Inteligencia artificial bien aplicada: cómo Panda incorporó la IA a sus soluciones de business intelligence

Entrevista con Omri Nir,  Ventas y Desarrollo de Negocio

La inteligencia artificial ha sido uno de los grandes temas de 2023, pero Panda lleva bastante tiempo trabajando en herramientas basadas en IA para el segmento de los brokers. ¿Qué les llevó a centrarse tanto en la IA antes de que existiera demanda y ha resultado ser una iniciativa fructífera?

En Panda solemos bromear con que nos interesaba la IA antes de que estuviera de moda. Hoy en día encontrará empresas de todo tipo que hablan de la IA de cara a la galería para que su negocio parezca más relevante, pero nuestro camino con la IA comenzó desde un punto de vista puramente funcional. Observamos todos los avances que se estaban produciendo en el machine learning, especialmente en el ámbito del código abierto, y empezamos a darnos cuenta de que estas herramientas podían transformar por completo nuestro propio sector.  

Cuando se conoce tan bien un ámbito, por ejemplo la estructura interna y el flujo de trabajo de los brokers en línea, se sabe exactamente cómo pueden utilizarse las nuevas tecnologías para lograr eficiencias que antes no eran posibles. Creo que nuestra ventaja fue la combinación de estar profundamente inmersos en la cultura de los brokers con una fascinación genuina por las nuevas tecnologías. En este sentido, nuestros ingenieros son auténticos apasionados de la tecnología y han sido de un valor incalculable a la hora de pensar de forma innovadora y llevar nuevas innovaciones al mercado. 

En cuanto a si este enfoque ha sido fructífero, diría que sin duda lo ha sido. Nuestro producto estrella, Panda CRM, ya era una de las suites de business intelligence más flexibles para brokers en línea. Nuestro enfoque continuo en la IA no ha hecho más que potenciar este producto y ha permitido a los brokers que lo utilizan competir con equipos mucho más grandes. 

¿Cómo es el proceso de experimentar con una nueva tecnología como la IA y luego incorporarla a su línea principal de productos?

En el desarrollo de negocio siempre surge la pregunta de si, al probar algo nuevo, uno se está alejando de sus competencias principales. Diría que la clave es empezar poco a poco. No sea demasiado ambicioso desde el principio. Intente ver si existe un problema evidente entre su base de clientes que las nuevas tecnologías puedan ayudar a resolver. Ponga a un equipo pequeño a trabajar en una prueba de concepto y compruebe si hay algo que merezca la pena.  

Para nuestros clientes, el problema evidente era la verificación de documentos, que consume enormes recursos humanos incluso en el mejor de los casos, pero que puede volverse rápidamente inmanejable en momentos de gran interés por el trading en línea. Conscientes de que hace algunos años la tecnología de detección de imágenes había avanzado lo suficiente como para resolver gran parte del problema, nos pusimos manos a la obra para aprovechar el algoritmo Vision AI de Google y ofrecer a los equipos de back office y cumplimiento normativo una ayuda no humana. 

El resultado es un módulo de verificación de documentos en Panda CRM que no solo puede rechazar los documentos enviados que no cumplen los requisitos y solicitar automáticamente que se vuelvan a enviar, sino que también puede leer los documentos proporcionados y compararlos con la información que el cliente ya ha facilitado durante el proceso de registro. De este modo, los documentos de KYC/AML entrantes pueden clasificarse según la probabilidad de que sean aprobados, lo que permite a los equipos de back office y cumplimiento agrupar los envíos con más probabilidades de aprobarse y, así, mejorar enormemente la eficiencia del onboarding. El éxito de este módulo nos demostró que íbamos por buen camino y que debíamos dedicar más recursos a llevar la IA a otras áreas de la tecnología para brokers. 

¿Qué tiene concretamente el segmento del trading en línea que lo hace tan adecuado para incorporar elementos de IA y machine learning?

Si observa un broker en línea típico, en realidad es una gran máquina generadora de datos. Se manejan enormes cantidades de datos de tráfico y navegación de los leads entrantes antes del registro y, después, una infinidad de datos relativos a la actividad en la plataforma y en el área de clientes, así como a cualquier punto de contacto que el cliente haya tenido con los distintos departamentos del broker. Antes, estos datos se desperdiciaban en su mayoría, ya que los brokers no contaban con sistemas para hacer algo con ellos. Hoy, sin embargo, podemos utilizar estos datos para orientar la forma en que los miembros del equipo del broker organizan sus actividades. 

