Definimos los usuarios objetivo, los objetivos de conversación, los canales, los sistemas empresariales, las fuentes de datos aprobadas, los requisitos de seguridad y las métricas de éxito.
Creamos un chatbot GenAI funcional con Amazon Bedrock y Amazon Lex, y luego probamos la calidad de recuperación, la precisión de las respuestas, los guardrails, el comportamiento de fallback, las rutas de escalada, la latencia y los costes operativos previstos.
Conectamos el chatbot a CRM, sistemas de tickets, bases de conocimiento, API internas y fuentes de datos aprobadas, y luego lo desplegamos en canales web, móviles, de mensajería o de voz, con seguridad y monitorización de producción.
Supervisamos la finalización de tareas, las tasas de escalada, la calidad de las respuestas, la latencia, el coste por conversación y la satisfacción del cliente, y luego mejoramos los prompts, las fuentes de conocimiento, los flujos de trabajo y las integraciones a medida que crece el uso.
Responda preguntas sobre el estado de los pedidos, cuentas, productos, políticas y resolución de problemas, y transfiera problemas sensibles o complejos al equipo adecuado.
Recopile la información requerida y recupere datos de CRMs, ERPs y sistemas internos, luego dirija cada solicitud al equipo o flujo de trabajo correcto.
Utilice datos aprobados de clientes, productos, cuentas o aprendizaje para ofrecer respuestas y recomendaciones relevantes en los idiomas y canales compatibles.
Cree chatbots para flujos de trabajo de atención médica, servicios financieros, seguros y legales donde se requieran controles de acceso, registros de auditoría, cifrado, retención de datos y revisión humana.
Combine su chatbot con servicios conversacionales y de asesoramiento adyacentes para cubrir una mayor parte del recorrido del cliente:
Finanzas
Jefa de Soporte, ShopSmart
96 por ciento de precisión promedio en la coincidencia de intenciones
50 por ciento menos de costes de soporte después del lanzamiento
El pequeño equipo de Attorney Live manejaba un creciente flujo de preguntas legales en inglés y español, lo que provocaba respuestas tardías, oportunidades perdidas y ninguna información sobre consultas sin respuesta.
Avahi construyó una prueba de concepto de tres semanas que combina Amazon Bedrock con una base de datos vectorial en una pipeline Lambda basada en eventos, respondiendo instantáneamente preguntas multilingües y señalando brechas para que los abogados las revisen.
Diseño de subred segura y privada con WAF y registros de auditoría que cumple con estrictas necesidades de confidencialidad
El prototipo respondió a todas las preguntas de prueba en dos idiomas e identificó consultas sin resolver para su ajuste
La arquitectura lista para producción puede escalar desde el piloto hasta la base de clientes completa sin reingeniería
Un chatbot con IA utiliza grandes modelos de lenguaje y datos empresariales para responder preguntas, completar tareas aprobadas y transferir conversaciones a personas cuando sea necesario. Creamos chatbots GenAI en AWS utilizando servicios como Amazon Bedrock y Amazon Lex, con controles de acceso, datos y gobernanza configurados para su caso de uso.
El chatbot interpreta el mensaje del usuario, recupera información relevante de fuentes aprobadas y genera una respuesta. También puede llamar a sistemas autorizados para completar tareas. La recuperación, los guardrails, las pruebas, los umbrales de confianza, las respuestas de fallback y la escalada humana ayudan a reducir las respuestas inexactas o inapropiadas.
El chatbot puede soportar web, aplicaciones móviles, SMS, voz, WhatsApp, Facebook Messenger y canales personalizados a través de APIs e integraciones compatibles. La configuración exacta del canal depende de su arquitectura de AWS y de los requisitos de la plataforma de terceros.
Sí. Podemos integrar el chatbot con Amazon Connect, Zendesk y otras plataformas de servicio al cliente. La transferencia puede incluir el historial de la conversación, la información ya recopilada y el motivo por el que el chatbot escaló la solicitud.
Diseñamos el chatbot en torno a sus requisitos de seguridad de AWS. Los controles pueden incluir cifrado en tránsito y en reposo, acceso basado en roles, redes privadas, registro de auditoría, reglas de retención de datos y restricciones sobre qué sistemas o documentos puede acceder el chatbot.
El coste depende de los canales del chatbot, las fuentes de datos, las integraciones, los requisitos de seguridad, el uso esperado y las acciones que debe realizar. Un chatbot que responde preguntas de una base de conocimientos requiere un alcance diferente al de uno que se conecta a registros de clientes, procesa transacciones y admite voz. Las empresas elegibles pueden recibir un PoC financiado según el proyecto.
Una prueba de concepto enfocada generalmente se puede entregar más rápido que una implementación de producción completa. El cronograma final depende del número de canales, integraciones, fuentes de datos, requisitos de seguridad y pruebas necesarias. Definimos el alcance y los hitos de entrega durante el taller de descubrimiento.
Sí. Podemos evaluar un chatbot existente que sea inexacto, lento, costoso, difícil de mantener o incapaz de soportar nuevas integraciones, y luego mejorar la arquitectura actual de AWS o rediseñar la solución utilizando Amazon Bedrock, Amazon Lex y otros servicios de AWS.
El chatbot se implementa dentro de su entorno AWS, lo que le otorga a su organización control sobre los recursos de AWS configurados, las fuentes de datos conectadas, las políticas de acceso y el uso continuo de la nube. Los términos de propiedad para el código personalizado, los servicios de terceros y el soporte continuo deben documentarse en el acuerdo del proyecto.
Podemos monitorear el rendimiento, mejorar los prompts y las fuentes de conocimiento, agregar nuevos flujos de trabajo, gestionar integraciones, optimizar los costes de AWS y expandir el chatbot a nuevos canales o idiomas. El soporte continuo también se puede proporcionar a través de nuestros servicios gestionados de AWS.
