VB, 10/11/2022
Todos os dias, as pessoas ligam para os centros de contato do cliente e fornecem informações confidenciais, como números de cartão de crédito, aos agentes por voz. Agora, uma solução conversacional de inteligência artificial (IA) usando recursos de compreensão de linguagem natural oferece uma maneira de remover essas informações das chamadas, enquanto ainda transmite dados para transações.
Isso é importante porque lidar com qualquer tipo de informação de identificação pessoal (PII) inevitavelmente envolve uma série de conformidade com os regulamentos de segurança e privacidade que podem variar de acordo com a jurisdição. Há também um risco não trivial de que informações confidenciais possam ser vazadas ou roubadas. De fato, existem incidentes conhecidos em que as informações de cartão de crédito fornecidas por voz foram anotadas por agentes mal-intencionados, levando a resultados indesejáveis.
“Houve um incidente em que um cliente corporativo veio até nós com uma história da vida real dizendo, ei, olhe, isso aconteceu, alguém anotou os números do cartão de crédito e essas coisas vazaram no mercado aberto”, Srini Bangalore, chefe de Pesquisa de IA no fornecedor conversacional de IA Interactions, disse à VentureBeat. “Isso nos levou a começar a pensar na própria tecnologia e em como redigir informações de identificação pessoal em tempo real com baixa latência, sem afetar a experiência do usuário.”
Para isso, a Interactions desenvolveu uma nova tecnologia, a Trustera, que já está disponível de forma geral a partir de hoje. O objetivo é usar técnicas de IA e aprendizado de máquina (ML) para identificar PII em tempo real, redigi-lo da chamada de voz ao vivo e ainda repassar as informações para os sistemas digitais subjacentes para transações em uma abordagem criptografada.
Adotando uma abordagem de IA híbrida para IA conversacional
A Interactions é uma empresa que projeta plataformas de tecnologia de IA conversacionais para organizações.
A tecnologia de IA conversacional é comumente associada a interações humanas com bots, mas essa não é a abordagem que a Interactions adotou em grande parte. Bangalore disse que sua empresa adotou o que chamou de abordagem híbrida de IA.
Com o modelo de IA híbrida, os humanos fazem parte do processo junto com a IA conversacional para ajudar a oferecer suporte à experiência do usuário em uma abordagem sem atrito. O sistema Trustera, por exemplo, não é dirigido por bots, mas destina-se a operar em ambientes onde um indivíduo liga para um centro de suporte ao cliente e depois fala com um humano.
Bangalore disse que o processo de redigir PII em conversas conduzidas por humanos é mais complicado do que para interações puramente por bot e digitais em um sistema do tipo resposta de voz interativa (IVR). Ele observou que em conversas IVR ou bot, o sistema sabe quando PII está sendo transmitido porque é parte do processo e iniciado pelo sistema.
Com conversas conduzidas por humanos, nem sempre é no mesmo ponto de uma conversa quando as PII são solicitadas ou transferidas. Também é necessário entender quais PII estão sendo enviadas, bem como entender o falante humano real.
Como a IA conversacional da Trustera funciona para proteger as PII
A tecnologia de IA que a Interactions desenvolveu para suas plataformas de IA de conversação tem suas raízes nos recursos provenientes da AT&T Bell Labs.
Em 2014, a Interactions adquiriu tecnologias de análise de fala da AT&T, onde Bangalore trabalhou por 18 anos. Os recursos de reconhecimento de fala melhoraram constantemente nos anos seguintes, com a integração da funcionalidade de compreensão de linguagem natural (NLU), que ajuda a habilitar o serviço Trustera.
A Interactions treinou seu modelo de informações de plantão para entender quando diferentes falantes humanos transferem PII. O modelo não é estático e está em constante atualização.
“Temos uma abordagem de auto ML auto supervisionada, em que atendemos as ligações do dia anterior e temos uma métrica de confiança nocional para dizer que esses são elementos de dados que podemos adicionar de volta ao modelo”, disse Bangalore. “Então, atualizamos o modelo periodicamente dessa maneira também.”
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