Un ejemplo de cómo hemos podido hacerlo dentro de Panda CRM es nuestro sistema Next Call AI, que proporciona a los equipos de ventas y retención las siguientes llamadas prioritarias que deben realizar, basándose expresamente en las acciones de los clientes. De este modo, el registro de un nuevo cliente, un inicio de sesión, un intento de depósito, el rechazo de una tarjeta, una solicitud de retiro y mucho más pueden aprovecharse como una oportunidad para ponerse en contacto con el cliente y ofrecerle una atención preventiva. 

Estos disparadores basados en eventos son totalmente personalizables para reflejar las prioridades de cada negocio. Next Call AI no solo aligera la carga de trabajo de atención al cliente y mejora los tiempos de espera de los clientes, sino que también ha demostrado aumentar drásticamente los nuevos depósitos de los clientes, así como la tasa de llamadas salientes exitosas realizadas por los miembros del equipo del broker. 

¿Hay otras áreas del negocio de los brokers en línea que considere especialmente propicias para la optimización mediante IA?

Sin duda. Como puede ver por mi descripción de las incursiones de Panda en la IA, empezamos por lo más accesible, el reconocimiento de imágenes y de caracteres ópticos para la verificación de documentos; después pasamos al ámbito más dinámico de la actividad de los clientes en tiempo real con Next Call AI, y desde entonces hemos avanzado hacia áreas técnicamente más complejas. 

Creo que la actividad del call center es otra fuente muy rica de datos aprovechables que actualmente se desperdicia. Quizás tenga que ver con la naturaleza del audio. Es efímero e, incluso cuando se graba, resulta costoso de almacenar y difícil de gestionar, a diferencia de las imágenes, el texto o los disparadores de eventos, como en el caso de Next Call. 

Esto es lo que nos llevó a trabajar en Call Control, otro módulo basado en IA dentro de Panda CRM que se centra específicamente en el sentimiento de las llamadas. El módulo funciona analizando las grabaciones de llamadas de más de dos minutos de duración. Estas grabaciones se transcriben y se procesan mediante un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural, que asigna a cada interacción una puntuación de sentimiento. El sistema ha demostrado ser extremadamente útil para los responsables de call center, que pueden utilizar los datos que proporciona para mejorar el rendimiento de sus respectivos equipos.  

Más allá del sentimiento, Call Control también ofrece una variedad de datos muy útiles sobre cada interacción con el cliente, como la proporción entre el tiempo que habla y el que escucha el operador o un promedio de paciencia, además de señalar cuándo el operador habla demasiado tiempo o cuándo un cliente ha compartido mucha información sin interrupciones con el representante en cuestión. Además de su evidente utilidad en la formación del call center, el sistema puede utilizarse para detectar palabras clave específicas, que luego pueden servir para determinar la eficacia de las campañas de marketing o incluso para realizar estudios de mercado sobre las preferencias de los clientes.  

Además, para ayudar a los agentes del call center a no desviarse y comunicarse de forma más eficaz con los clientes, recientemente hemos introducido Call Script en Panda CRM, una función que proporciona a los agentes guiones personalizados para cada cliente y que, por tanto, ayuda a los operadores a mantener el rumbo y ofrecer un servicio más adaptado.  

Teniendo en cuenta que lleva algunos años participando activamente en llevar la tecnología de IA a los brokers en línea, ¿cómo ve el panorama general de la IA y el futuro de este ámbito?

En cuanto a lo que estamos haciendo actualmente en Panda, creo que solo estamos empezando, y preveo que en el futuro los brokers dependerán mucho más de inteligencias no humanas para orientar los esfuerzos de los equipos humanos. No se trata tanto de sustituir a las personas por software, porque el factor humano es una parte fundamental de los negocios, sino más bien de hacer que los equipos humanos sean más inteligentes dándoles acceso al conocimiento colectivo del propio negocio. 

En cuanto al panorama más amplio, creo que se puede establecer un paralelismo entre los inicios de Internet y la situación actual de la IA. El interés existe, la tecnología ha demostrado su valía con el reciente lanzamiento de varios grandes modelos de lenguaje que han revolucionado el mundo, y actualmente se está produciendo una enorme cantidad de inversión. No todas las inversiones en IA darán lugar a la aplicación revolucionaria que todos parecen perseguir ahora, pero esta aceleración del interés y la inversión sin duda marcará el inicio de una nueva era de progreso para la humanidad, tal como lo hizo la World Wide Web en una generación anterior.