carrot carrot carrot Change Centers x cognizanti collaborators create-folder Data Science Decisive Infrastructure download download edit Email exit Facebook files folders future-of-work global sourcing industry info infographic linkedin location Mass Empowerment Mobile First our-latest-thinking pdf question-mark icon_rss save-article search-article search-folders settings icon_share smart-search Smart Sourcing icon_star Twitter Value Webs Virtual Capital workplace Artboard 1

España

TECNOLOGÍA, COMUNICACIÓN Y MEDIOS

Los algoritmos que aprenden son las estrellas del programa de autoservicio


El desafío

Cuanto mayor es la base de clientes de una compañía, más importantes se vuelven las herramientas de autoservicio. Para un gigante de las telecomunicaciones, las solicitudes de autoservicio generan alrededor de 800 000 llamadas anuales de interfaz de programación de aplicaciones (API) en todo su marco para resolver diversos problemas de los clientes. Este sistema de autoayuda reduce los costes y mejora la satisfacción del cliente.

Cuando estas llamadas de API fallan, los clientes sufren y los costes aumentan, por lo que la compañía se esfuerza en predecir y prevenir los fallos, así como en asegurar la ejecución con éxito de las API. La empresa de telecomunicaciones ya tiene una solución de gestión de API, pero solicitó ayuda a Cognizant para desarrollar un algoritmo de análisis predictivo para determinar proactivamente el fallo de las API y prevenir así futuras fallos del sistema.


Nuestro enfoque

El análisis de Cognizant describe cómo se comportan las API de uso más común, así como los patrones de fallo específicos de cada una, para ayudar a prevenir futuras interrupciones del servicio. Aprovechamos algoritmos de bosques aleatorios, redes neuronales y matrices de confusión para mejorar las capacidades de predicción, habilitar el análisis y optimizar la producción del modelo.

Nuestra tecnología lee registros de máquina y de aplicación. Utiliza algoritmos de predicción para identificar patrones de comportamiento del dispositivo y resultados como fallos. Estas capacidades de autoaprendizaje pueden alterar los algoritmos predictivos para aprovechar mejor las últimas fuentes de datos, así como aprovechar métodos analíticos avanzados, como la clasificación de eventos, la minería de texto, las reglas de asociación, la asignación de correlación y la extrapolación de series de tiempo.

La predicción de fallos agrega coherencia a la atención al cliente

Mediante la predicción y prevención de fallos de API en las herramientas de autoservicio, ayudamos a esta compañía de telecomunicaciones a mejorar directamente la satisfacción del cliente. El autoservicio mejorado aumenta el volumen de solicitudes que pueden resolver los propios clientes y ahorra más de 100 000 dólares al año solo en una de las cerca de 70 API utilizadas por la compañía.

$100,000

de reducción en los costes de gestión por API

300%

de aumento en la velocidad de generación de conocimiento

Reduced expenses

en solución de problemas, gastos generales de infraestructura y esfuerzo de despliegue


CORRA LA VOZ