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dc.contributor.advisorBolivar, Stevenson
dc.contributor.advisorRendón, Jairo
dc.contributor.authorBallén Martínez, Jhon Henry
dc.contributor.authorLlorente Castiblanco, Paula Alejandra
dc.contributor.authorCely Vásquez, Julián Felipe
dc.date.accessioned2021-07-23T15:36:51Z
dc.date.accessioned2023-05-11T19:31:28Z
dc.date.available2030-07-24
dc.date.available2023-05-11T19:31:28Z
dc.date.created2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12032/115939
dc.description.abstractLas 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.spa
dc.formatPDFspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherPontificia Universidad Javerianaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAgente virtual
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectBosques aleatorios
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectTercerización
dc.subjectCentro de atención telefónica
dc.titleModelo para mejorar la tasa de resolución de agentes virtuales en una empresa del sector de BPOspa


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