Chatbot IA e assistenti virtuali per il servizio clienti

Migliora le esperienze dei clienti e migliora i processi aziendali grazie all'IA generativa.

Carichi di lavoro

IA conversazionale / NLP
IA generativa

Settori industriali

Telecomunicazioni
Servizi finanziari
Retail/Beni di consumo confezionati

Obiettivo aziendale

Innovazione
Ritorno sugli investimenti

Prodotti

NVIDIA AI Enterprise
NVIDIA Riva
NVIDIA DGX
NVIDIA ACE
NVIDIA NIM
NVIDIA NeMo Retriever

Elevare le esperienze dei clienti e la produttività dei dipendenti riducendo i costi

Con la crescita dell’economia dei servizi globali, le aziende si rivolgono sempre più a soluzioni basate sull’IA per migliorare le esperienze dei clienti e aumentare l’efficienza operativa in vari dipartimenti, come un contact center. Con la domanda dei clienti che supera la capacità di personale, le aziende si affidano a strumenti di comunicazione automatizzati e in tempo reale per assistere gli agenti umani e supportare i clienti.

Le applicazioni generative basate sull’IA che sono addestrate in linguaggi specifici del dominio e potenziate con la generazione aumentata dal recupero (RAG) possono fornire interazioni più accurate, personalizzate e contestualizzate ben oltre a quelle che le soluzioni tradizionali possono fornire. Soluzioni come assistenti virtuali IA, chatbot IA o agenti digitali si adattano dinamicamente alle esigenze in evoluzione dei clienti e si impegnano in conversazioni simili a quelle umane. Questo livello di sofisticazione e intelligenza aiuterà le aziende a scalare il servizio clienti in modo efficiente e a mantenere un’elevata soddisfazione del cliente senza compromettere la qualità.

Per creare esperienze di servizio clienti più interattive e coinvolgenti, le prestazioni a bassa latenza sono fondamentali per conversazioni realistiche con agenti umani digitali. Con la potenza computazionale necessaria per addestrare e perfezionare i modelli di deep learning, le aziende possono offrire interazioni guidate dall'intelligenza artificiale senza soluzione di continuità e reattive che migliorano continuamente nel tempo.

Telecomunicazioni

Le società di telecomunicazioni devono offrire un servizio clienti eccezionale mantenendo al contempo un'elevata disponibilità, prestazioni e sicurezza della rete, tutti elementi essenziali per l'esecuzione di applicazioni e servizi. Ciò avviene in un momento in cui l'industria sta investendo pesantemente nel 5G e nell'espansione delle reti in fibra, aumentando significativamente le spese in conto capitale. La sfida consiste nel fornire un supporto accurato e affidabile tramite agenti del servizio clienti ben informati.

Nel rapporto 2024 di NVIDIA sullo stato dell'IA nelle telecomunicazioni, il 57% delle società di telecomunicazioni ha confermato l'uso dell'IA generativa per migliorare il servizio clienti e sostenere la produttività dei dipendenti. Queste imprese investono nei call center e nel miglioramento dell'esperienza dei clienti end-to-end, compresa l'orchestrazione degli ordini, la gestione degli ordini e la sintesi dei casi. Il miglioramento dell'esperienza del cliente non solo comporta un risparmio di costi, ma anche maggiori opportunità di guadagno.

Servizi finanziari

L'intelligenza artificiale generativa sta migliorando il modo in cui i consumatori gestiscono una serie di transazioni finanziarie, compresi i pagamenti di bollette, i trasferimenti di denaro e l'apertura di nuovi conti. Dalla trascrizione del call center ai chatbot intelligenti, l'IA aiuta a rimuovere le barriere all'assistenza clienti e a ridurre l'attrito per eseguire compiti bancari comuni. Fornendo funzionalità di self-service, le banche possono liberare gli agenti del servizio clienti per concentrarsi su interazioni e transazioni più complesse e di valore più elevato.

