Agente vocale per le chiamate in ingresso, con risposte fondate su knowledge base
Le chiamate in ingresso si concentrano su un numero ristretto di richieste ricorrenti, ma arrivano a picchi e fuori orario. Un operatore che risponde a domande ripetitive è un operatore che non sta lavorando sui casi che richiedono giudizio, e una chiamata a cui nessuno risponde è una richiesta che si perde.
Analisi
Analisi delle chiamate storiche per capire quali richieste sono effettivamente ricorrenti e quali richiedono una persona, identificazione delle informazioni necessarie a rispondere e di dove risiedono, e definizione esplicita del perimetro: cosa l'agente può dire, cosa non può impegnarsi a fare, e a quali condizioni deve passare la chiamata a un operatore.
Soluzione
Agente vocale che gestisce la conversazione in ingresso e costruisce ogni risposta su una knowledge base interrogata in tempo reale, invece di generarla dalla sola memoria del modello. Fuori dal perimetro definito, o quando la confidenza è bassa, la chiamata passa a un operatore con il contesto già raccolto.
Architettura
Riconoscimento e sintesi vocale, RAG sulla knowledge base per fondare le risposte su contenuti verificabili, guardrail su ciò che l'agente può affermare o impegnarsi a fare, regole di escalation esplicite e registrazione di ogni turno di conversazione per verifica successiva. Il vincolo dominante è la latenza: al telefono una pausa di due secondi è una conversazione rotta, e l'architettura è disegnata attorno a questo budget prima che attorno alla qualità della singola risposta.
Implementazione
Avvio su un sottoinsieme ristretto di richieste ricorrenti, con ascolto delle conversazioni reali e ampliamento del perimetro solo dopo verifica del comportamento sui casi limite e sulle richieste fuori ambito.
Durata
Dal kickoff al primo rilascio in produzione: circa un mese.
Risultati misurati
- 90% delle chiamate rientranti nel perimetro concluse senza intervento umano, con il resto instradato a un operatore
- Sul restante 10%, il sistema ha instradato correttamente a un operatore nel 70% dei casi a bassa confidenza, invece di rispondere senza esserne sicuro
- Gestione autonoma delle richieste ricorrenti rientranti nel perimetro definito, con passaggio a operatore sui casi fuori ambito
- Risposte costruite sulla knowledge base e non sulla sola memoria del modello, quindi aggiornabili modificando i contenuti invece che il sistema
- Continuità di risposta nei picchi e fuori orario, dove l'alternativa è una chiamata senza risposta
- Ogni conversazione resta registrata e riesaminabile, comprese quelle finite in escalation
ROI: Il valore si misura in chiamate ricorrenti gestite senza impiego di operatore, minore perdita di richieste nei picchi e tempo degli operatori concentrato sulle conversazioni che richiedono giudizio.
Perimetro e metodo di misurazione
- Perimetro: sottoinsieme definito di richieste ricorrenti, con le richieste fuori ambito instradate a un operatore per progetto e non per ripiego.
- Insieme di valutazione: conversazioni reali riascoltate e valutate, incluse le chiamate in cui l'agente ha correttamente rifiutato di rispondere.
- Grandezze misurate: correttezza delle risposte fornite, quota di chiamate concluse senza intervento umano e tasso di escalation. L'ultima non è un difetto da minimizzare: un'escalation opportuna vale più di una risposta azzardata.
- Nella voce l'astensione conta più che nel testo: chi ascolta non può verificare la fonte mentre parla, e una risposta sbagliata detta con naturalezza non lascia appigli.
- Quota misurata: 90% delle chiamate concluse senza intervento umano sulle conversazioni reali riascoltate e valutate. Tasso di escalation: 70%, calcolato sui soli casi a bassa confidenza (il restante 10% delle chiamate), non sul totale. Periodo di osservazione da confermare.
Cliente: Progetto realizzato per Aivora. aivora.ai/en/