Berater von IBM® Expert Labs arbeiteten mit einem Team von VIA-Entwicklern zusammen, die an ihrem ersten KI-Projekt arbeiteten. „Es gab wöchentliche Planungsgespräche über Dinge, an denen das IBM-Team arbeitete, und Dinge, die unser Team erledigte“, sagt Young. „Wir hatten einige Nachwuchsentwickler eingesetzt und wollten, dass sie sich weiterentwickeln. Die IBM-Experten waren wirklich großartig darin, sich auszutauschen und sagten: ‚Hey, wenn Sie nicht weiterkommen oder Hilfe benötigen, wenden Sie sich bitte an uns.’”
Nachdem man sich auf die Anforderungen und die Architektur geeinigt hatte, analysierte das Team die Daten des Callcenters, um sie zu kategorisieren und die häufigsten Anfragen zu ermitteln, die der Assistent beantworten sollte. Die Informationen wurden von der IBM watsonx Assistant- Software bereitgestellt, einem mehrsprachigen Konversationsagenten von IBM Cloud® , der in natürlicher Sprache verfasste Fragen verstehen und in Form von Sachleistungen beantworten kann.
Als nächstes wandte sich das Team der häufigsten Frage zu: „Wann kommt der nächste Bus an meiner Haltestelle an?“ VIA hat bereits einen Service erstellt, der jedem Stopp einen fünfstelligen Code zuweist, den Fahrgäste an Swiftly Systems Inc., einen VIA-Partner, senden können. Anschließend analysiert Swiftly mithilfe von KI Echtzeit-Bussensor- und Verkehrsdaten, um die nächste Ankunft vorherzusagen. Die Entwickler haben den Dienst Swiftly in den Assistenten integriert. Sie haben auch die API des VIA-Partners HERE.com integriert, einem Kartendienst, der Standort- und Punkt-zu-Punkt-Anweisungen anbietet.
Darüber hinaus bestand Bedarf an operativer Intelligenz. VIA-Manager würden davon profitieren, die digitalen Kundeninteraktionen zu verstehen, einschließlich der Anzahl der Nutzer und Gespräche sowie des Inhalts der Fragen. Die Entwickler haben einen Dashboard-Bericht erstellt, der automatisch an Stakeholder gesendet wird, ohne dass sie das System abfragen müssen.
Die Analysen basieren auf der Entwicklungsumgebung IBM Watson Studio, IBM Cognos® Dashboard Embedded -Analysen und der Datenbank IBM Db2®, alles über IBM Cloud. Diese Technologien extrahieren den Gesprächsverlauf von IBM watsonx Assistant und analysieren ihn, um festzustellen, wie gut der Agent auf den Benutzer reagiert hat. Anschließend präsentieren sie die Ergebnisse in einer Dashboard-Anzeige, die die Geschäfts-KPIs anzeigt und den Wert des Assistenten für die Führungskräfte verdeutlicht.
Das VIA-Team nannte das Tool „Ava“ für Automated Virtual Assistant und stellte es nach einer Test- und Überprüfungsphase Ende 2020 auf der VIA-Website bereit. Ava ist auch über die mobile App von VIA, goMobile+, verfügbar. Es kann rund um die Uhr mehr als 150 allgemeine Fragen auf Englisch und Spanisch beantworten und die Ankunft des nächsten Busses in Echtzeit vorhersagen. Ava ist sehr beliebt geworden und führt jeden Monat Tausende von Gesprächen.
Nach der Veröffentlichung der ersten Version von Ava haben die Entwickler die Funktionen weiter ausgebaut und verfeinert. Zum Beispiel verwies Ava die Benutzer zunächst an das Callcenter zurück, wenn es sich bei einer Antwort nicht sicher war. Dies könnte jedoch zum Verlust des Kunden führen, wenn das Callcenter geschlossen würde. Durch einen digitalen Handschlag übergibt Ava nun solche Engagements an SPS DGTL, ein Unternehmen für die Verwaltung sozialer Medien, das die Nutzer nach Kontaktinformationen und Kommunikationspräferenzen abfragt.
„Der Assistent weiß irgendwie, wenn er eine Frage nicht richtig beantwortet hat“, sagt Young. „SPS sammelt Benutzerinformationen, einschließlich der Konversation selbst, und übergibt sie an das SPS DGTL-Team, sodass wir eine sichere Möglichkeit haben, diese Personen zu erreichen.“
Eine weitere Optimierung erfolgte auf der analytischen Seite. Nachdem sie die Leistungsfähigkeit der IBM-Tools erkannt hatte, erstellte eine VIA-Entwicklerin auf eigene Faust ein zweites analytisches Dashboard, diesmal für das Kundenbetreuungsteam. Es bietet eine tägliche Auflistung der Fragen, die Ava verpasst hat oder bei denen er sich nicht sicher war. Young sagt: „Es ist wirklich hilfreich, dass das Kundenbetreuungsteam sehen kann, was gefragt wird und wo die Lücken sind, und dann zurückgehen und Ava trainieren kann, um intelligenter zu werden.“