Same Day Service (SDS)

El presente proyecto empresarial tiene como objetivo diseñar y desarrollar un modelo de Machine Learning que permita realizar la tipificación de los casos radicados a través de correo electrónico por usuarios de la Universidad del Rosario al área de servicios 2030. Actualmente, la tipificación la realizan varios agentes de la mesa de servicios quienes se encargan de leer una a una las solicitudes y se propone que a través del análisis de datos no estructurados y aprendizaje automático, existe una oportunidad de generar eficiencias administrativas y de liberar recurso humano para otras tareas como el apoyo en sitio. Como objetivo específico, se planteó que la solución entenderá el asunto de los correos eléctronicos con un porcentaje de efectividad del 0.7 para asegurar automáticamente el escalamiento de los casos. El resultado obtenido mediante un modelo predictivo lineal presenta una precisión de 0.74, disminuyendo así los tiempos de atención y respuesta del área de servicio servicios 2030.

• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/40248
• Acceso en línea: https://doi.org/10.48713/10336_40248; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40248
• Palabra clave: Caso; Escalamiento; Servicio; ANS; Experiencia; Case; Escalation; Service; ANS; Experience
• License: Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International