L'intelligenza artificiale generativa migliora anche il servizio clienti con piani finanziari personalizzati e raccomandazioni di investimento e assistenti virtuali in grado di rispondere a una più ampia gamma di domande dei clienti rispetto ai chatbot tradizionali.

Secondo il rapporto di indagine 2024 di NVIDIA sullo stato dell'IA nei servizi finanziari, il 34% degli intervistati sta esplorando l'IA generativa e i grandi modelli linguistici (LLM) per l'esperienza e l'impegno del cliente. Ciò suggerisce che gli istituti di servizi finanziari stanno esplorando chatbot, assistenti virtuali e sistemi di raccomandazione per migliorare l'esperienza del cliente.

Vendita al dettaglio

Man mano che l'industria del commercio al dettaglio si evolve, gli approcci tradizionali possono spesso portare alla frustrazione dei clienti e alla perdita di opportunità di vendita. L'IA generativa e il RAG offrono soluzioni trasformative attraverso chatbot intelligenti per il servizio clienti che sfruttano algoritmi avanzati per migliorare l'esperienza di acquisto.

I rivenditori utilizzano l'intelligenza artificiale generativa e la scienza dei dati per offrire esperienze iperpersonalizzate in tempo reale attraverso sistemi di raccomandazione e chatbot che aumentano la dimensione del carrello, creano affinità con il marchio e aumentano la conversione. Ciò include la cattura dell'intenzione dell'utente in tempo reale per la previsione dell'articolo successivo nell'e-commerce, l'ottimizzazione della selezione del prodotto, del posizionamento e del design della visualizzazione nei negozi fisici e la generazione di contenuti visivi accattivanti per le campagne pubblicitarie. Secondo il rapporto 2024 di NVIDIA sullo stato dell'IA nel settore retail e CPG, il 69% dei rivenditori ritiene che l'IA abbia contribuito all'aumento delle loro entrate annuali.

Con l'intelligenza artificiale generativa in prima linea, il futuro dei chatbot per il servizio clienti nel retail promette una comodità e una soddisfazione senza precedenti per i consumatori, sbloccando al contempo nuovi livelli di efficienza e redditività per le imprese.

Personalizza e distribuisci modelli su scala

NVIDIA offre strumenti che aiutano le organizzazioni ad adottare l'IA generativa per creare chatbot, assistenti virtuali AI e agenti virtuali. Per potenziare ulteriormente la crescita strategica, questi strumenti includono anche esempi di riferimento che consentono loro di utilizzare RAG per accedere a vasti set di dati interni ed esterni per un recupero più efficiente delle informazioni.

Inferenza ottimale per carichi di lavoro di IA generativa

NVIDIA NIM™NIMTM, parte di NVIDIA AI Enterprise, è un insieme di microservizi di inferenza di facile utilizzo progettati per accelerare la distribuzione dell'IA generativa in tutta l'azienda. Questo runtime versatile supporta modelli di comunità aperta e modelli di NVIDIA AI Foundation dal catalogo API NVIDIA, nonché modelli di IA personalizzati. NIM si basa su NVIDIA Triton™ Inference Server, una piattaforma open source potente e scalabile per la distribuzione di modelli di IA, ottimizzata per l'inferenza LLM su GPU NVIDIA con NVIDIA® TensorRT™-LLM. NIM è progettato per facilitare l'inferenza di IA senza soluzione di continuità con un alto rendimento e una bassa latenza, preservando al contempo l'accuratezza delle previsioni. È possibile implementare le applicazioni di IA ovunque con sicurezza, sia in locale che nel cloud.

NVIDIA ACE dà vita agli umani digitali grazie all'IA generativa

Sulla base delle tecnologie di IA, grafica e simulazione di NVIDIA, NVIDIA ACE comprende la tecnologia per ogni parte dell'uomo digitale, dal linguaggio e dalla traduzione alla visione e all'intelligenza, all'animazione e al comportamento somiglianti, all'aspetto realistico. E con RAG, è possibile trasmettere informazioni specifiche e aggiornate ai clienti. NVIDIA Tokkio è un flusso di lavoro di riferimento creato con ACE, che offre funzionalità di servizio clienti basate sull'IA a telecomunicazioni, servizi finanziari, retail e altro ancora.

