Inbenta introduce mejoras en su tecnología para adaptarse a las nuevas demandas de sus clientes: Intent Detection, Dynamic Decision Trees, inteligencia transaccional, mayor conocimiento o el poder transferir la conversación a un agente sin interrupción,
Inbenta, compañía española experta en Inteligencia Artificial aplicada a atención al cliente, anuncia mejoras en su chatbot para empresas que incluyen el lanzamiento de nuevas APIs y SDKs que permitirán a sus clientes tener un control mucho mayor sobre este y un mayor nivel de personalización a sus necesidades y casos concretos.
Tras la reestructuración de su tecnología hace tan sólo unos meses, haciendo de esta un producto más “conectable” que diera la oportunidad a empresas y organizaciones de todo el mundo a construir de manera autónoma sus propias soluciones inteligentes y automáticas, Inbenta ha seguido invirtiendo grandes esfuerzos en I+D para evolucionar y perfeccionar su tecnología. Como resultado, todos aquellos que confíen en Inbenta a partir de ahora pueden disfrutar de:
- Intent Detection: Gracias a su potente motor de procesamiento del lenguaje natural (PLN), el chatbot de Inbenta es capaz de emparejar preguntas con respuestas. Cada pregunta diferente representa una “intención” en el argot chatbot. Para Inbenta, definir la intención es fácil, con una oración sencilla es posible identificarla.
- Dynamic Decision Trees: El chatbot de Inbenta utiliza “árboles de decisión dinámicos” para predecir el camino que una conversación puede tomar. En cada paso del árbol, este puede hacer preguntas aclaratorias para entender mejor la situación. Gracias también al PLN, si un usuario hace una pregunta con suficiente detalle y en un buen contexto, el chatbot puede establecer una relación directa y profundizar en el árbol de decisión, haciendo la completa experiencia más rápida, simple y eficiente.
- Inteligencia transaccional: Webhooks son puntos de llamada HTTP que pueden utilizarse para obtener información de fuera de su base de conocimiento. Esto permite la integración con diferentes herramientas y áreas de negocio como facturación, CRM para responder preguntas. También es posible utilizarlos para crear árboles de decisión dinámicos, recolectar información adicional y así poder completar transacciones completas con sistemas corporativos.
- Mayor conocimiento: Habiendo integrado su motor de PLN con su herramienta de Content Digest, recientemente lanzada, ya no es necesario añadir las preguntas manualmente al chatbot. Este recoge toda la información requerida de distintas fuentes, como de la web, de la propia base o de documentación técnica.
- Introducción en la conversación de un agente humano sin interrupción: La inteligencia de Inbenta detecta pistas o desencadenantes durante la interacción con el cliente que inmediatamente dan una señal al bot cuando ha de intervenir un agente humano. A tiempo real, el chatbot selecciona la mejor manera de transferir la conversación sin interrupciones para el usuario.
Adaptarse a los clientes y a sus demandas siempre ha sido el principal objetivo de Inbenta que, con estos cambios, da un paso más en su firme apuesta por hacer que los ordenadores y las personas podamos entendernos a un nivel de comprensión cada vez mayor. Evolución de la que tanto empresas como usuarios puedan beneficiarse optimizando y mejorando las relaciones marca-cliente.
