Mejore las experiencias de los clientes y los procesos empresariales con IA generativa.
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A medida que crece la economía de servicios globales, las empresas confían cada vez más en los centros de contacto para impulsar mejores experiencias de cliente y eficiencia operativa. Dado que la demanda de los clientes ha aumentado mucho más rápidamente que la dotación de personal del centro de contacto, existe la necesidad de una comunicación automatizada y en tiempo real con los clientes para apoyar a los agentes humanos.
Los chatbots impulsados por IA generativa entrenados en lenguajes específicos de dominio y mejorados por la generación de recuperación aumentada (RAG) ofrecen interacciones con los clientes más precisas, personalizadas y sofisticadas que las soluciones de chatbot tradicionales. El rendimiento de baja latencia que es esencial para conversaciones realistas, junto con la potencia computacional necesaria para entrenar modelos de deep learning, es posible gracias a la plataforma de IA de NVIDIA.
Telecomunicaciones
Las empresas de telecomunicaciones necesitan ofrecer un servicio al cliente excepcional y, al mismo tiempo, mantener una alta disponibilidad, rendimiento y seguridad de la red, todo ello esencial para ejecutar aplicaciones y servicios. Esto llega en un momento en que la industria está invirtiendo fuertemente en 5G y en la expansión de las redes de fibra, lo que aumenta significativamente los gastos de capital. El desafío es brindar soporte preciso y confiable a través de agentes de servicio al cliente bien informados.
En el informe State of AI in Telecommunications 2024 de NVIDIA, el 57% de las empresas de telecomunicaciones confirmaron el uso de la IA generativa para mejorar el servicio al cliente y respaldar la productividad de los empleados. Estas empresas invierten en centros de llamadas y en mejorar las experiencias de los clientes de principio a fin, incluida la orquestación de pedidos, la gestión de pedidos y el resumen de casos. La mejora de las experiencias de los clientes no solo supone un ahorro de costes, sino que también aumenta las oportunidades de ingresos.
Servicios Financieros
La IA generativa está mejorando la forma en que los consumidores manejan una variedad de transacciones financieras, incluido el pago de facturas, la transferencia de dinero y la apertura de nuevas cuentas. Desde la transcripción de centros de llamadas hasta los chatbots inteligentes, la IA está ayudando a eliminar las barreras a la atención al cliente y a ejecutar tareas bancarias comunes. Al proporcionar capacidades de autoservicio, los bancos pueden liberar a los agentes de servicio al cliente para que se concentren en interacciones y transacciones más complejas y de mayor valor.
La IA generativa también mejora el servicio al cliente con planes financieros personalizados, recomendaciones de inversión y asistentes virtuales que pueden responder a una gama más amplia de consultas de los clientes que los chatbots tradicionales.
Según el informe de la encuesta sobre State of AI in Financial Services 2024 de NVIDIA, el 34% de los encuestados está explorando la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para la interacción con el cliente. Esto sugiere que las instituciones de servicios financieros están explorando chatbots, asistentes virtuales y sistemas de recomendación para mejorar la experiencia del cliente.
Venta Minorista
A medida que la industria minorista evoluciona, los enfoques tradicionales a menudo pueden provocar frustración en los clientes y oportunidades de venta perdidas. La IA generativa y la RAG ofrecen soluciones transformadoras a través de chatbots inteligentes de servicio al cliente que aprovechan algoritmos avanzados para mejorar la experiencia de compra.
Los minoristas están utilizando la IA generativa y la ciencia de datos para ofrecer experiencias hiperpersonalizadas en tiempo real a través de sistemas de recomendación y chatbots que aumentan el tamaño del carrito, crean afinidad con la marca y aumentan la conversión. Esto incluye la captura de la intención del usuario en tiempo real para la predicción del próximo artículo en el comercio electrónico, la optimización de la selección de productos, la ubicación y el diseño de visualización en tiendas físicas, y la generación de contenido visual cautivador para campañas publicitarias. Según el informe State of AI in Retail and CPG 2024 de NVIDIA, el 69 % de los minoristas cree que la IA ha contribuido a un aumento de sus ingresos anuales.
Con la IA generativa a la vanguardia, el futuro de los chatbots de servicio al cliente en el comercio minorista promete una comodidad y satisfacción incomparables para los consumidores, al tiempo que desbloquea nuevos niveles de eficiencia y rentabilidad para las empresas.
