business, un asistente generativo que tiene la capacidad de responder preguntas, ofrecer resúmenes, generar contenido y completar tareas de forma segura utilizando datos de sistemas empresariales. Esta herramienta promueve que los empleados sean más creativos, eficientes y organizados.
Un ejemplo concreto de la aplicación de Amazon Q Business es el asistente implementado por el London Stock Exchange Group (LSEG) para los agentes de servicios al cliente. Este asistente ha demostrado su eficacia en la reducción del tiempo necesario para generar respuestas, elaborar resúmenes de documentos, recuperar información de consultas complejas y combinar datos de diferentes fuentes, todo mientras cita las fuentes para verificar la información utilizada.
En el ámbito del London Clearing House (LCH), una división del LSEG que gestiona riesgos en diversas clases de activos, como tasas de interés, comercio exterior y derivados, se ha observado un crecimiento constante. Para seguir mejorando el apoyo a sus miembros y aumentar su impacto en el éxito de los clientes, el LCH ha explorado el papel fundamental que pueden desempeñar los servicios de IA generativa.
La colaboración entre el equipo de LCH y Amazon Web Services (AWS) ha dado como resultado la creación de un asistente de servicio al cliente. Este asistente fue diseñado para abordar las consultas variadas y complejas que presentan los miembros, tales como la elegibilidad del colateral o la capacidad de compensar ciertos productos en LCH. Anteriormente, el equipo de atención al cliente dependía de documentos y preguntas frecuentes, pero ahora el enfoque es mejorar la experiencia del cliente y aumentar la productividad de los empleados mediante el uso de IA para responder preguntas de los miembros.
Durante el desarrollo del asistente, se llevaron a cabo talleres para evaluar diferentes enfoques de modelos de lenguaje, considerando tecnologías como Amazon SageMaker. Finalmente, se optó por Amazon Q Business debido a su capacidad de búsqueda en la web y su facilidad de implementación.
El proyecto comenzó con la creación de una base de conocimientos que conecta documentos internos y fuentes externas. Posteriormente, se integró un sistema de pruebas para validar la precisión de las respuestas generadas. Durante las pruebas, el asistente mostró su habilidad para ofrecer respuestas precisas en cuestión de segundos, mejorando así la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
A medida que el asistente es implementado, existen planes para integrarlo con otros sistemas de correo electrónico y gestión de relaciones con clientes, lo cual ampliará su uso dentro del LSEG. Esta iniciativa no solo optimiza la forma en que se manejan las consultas, sino que también sienta un precedente para la adopción de tecnologías de IA en otros sectores del grupo.
La experiencia del LSEG con Amazon Q Business ilustra claramente cómo la inteligencia artificial puede transformar el servicio al cliente en el sector financiero, permitiendo a las empresas abordar consultas complejas de manera más eficiente y efectiva.
