Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO
Las empresas del sector BPO son intensivas en mano de obra, por lo tanto aquellas que implementan tecnologías de inteligencia artificial tienen una ventaja competitiva, al reducir sus costos y mejorar los niveles de satisfacción de los clientes. La compañía analizada, se encarga de la ejecución de p...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- masterThesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/55279
- Palabra clave:
- Agente virtual
Redes neuronales
Bosques aleatorios
Inteligencia artificial
Tercerización
Centro de atención telefónica
Virtual agent
Neural networks
Random forest
Artificial intelligence
Outsourcing
Call center
Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales (Computadores)
Inteligencia artificial
Subcontratación
Centros de atención telefónica
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
| id |
JAVERIANA_010e930c13efcaf1dc931e49d67ef21b |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/55279 |
| network_acronym_str |
JAVERIANA |
| network_name_str |
Repositorio Universidad Javeriana |
| repository_id_str |
|
| dc.title.none.fl_str_mv |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO Model to improve the resolution rate of virtual agents in a BPO company |
| title |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO |
| spellingShingle |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO Ballén Martínez, Jhon Henry Agente virtual Redes neuronales Bosques aleatorios Inteligencia artificial Tercerización Centro de atención telefónica Virtual agent Neural networks Random forest Artificial intelligence Outsourcing Call center Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas Redes neuronales (Computadores) Inteligencia artificial Subcontratación Centros de atención telefónica |
| title_short |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO |
| title_full |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO |
| title_fullStr |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO |
| title_full_unstemmed |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO |
| title_sort |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPO |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Ballén Martínez, Jhon Henry Llorente Castiblanco, Paula Alejandra Cely Vásquez, Julián Felipe |
| author |
Ballén Martínez, Jhon Henry |
| author_facet |
Ballén Martínez, Jhon Henry Llorente Castiblanco, Paula Alejandra Cely Vásquez, Julián Felipe |
| author_role |
author |
| author2 |
Llorente Castiblanco, Paula Alejandra Cely Vásquez, Julián Felipe |
| author2_role |
author author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Bolivar, Stevenson Rendón, Jairo Rendón, Jairo Bolivar, Stevenson |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Agente virtual Redes neuronales Bosques aleatorios Inteligencia artificial Tercerización Centro de atención telefónica Virtual agent Neural networks Random forest Artificial intelligence Outsourcing Call center Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas Redes neuronales (Computadores) Inteligencia artificial Subcontratación Centros de atención telefónica |
| topic |
Agente virtual Redes neuronales Bosques aleatorios Inteligencia artificial Tercerización Centro de atención telefónica Virtual agent Neural networks Random forest Artificial intelligence Outsourcing Call center Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas Redes neuronales (Computadores) Inteligencia artificial Subcontratación Centros de atención telefónica |
| description |
Las empresas del sector BPO son intensivas en mano de obra, por lo tanto aquellas que implementan tecnologías de inteligencia artificial tienen una ventaja competitiva, al reducir sus costos y mejorar los niveles de satisfacción de los clientes. La compañía analizada, se encarga de la ejecución de procesos tercerizados, principalmente relacionados con atención al cliente en canales presencial, telefónico y chat, para distintos sectores como financiero y servicios públicos. Para aumentar la eficiencia, la compañía ha implementado agentes virtuales, que se basan en inteligencia artificial para dar respuesta a las comunicaciones entrantes de los clientes. No obstante, se evidenció la necesidad de aumentar la tasa de resolución de solicitudes por parte de dichos agentes virtuales. En este documento se expone un proyecto de analítica, desarrollado con metodología CRISP-DM, cuyo resultado serviría para modificar el diseño de los agentes virtuales. La solución final propuesta se basa en la predicción de la intención del usuario, mediante algoritmos de random forest y redes neuronales profundas, analizando datos estructurados relacionados con el cliente y el negocio. La propuesta consiste en implementar dicha predicción de forma previa a la atención del agente virtual. De implementarse, representaría una mejora de 42,6% en la tasa de resolución de los agentes virtuales (al pasar de 7,88% a 11,24%), lo cual implicaría un aumento de 0,67% en el índice de rentabilidad de la compañía, equivalente a más de COP $430 millones al año. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021-07-23T15:36:51Z 2021 2030-07-24 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10554/55279 https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.55279 instname:Pontificia Universidad Javeriana reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana repourl:https://repository.javeriana.edu.co |
