En el competitivo mundo del sector financiero, la rapidez y la confiabilidad en el acceso a la información se han convertido en factores cruciales para el éxito. No obstante, la obtención de datos o su comunicación de manera poco clara a menudo retrasa estos procesos. Para solucionar este problema, un asistente impulsado por inteligencia artificial (IA) emerge como una solución innovadora. Estos asistentes no solo brindan respuestas instantáneas, sino que también facilitan la navegación por sistemas complejos, asegurando que la información esencial esté siempre disponible, mejorando así la eficiencia y minimizando el riesgo de malentendidos.
En este contexto, uno de los desarrollos más destacados es Amazon Q Business, un asistente generativo que se especializa en responder preguntas, ofrecer resúmenes, generar contenido y completar tareas de manera segura con base en datos de sistemas empresariales. Esta herramienta permite a los empleados ser más creativos, eficientes y organizados en sus labores diarias.
El London Stock Exchange Group (LSEG) ha implementado Amazon Q Business en su asistente para agentes de servicios al cliente, demostrando su efectividad en ahorrar tiempo al generar respuestas y resumir documentos, además de recuperar información sobre consultas complejas de los miembros y combinar datos de diversas fuentes, mientras proporciona citas en el texto para verificar la información empleada.
El London Clearing House (LCH), que forma parte del grupo LSEG, se encarga de gestionar riesgos en diversas clases de activos, incluyendo tasas de interés, comercio exterior y derivados. Con el crecimiento continuo del LCH, su equipo ha estado buscando maneras de mejorar el apoyo a sus miembros y maximizar su influencia en el éxito del cliente, evaluando cómo los servicios de IA generativa pueden contribuir significativamente a esta mejora.
La colaboración entre el equipo de LCH y Amazon Web Services (AWS) llevó al desarrollo de un asistente de servicio al cliente específicamente diseñado para responder a las consultas variadas y complejas de los miembros, como la elegibilidad del colateral o la capacidad de compensar ciertos productos en LCH. Tradicionalmente, el equipo de atención al cliente dependía de documentos de políticas y preguntas frecuentes; sin embargo, el objetivo actual es mejorar la experiencia del cliente y aumentar la productividad de los empleados permitiendo que la IA responda a estas preguntas.
Durante la fase de desarrollo del asistente, se realizaron diversos talleres para evaluar distintas aproximaciones de modelos de lenguaje, considerando tecnologías como Amazon SageMaker. Finalmente, Amazon Q Business fue seleccionado por su capacidad de búsqueda en la web y su facilidad de implementación.
El proyecto se inició con la creación de una base de conocimientos que conecta documentos internos y fuentes externas, seguido por la integración de un sistema de pruebas para validar la precisión de las respuestas generadas por el asistente. Durante las pruebas, el asistente demostró su habilidad para proporcionar respuestas precisas en cuestión de segundos, mejorando así la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
Con la implementación en marcha, existen planes para integrar el asistente con otros sistemas de correo electrónico y gestión de relaciones con clientes, lo que ampliará su uso dentro de LSEG. Esta iniciativa no solo optimiza la manera en que se manejan las consultas, sino que también establece un modelo para la adopción de tecnologías de IA en otros sectores del grupo.
La experiencia del LSEG con Amazon Q Business ejemplifica claramente cómo la inteligencia artificial puede transformar el servicio al cliente en el sector financiero, permitiendo a las empresas gestionar consultas complejas de forma más eficiente y efectiva.