Alcuni microservizi ACE sono microservizi NVIDIA NIM, ottimizzati per funzionare su NVIDIA GDN, una rete globale di GPU che fornisce elaborazione umana digitale a bassa latenza in 100 paesi, su qualsiasi cloud o PC.

NVIDIA ACE è ora generalmente disponibile su developer.nvidia.com/ACE. Gli sviluppatori possono integrare i microservizi ACE NIM direttamente nei loro prodotti, strumenti, servizi o applicazioni.

Recupero di informazioni in tempo reale

NeMo Retriever è una raccolta di microservizi che consentono la ricerca semantica aumentata di dati aziendali per fornire risposte altamente accurate. Gli sviluppatori possono utilizzare questi microservizi accelerati da GPU per compiti specifici, tra cui l'estrazione, l'incorporazione e il ri-ranking di grandi volumi di dati, l'interazione con i database relazionali esistenti e la ricerca di informazioni pertinenti per rispondere alle domande aziendali.

Integrare le capacità di IA vocale

NVIDIA Riva, parte di NVIDIA AI Enterprise, è un insieme di microservizi vocali e di traduzione multilingue accelerati da GPU per la costruzione di pipeline di IA conversazionale completamente personalizzabili e in tempo reale. Riva include riconoscimento vocale automatico (ASR), text-to-speech (TTS) e traduzione automatica neurale (NMT) ed è distribuibile in tutti i cloud, nei data center, ai margini o sui dispositivi embedded. Con Riva, le organizzazioni possono aggiungere interfacce vocali e di traduzione con LLM e RAG per trasformare i chatbot in assistenti e avatar multilingue coinvolgenti ed espressivi.

Iniziare con l'IA generativa per l'assistenza clienti

Le aziende che desiderano implementare modelli generativi di IA per gli operatori di call center virtuali possono utilizzare il catalogo API NVIDIA per iniziare rapidamente a creare chatbot con RAG. NVIDIA offre un flusso di lavoro IA per chatbot IA e un esempio di riferimento del modello NIM Agent per l'assistente virtuale IA per facilitare il percorso dal progetto pilota alla distribuzione in produzione.

  1. Inizia con gli avanzati modelli di IA generativa: i modelli di base leader includono Meta Llama 3, Google Gemma 7B, Mixtral 8x7B, modelli di recupero e la famiglia Nemotron-3 8B di NVIDIA, ottimizzati per le massime prestazioni per costo.
  2. Personalizza i modelli di base: ottimizza e testa i modelli con dati proprietari utilizzando NVIDIA NeMo™, una piattaforma end-to-end per lo sviluppo di IA generativa personalizzata, ovunque.
  3. Il modo migliore nel cloud per ottenere il meglio di NVIDIA AI: NVIDIA DGX™ Cloud è una piattaforma di IA per gli sviluppatori aziendali, ottimizzata per le esigenze di IA generativa.
  4. Distribuzione e scalabilità: esegui le tue applicazioni ovunque (cloud, data center o edge) implementando NVIDIA NIM, parte di NVIDIA AI Enterprise, la piattaforma software end-to-end sicura e di livello di produzione che include applicazioni di riferimento di IA generativa e supporto aziendale.

Chatbot IA con il flusso di lavoro IA RAG

L’esempio di flusso di lavoro di IA del chatbot NVIDIA RAG semplifica la creazione di soluzioni aziendali che generano risposte precise per diverse applicazioni. Questo esempio consente di sviluppare un'applicazione RAG utilizzando i più recenti microservizi LLM, NeMo Retriever e NIM ottimizzati per GPU.

