Agentes virtuales cognitivos basados en Deep Learning para la atención de los clientes en JOVELI E.I.R.L.

El trabajo de investigación aborda la importancia de la optimización de los servicios en el sector de atención al cliente traves de la inteligencia artificial, donde se detalla el proceso de análisis, desarrollo e implementación de un Agente Virtual cognitivo basado en Deep Learning desplegado en un canal de mensajería instantánea sobre una plataforma cognitiva. Para el desarrollo del sistema de información se utilizó la metodología Design Thinking y marcos de desarrollo del flujo de conversaciones para una mejor gestión del contexto de las conversaciones y experiencia del usuario a un nivel cognitivo. La investigación es de tipo aplicada y su diseño es experimental con tipo de diseño de investigación pre – experimental. En donde se tomó como población el número de consultas en 20 días, para el indicador de Precisión y Exhaustividad. Utilizando como técnica el fichaje e instrumento de investigación la ficha de registro

State Machine based Human-Bot Conversation Model and Services

International audienceTask-oriented virtual assistants (or simply chatbots) are in very high demand these days. They employ third-party APIs to serve end-users via natural language interactions. Chatbots are famed for their easy-to-use interface and gentle learning curve (it only requires one of humans' most innate ability, the use of natural language). Studies on human conversation patterns show, however, that day-today dialogues are of multi-turn and multi-intent nature, which pushes the need for chatbots that are more resilient and flexible to this style of conversations. In this paper, we propose the idea of leveraging Conversational State Machine to make it a core part of chatbots' conversation engine by formulating conversations as a sequence of states. Here, each state covers an intent and contains a nested state machine to help manage tasks associated to the conversation intent. Such enhanced conversation engine, together with a novel technique to spot implicit information from dialogues (by exploiting Dialog Acts), allows chatbots to manage tangled conversation situations where most existing chatbot technologies fail