CASO DE ÉXITO FINVIVIR

AMAZON RDS

FINVIVIR RDS

Finvivir es una empresa financiera que ofrece microcréditos en comunidades que no tienen acceso a financiamientos, además brinda exclusivamente a mujeres herramientas de desarrollo aplicables a distintas áreas de su vida como educación financiera, capacitación, incentivos para emprendimiento.

Considerada como una de las super empresas del 2018 por expansión y great place to work busca la manera de otorgar apoyo a sus afiliadas con herramientas de innovación tecnológica.


Planteamiento del problema

Finvivir, es una empresa grande que tiene el reto de dar seguimiento a todas las dudas que pueda tener el personal que labora dentro de la institución.

El problema principal de la organización es que el CAS (centro de atención a empleados) resolvía demasiadas llamadas y se proporcionaba información y datos que se repetían constantemente, como primer approach estaban buscando opciones para no incrementar la plantilla humana y gracias a un análisis detallado se dieron cuenta que la mayoría de los tickets y contactos eran cuestiones bastantes sencillas que no involucraban problemas con los sistemas, por lo que consideraron incluirlas a través del sitio web, sin embargo iNBest entonces sugirió que automatizaran ese proceso por medio de un Chatbot.

Esta herramienta tendría la finalidad de ayudar a resolver dudas frecuentes y generar tickets de soporte de manera automática con el objetivo de dar atención inmediata y sobre todo de una manera accesible ya que no todos los empleados cuentan con una computadora como herramienta de trabajo o se encuentran constantemente en RUTA es decir con trabajo de calle.


¿Qué se propuso?

iNBest propuso una interfaz conversacional que concentrara todas las preguntas frecuentes a través de WhatsApp y que además se integrara con su mesa de ayuda para que cualquier miembro de Finvivir pudiera hacerlo de la manera más rápida posible y entonces desviar el tráfico de dudas frecuentes hacia el Bot dejando al CAS resolviendo solamente temas ya muy particulares que no fueran las típicas dudas de información.

El bot además al estar en WhatsApp debería de validar los datos del usuario para que al ser información exclusiva para miembros de la organización solo proporcione información a los mismos.

Es por esto por lo que dentro de la arquitectura propuesta para que viviera el BOT se incluyó un RDS debido a que el primer paso que realizaría sería validar el número y sus datos antes de proporcionar información, se eligió RDS Aurora compatible con MySQL ya que es flexible, bajo en costos, también por que dispone de mayor seguridad y mejorar la disponibilidad de los datos que maneja la interfaz.

Además, la arquitectura incluye una réplica para las lecturas ya que la aplicación constantemente consulta información del RDS para por ejemplo, validar los datos para levantar el ticket de soporte, no solo revisa que esté dado de alta el correo sino que toma toda la información del usuario para enviarlos a la mesa de ayuda, también para obtener el estado en el que se cuenta el chat.

Contando con esa replica se reduce la carga sobre la instancia de base de datos de origen enrutando las consultas de lectura a la réplica.

Los usuarios esperados para este Bot son 1200 con concurrencia del 10% aproximadamente.

El RDS propuesto para el BOT sería nuevo e independiente construido especialmente para esta solución viviendo dentro de la misma VPC de Finvivir conectado con su RDS principal.


¿Cómo se uso AWS como parte de la solución?

La arquitectura propuesta para este proyecto cuanta con los siguientes componentes:

  • Aws Route 53: Este servicio nada más es utilizado para la asignación del DNS.
  • Aws Application Load balancer: para el balanceo de cargas entre las dos instancias.
  • Ec2: Para albergar la aplicación.
  • RDS: Las dos instancias ec2 mandan y obtiene información de este rds acerca de la conversación que es está teniendo
  • Bucket S3: almacenar archivos multimedia en este caso imágenes informativas.
  • Aws SES: servicio usado para la verificación y envió de correos.

Aplicaciones terceras

  • Dialogflow, procesamiento del lenguaje natural.
  • Chat Api, api para el envío de mensajes hacia WhatsApp

Fecha del proyecto

8 de abril de 2019 al 24 de octubre de 2019.


Resultados

Los resultados de la solución consisten en lograr una buena experiencia de usuario con una respuesta sin delay por parte del chatbot ni para validación ni para arrojar respuestas, la base de datos es totalmente escalable y autoadministrable lo que permite que el equipo de Finvivir no se tenga que enfocar demasiado tiempo en el mantenimiento.

Además, al ser algo que está totalmente alineado a su arquitectura en AWS este servicio se incorporó de manera transparente al resto de infraestructura siendo la habilitación del servicio inmediata.


Lección aprendida

La solución de chatbot se entregó con éxito y con RDS se permite controlar los accesos a la misma, así como agilizar los procesos que realiza la interfaz, lo que aprendimos es que una base de datos en RDS permite integrarse con soluciones de A.I sin entorpecer el tiempo de respuesta y asegurar que la experiencia de usuario sea buena.

Otra de las lecciones es que un proceso consultivo previo podría ayudar al cliente a aprovechar más el RDS al orientarlo sobre la construcción y estructuración de los datos.

 

Diagrema de arquitectura AmazonRDS-FINVIVIR

 

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