Questo flusso di lavoro evidenzia come l'integrazione di NVIDIA con LangChain e LlamaIndex semplifichi lo sviluppo di pipeline RAG scalabili e ad alte prestazioni per le applicazioni LLM. Presenta una configurazione senza interruzioni con Docker, potenziata da NVIDIA NIM per una migliore inferenza e flessibilità, con esempi per una facile implementazione e integrazione API.

Modello di agente NIM di assistente virtuale IA

Il NVIDIA NIM Agent Blueprint è un toolkit personalizzabile progettato per aiutare gli sviluppatori a creare assistenti virtuali avanzati con IA. Include strumenti essenziali come microservizi NIM, codice di riferimento e documentazione per creare sistemi di IA in grado di gestire attività come personalizzazione, riepilogo e analisi del sentimento.

Il NIM Agent Blueprint migliora il servizio clienti utilizzando tecnologie RAG e IA generativa come NVIDIA NIM e NeMo. Affronta sfide come la frammentazione di fonti di dati e la sicurezza dei dati, collegando queste fonti per migliorare l'efficienza operativa nei contact center.

Il modello fornisce strumenti avanzati di IA per la gestione sicura dei dati, conversazioni personalizzate multi-turn, analisi del sentimento, generazione di riepilogo e gestione flessibile delle sessioni.

L'IA generativa può migliorare le esperienze dei clienti in settori come le telecomunicazioni, i servizi finanziari e il retail, fornendo un servizio personalizzato ed efficiente, riducendo i tempi di attesa, gestendo le richieste ripetitive e offrendo disponibilità 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Può aiutare le applicazioni progettate per soddisfare le esigenze dei clienti in qualsiasi momento e ovunque e persino analizzare i dati dei clienti per consigli più intelligenti e personalizzati.

Automatizzando attività come il routing delle chiamate, la categorizzazione delle chiamate e l'autenticazione vocale, le aziende possono ridurre notevolmente i tempi di attesa e garantire che i clienti siano indirizzati agli agenti più qualificati per gestire le loro richieste. L'IA generativa consiglia le migliori azioni successive, identifica il sentimento delle chiamate, prevede la soddisfazione del cliente e misura addirittura la qualità e la conformità dell'agente.

Sebbene l'IA vocale possa portare miglioramenti significativi ai call center, l'implementazione con successo del processo di conversione audio in testo presenta alcune sfide, tra cui:

  • Ambiguità fonetica
  • Diversi stili di parola
  • Ambienti rumorosi
  • Limitazioni della telefonia
  • Vocabolario specifico del settore

Migliorare l'efficacia del modello è un modo per superare queste sfide. Integrando tecniche di formazione e recupero dei modelli, i chatbot possono offrire un’esperienza più affidabile e reattiva.

Le aziende possono creare modelli di IA generativa personalizzati per le applicazioni nel supporto clienti con strumenti e framework della piattaforma NVIDIA AI. Ecco i passaggi che aiutano a ridurre i tempi di sviluppo:

  • Sfruttare framework e strumenti AI predefiniti.
  • Utilizzare modelli pre-addestrati.
  • Implementare un'architettura modulare.
  • Sfruttare librerie e framework open source.
  • Utilizzare servizi basati su cloud.
  • Collaborare con esperti di dominio.

Fare riferimento alla sezione "Primi passi con l'IA generativa per il supporto clienti" per scoprire come NVIDIA NIM può aiutare a distribuire chatbot basati su RAG per gli agenti di call center virtuali.

Migliora il servizio clienti e il supporto grazie all'IA generativa

Le applicazioni basate sull’IA generativa sono fondamentali per la modernizzazione e il successo degli ambienti di call center, offrendo l’opportunità di migliorare la soddisfazione del cliente e ridurre i costi. Le aziende possono creare e distribuire modelli di IA generativa con NVIDIA AI Enterprise per migliorare gli agenti di supporto clienti con raccomandazioni in tempo reale che aiutano a risolvere rapidamente i problemi.