Enlaces Rápidos
Descripción General:
Telecomunicaciones:
Servicios Financieros:
Venta Minorista:
NVIDIA ofrece herramientas para ayudar a las empresas a adoptar la IA generativa para crear chatbots y agentes virtuales, incluido un workflow que permite a las empresas utilizar RAG para acceder a grandes conjuntos de datos internos y externos para la recuperación de información.
Inferencia Óptima para Cargas de Trabajo de IA Generativa
NVIDIA NIM, parte de NVIDIA AI Enterprise, es un conjunto de microservicios de inferencia fáciles de usar diseñados para acelerar la implementación de la IA generativa en toda la empresa. Este versátil tiempo de ejecución es compatible con modelos de comunidad abierta y modelos de NVIDIA AI Foundation del catálogo de API de NVIDIA, así como con modelos de IA personalizados. NIM se basa en el Servidor de Inferencia NVIDIA Triton™, una plataforma de código abierto potente y escalable para implementar modelos de IA, y está optimizado para la inferencia de LLM en GPU NVIDIA con NVIDIA® TensorRT-LLM™. NIM está diseñado para facilitar la inferencia de IA sin interrupciones con alto rendimiento y baja latencia, al tiempo que preserva la precisión de las predicciones. Puede implementar aplicaciones de IA en cualquier lugar con confianza, ya sea en las instalaciones o en la nube.
Recuperación de Información en Tiempo Real
NeMo Retriever es una colección de microservicios CUDA-X™ que permiten la búsqueda semántica aumentada de datos empresariales para ofrecer respuestas altamente precisas. Los desarrolladores pueden usar estos microservicios acelerados por GPU para tareas específicas, como la ingesta, codificación y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, la interacción con las bases de datos relacionales existentes y la búsqueda de información relevante para responder a preguntas empresariales.
Integración de las Capacidades de IA de Voz
NVIDIA Riva, parte de NVIDIA AI Enterprise, es un conjunto de microservicios de voz y traducción multilingües acelerados por GPU para crear pipelines de IA conversacional en tiempo real totalmente personalizables. Riva incluye reconocimiento automático de voz (ASR), texto a voz (TTS) y traducción automática neuronal (NMT) y se puede implementar en todas las nubes, en data centers, en el edge o en dispositivos integrados. Con Riva, las organizaciones pueden agregar interfaces de voz y traducción con LLM y RAG para transformar los chatbots en asistentes y avatares multilingües atractivos y expresivos.
Las empresas que buscan implementar modelos de IA generativa para los agentes del centro de llamadas virtual pueden usar el catálogo de API de NVIDIA para comenzar rápidamente a crear chatbots con RAG. Hay disponibles ejemplos de referencia de workflow de IA de NVIDIA para facilitar el camino desde la implementación piloto hasta la implementación de producción.
Quick Links
Los chatbots de IA generativa pueden mejorar la experiencia del cliente en industrias como las telecomunicaciones, los servicios financieros y el comercio minorista al brindar un servicio personalizado y eficiente, reducir los tiempos de espera, manejar consultas repetitivas y ofrecer disponibilidad a tiempo completo. También pueden analizar los datos de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas y ayudar con las necesidades de los clientes en cualquier momento y en cualquier lugar.
Al automatizar tareas como el enrutamiento de llamadas, la categorización de llamadas y la autenticación de voz, las empresas pueden reducir en gran medida los tiempos de espera y garantizar que los clientes sean dirigidos a los agentes más calificados para manejar sus solicitudes. La IA generativa recomienda las siguientes mejores acciones, identifica el sentimiento de las llamadas, predice la satisfacción del cliente e incluso mide la calidad y el cumplimiento de los agentes.
Aunque la IA de voz puede impulsar mejoras significativas en los centros de llamadas, la implementación exitosa de voz a texto conlleva algunos desafíos, que incluyen:
Mejorar la eficacia del modelo es una forma de superar estos desafíos. Al integrar técnicas de entrenamiento y recuperación de modelos, los chatbots pueden ofrecer una experiencia más confiable y receptiva.
Las empresas pueden crear modelos de IA generativa personalizados para aplicaciones en el servicio de atención al cliente con herramientas y frameworks de la plataforma de IA de NVIDIA. Estos son los pasos que ayudan a reducir el tiempo de desarrollo:
Consulte la sección "Introducción a la IA Generativa para la Atención al Cliente" para obtener información sobre cómo NVIDIA NIM puede ayudar a implementar chatbots con tecnología RAG para agentes de centros de llamadas virtuales.
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