| url |
http://hdl.handle.net/10554/55279 https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.55279 |
| identifier_str_mv |
instname:Pontificia Universidad Javeriana reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana repourl:https://repository.javeriana.edu.co |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
PDF application/pdf application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Pontificia Universidad Javeriana Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios Facultad de Ingeniería Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas |
| publisher.none.fl_str_mv |
Pontificia Universidad Javeriana Maestría en Analítica para la Inteligencia de Negocios Facultad de Ingeniería Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositorio Universidad Javeriana instname:Pontificia Universidad Javeriana instacron:Pontificia Universidad Javeriana |
| instname_str |
Pontificia Universidad Javeriana |
| instacron_str |
Pontificia Universidad Javeriana |
| institution |
Pontificia Universidad Javeriana |
| reponame_str |
Repositorio Universidad Javeriana |
| collection |
Repositorio Universidad Javeriana |
| _version_ |
1803712855146496000 |
| spelling |
Modelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPOModel to improve the resolution rate of virtual agents in a BPO companyBallén Martínez, Jhon HenryLlorente Castiblanco, Paula AlejandraCely Vásquez, Julián FelipeAgente virtualRedes neuronalesBosques aleatoriosInteligencia artificialTercerizaciónCentro de atención telefónicaVirtual agentNeural networksRandom forestArtificial intelligenceOutsourcingCall centerMaestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicasRedes neuronales (Computadores)Inteligencia artificialSubcontrataciónCentros de atención telefónicaLas empresas del sector BPO son intensivas en mano de obra, por lo tanto aquellas que implementan tecnologías de inteligencia artificial tienen una ventaja competitiva, al reducir sus costos y mejorar los niveles de satisfacción de los clientes. La compañía analizada, se encarga de la ejecución de procesos tercerizados, principalmente relacionados con atención al cliente en canales presencial, telefónico y chat, para distintos sectores como financiero y servicios públicos. Para aumentar la eficiencia, la compañía ha implementado agentes virtuales, que se basan en inteligencia artificial para dar respuesta a las comunicaciones entrantes de los clientes. No obstante, se evidenció la necesidad de aumentar la tasa de resolución de solicitudes por parte de dichos agentes virtuales. En este documento se expone un proyecto de analítica, desarrollado con metodología CRISP-DM, cuyo resultado serviría para modificar el diseño de los agentes virtuales. La solución final propuesta se basa en la predicción de la intención del usuario, mediante algoritmos de random forest y redes neuronales profundas, analizando datos estructurados relacionados con el cliente y el negocio. La propuesta consiste en implementar dicha predicción de forma previa a la atención del agente virtual. De implementarse, representaría una mejora de 42,6% en la tasa de resolución de los agentes virtuales (al pasar de 7,88% a 11,24%), lo cual implicaría un aumento de 0,67% en el índice de rentabilidad de la compañía, equivalente a más de COP $430 millones al año.Companies in the BPO sector are labor intensive, therefore those that implement artificial intelligence technologies have a competitive advantage by reducing their costs and improving customer satisfaction levels. The analyzed company is responsible for the execution of outsourced processes, mainly related to customer service in face-to-face, telephone and chat channels, for different sectors such as financial and public services. To increase efficiency, the company has implemented virtual agents, which are based on artificial intelligence to respond to incoming customer communications. However, it became evident that there was a need to increase the rate of request resolution by these virtual agents. This paper presents an analytics project, developed with CRISP-DM methodology, the result would modify the design of the virtual agent.The final proposed solution is based on the prediction of the user's intention, using random forest and deep neural networks algorithms, analyzing structured data related to the customer and the business. The proposal consists of implementing such prediction prior to the virtual agent's attention. If implemented, it would represent an improvement of 42.6% in the resolution rate of virtual agents (from 7.88% to 11.24%), which would imply an increase of 0.67% in the company's profitability index, equivalent to more than COP $430 million per year.Magíster en Analítica para la Inteligencia de NegociosMaestríaPontificia Universidad JaverianaMaestría en Analítica para la Inteligencia de NegociosFacultad de IngenieríaFacultad de Ciencias Económicas y AdministrativasBolivar, StevensonRendón, JairoRendón, JairoBolivar, Stevenson2021-07-23T15:36:51Z2030-07-242021http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPDFapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10554/55279https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.55279instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.cospaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.reponame:Repositorio Universidad Javerianainstname:Pontificia Universidad Javerianainstacron:Pontificia Universidad Javeriana2022-04-29T17:28:04Z |