Automatización de detección de patrón demográfico en servicios de atención al cliente

Abstract

En el ámbito de atención al cliente, mejorar la calidad del servicio requiere obtener métricas útiles para medir y controlar la calidad en la atención al usuario; por ello, este trabajo propone un enfoque basado en inteligencia artificial para analizar características faciales y tiempo de atención, que permitan obtener estas medidas. Se desarrolla un software que integra técnicas de visión por computadora para detección y seguimiento, junto con clasificación de edad, género y etnia mediante modelos de redes neuronales convolucionales multi-tarea, ajustados con transfer learning, para obtener datos faciales que luego serán procesados estadísticamente con el fin de obtener datos de medición relacionados con la interacción en el servicio.

In the field of customer service, improving service quality requires obtaining useful metrics to measure and control the quality of user care; therefore, this work proposes an artificial intelligence-based approach to analyze facial features and service time to obtain these measurements. Software is developed that integrates computer vision techniques for detection and tracking, along with age, gender, and ethnicity classification using multi-task convolutional neural network models, adjusted with transfer learning, to obtain facial data that will then be statistically processed to obtain measurement data related to service interaction.