La tecnología basada en el aprendizaje de máquinas es producto de Kasisto, una start-up de Nueva York (EEUU) que es a su vez una spin-off de la empresa que desarrolló el asistente virtual Siri de Apple. Kasisto entrenó su plataforma de inteligencia artificial KAI con millones de preguntas planteadas por clientes reales durante sus experiencias bancarias.
El vicepresidente de Producto de Kasisto, Dror Oren, explica: "Muchos de los bots que hay por ahí son lo que consideraríamos 'bots tontos'. Resulta muy fácil romperlos, y es muy fácil plantear una pregunta fuera de contexto, simplemente no saben lidiar con ella. Lo que estamos desarrollado es muy, muy único en su capacidad de generar conversaciones reales".
Facebook aumentó la visibilidad de los bots de conversación el mes pasado cuando integró estos asistentes virtuales a su plataforma Messenger. Pero los investigadores se encuentran aún lejos de perfeccionar la capacidad de estos bots de conversar. Después del debut de un bot de Twitter llamado Tay que aprendía al conversar con la gente que interactuó con él, inte et no tardó en enseñarle a decir cosas muy desagradables (ver La buena estrategia de Microsoft de lanzar al mundo un bot racista e insolente).
Mediante una ventana de chat, los usuarios pueden plantear a los bots de banca una pregunta relacionada con la atención al cliente. O pueden hacerle una solicitud como "Pagar 25 euros a María por la cena de anoche", y responderá pidiendo más instrucciones. Si transferir el dinero resultaría en un saldo negativo, puede alertar al usuario y preguntar si le gustaría mover dinero entre sus cuentas.
Foto: Uno de los puntos fuertes de KAI es su capacidad de mantener varias conversaciones distintas a la vez.
"La mayoría de los sistemas guiarán al usuario por el proceso de pago mediante un sistema basado en reglas", explica Oren, y detalla: "Pero con nuestro sistema, en lugar de simplemente dar la orden concreta es posible decir algo que esté totalmente fuera de contexto. Y el sistema preguntará: '¿Desde qué cuenta quiere realizar el pago?'"
Después de digerir ejemplos de conversaciones reales de las interacciones de los clientes con sus bancos, KAI emplea clasificadores estadísticos para averiguar rápidamente qué tema está abordando el cliente. Uno de los puntos fuertes de KAI es su capacidad de mantener varias conversaciones a la vez. Si un usuario mantiene una conversación con un bot y de repente plantea una pregunta sobre algo totalmente distinto, el bot sabe contestar a la pregunta y volver después al hilo original de la conversación. KAI puede reconocer distintas intenciones y separarlas sin confundirse, al igual que un humano.
El socio gerente de Silicon Valley Software Group y el antiguo fundador de SpeakerText, Matt Swanson, describe los bots de conversación como el nuevo medio de comunicación. Los bancos tradicionales con presencia en inte et tienden a obligar a sus clientes a rebuscar hasta encontrar la manera de ponerse en contacto con un representante de atención al cliente. Y generalmente les atienden mediante una llamada telefónica o un chat en directo.
Pero los bots gradualmente se están abriendo camino dentro de otras instituciones financieras. RBS, por ejemplo, se está preparando para utilizar un programa de inteligencia artificial llamado "Luvo" para ayudar a los clientes con preguntas básicas, aunque las preguntas complejas de atención al cliente serán dirigidas a un operador humano. Bank of America también permite a sus clientes interactuar con un bot en la plataforma Messenger de Facebook.
Digibank es el primero en depender tanto de los bots de conversación, que representan una parte fundamental de la experiencia de banca, no sólo una cara a la que acudir cuando surjan problemas. Un cliente puede pasar directamente de ejecutar una acción a buscar la respuesta a otra pregunta sin interrumpir el flujo de lo que están haciendo.
Emplear el texto en lugar de la voz también implica que el bot puede ejecutar unas acciones mucho más sofisticadas, según Swanson.
"El texto representa un problema de aprendizaje de máquinas mucho más fácil de resolver que la voz", asegura Swanson. "Es casi como la diferencia entre lo digital y lo análogo. Con las interacciones basadas en texto, se dispone de un conjunto muy explícito de datos de entrada. Un texto realmente representa un punto de partida más limpio para el aprendizaje de máquinas o los algoritmos de procesamiento de imágenes naturales", añade.
Kasisto tiene planes de adaptar KAI para las industrias relacionadas con la banca como la gestión de patrimonios y los beneficios laborales. También podría experimentar un despliegue más amplio, ya que el software está diseñado para adaptarse a cualquier espacio, siempre que la inteligencia artificial haya sido entrenada con preguntas relacionadas.