Zendesk agiliza o atendimento ao cliente usando aprendizado profundo na AWS

A Zendesk é uma plataforma de atendimento ao cliente projetada para empresas que desejam criar relacionamentos significativos, pessoais e produtivos com seus clientes. Com sede em São Francisco, Califórnia, a Zendesk ajuda empresas a oferecer excelente suporte e amadurecer seus modelos com autoatendimento e engajamento proativo.

Criar novas aplicações de aprendizado profundo para os clientes

A Zendesk fornece plataformas de suporte ao cliente no modelo de software como serviço (SaaS) e está continuamente trabalhando para criar novas e melhores soluções para os clientes. A Zendesk precisava responder a uma tendência crescente: clientes querendo encontrar rapidamente respostas para suas perguntas por conta própria, sem ter que falar com um agente de suporte. “Queríamos oferecer aos clientes respostas mais relevantes o mais rápido possível e queríamos criar um modelo de suporte ao cliente de autoatendimento”, afirma Soon-Ee Cheah, cientista de dados da Zendesk. Empresas como varejistas online e outras grandes empresas usam a Zendesk para fornecer um ótimo suporte ao cliente.

A Zendesk enfrentou esse desafio usando o aprendizado profundo – um ramo cada vez mais popular da inteligência artificial (IA). As estruturas de aprendizado profundo usam redes neurais modeladas no cérebro humano para permitir que os computadores aprendam de maneira independente, com base nos dados com que são alimentados, e executem tarefas com pouca supervisão.

O projeto mais recente de aprendizado profundo da Zendesk é o Answer Bot, um assistente virtual que responde automaticamente às perguntas dos clientes usando o conteúdo da base de conhecimento Zendesk Guide. Por exemplo, se um cliente enviar um e-mail para um varejista de calçados pedindo ajuda para encontrar o tamanho certo, o Answer Bot enviará ao cliente artigos relevantes sobre os tamanhos disponíveis. “Para o Answer Bot, gostamos da ideia de ter um modelo de aprendizado profundo que pode ajudar a aplicação a se ajustar continuamente para oferecer aos clientes as melhores respostas possíveis”, afirma Cheah. O Answer Bot ajudou a liderar o caminho para o fornecimento de uma experiência centrada em membros para centenas de empresas, incluindo a Dollar Shave Club. “O Answer Bot é um mecanismo ótimo para oferecer a nossos membros uma maneira simples de encontrar as respostas de que precisam”, conta Brian Crumpley, gerente de análises de serviços a membros da Dollar Shave Club. “Não é, em nenhum momento, uma forma de impedir que um membro entre em contato conosco, mas sim de fornecer o conhecimento certo mais rapidamente. É uma situação em que todos saem ganhando.”

Utilização do TensorFlow na AWS para obter melhores respostas

A Zendesk conta com o TensorFlow, uma biblioteca de software de código aberto para machine learning, para desenvolver suas aplicações de aprendizado profundo. Conforme a Zendesk se preparava para criar o Answer Bot, era necessário uma tecnologia subjacente que permitisse desenvolvimento rápido e escalabilidade fácil. “Algoritmos de treinamento levam muito tempo e nós realmente queríamos acelerar esse processo para obter uma nova solução para os clientes de maneira mais rápida”, diz Cheah. “Sabíamos que a nuvem nos ajudaria a fazer isso.”

A empresa já estava executando sua plataforma principal e um aplicativo interno de registro de dados na Nuvem Amazon Web Services (AWS), e sabia que a AWS também seria a escolha certa para o aprendizado profundo. Os desenvolvedores que usam o TensorFlow podem executar o ambiente na AWS com o lançamento de instâncias de GPU da AWS. “Nós já tínhamos uma base da AWS em toda a empresa e o fato de o TensorFlow ser incluído nas instâncias de GPU da AWS era perfeito para as nossas necessidades”, afirma Arwen Griffioen, cientista de dados da Zendesk.

A Zendesk usa o Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para armazenar arquivos de inicialização para modelos de treinamento. A empresa também aproveita as instâncias P2 do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) para obter recursos de computação paralela baseada em GPU. “As instâncias P2 do Amazon EC2 são muito poderosas e usá-las realmente ajudou a acelerar nossas capacidades de pesquisa”, conta Cheah. A Zendesk também usa o mecanismo de banco de dados relacional do Amazon Aurora para capturar as alterações feitas nos artigos do centro de conhecimento, que são retornadas ao modelo de treinamento do Answer Bot em tempo quase real. “Usamos algoritmos de aprendizado profundo para associar as consultas dos clientes aos artigos”, diz Cheah.

A empresa também está animada para usar o recém-lançado Amazon SageMaker, um serviço totalmente gerenciado que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem, treinem e implantem modelos de machine learning de forma rápida e fácil em qualquer escala.

“Estamos entusiasmados com o recente anúncio do Amazon SageMaker”, diz David Bernstein, diretor de tecnologia estratégica da Zendesk. “O Amazon SageMaker reduzirá nossos custos e aumentará a velocidade do uso do machine learning. Com o Amazon SageMaker, podemos fazer a transição de nossa implantação autogerenciada do TensorFlow atual para um serviço gerenciado. O Amazon SageMaker também facilita nosso acesso a outras estruturas comuns de aprendizado profundo, além de gerenciar a infraestrutura de criação, treinamento e disponibilização dos nossos modelos.”

Aceleração do desenvolvimento com a modelagem mais rápida de aprendizado profundo

A Zendesk utiliza a AWS para ingerir facilmente grandes conjuntos de dados usados para treinar algoritmos de aprendizado profundo. Como resultado, a Zendesk criou o Answer Bot em um período de tempo significativamente menor do que seria possível usando uma solução local. “Nossa pilha de modelagem preditiva existente já estava na Nuvem AWS, o que tornou mais rápido o desenvolvimento do Answer Bot na AWS”, diz Wai Chee Yau, engenheiro de dados da Zendesk. “Em vez de comprar e instalar nosso próprio hardware, usamos a flexibilidade da AWS para adicionar rapidamente as GPUs e as CPUs que precisávamos.”

Os cientistas de dados da Zendesk podem melhorar a velocidade de pesquisa confiando na AWS. “A AWS nos permite experimentar muitas ideias de uma só vez e isso nos ajuda a fazer nossa pesquisa muito mais rápido”, diz Griffioen. “Podemos acelerar as instâncias do Amazon EC2 rapidamente, conforme necessário, e realizar diferentes permutações de nossos modelos nessas instâncias, sem precisar esperar. Não teríamos conseguido desenvolver o Answer Bot sem essa capacidade.”

A empresa agora está excedendo as expectativas de seus clientes por soluções novas e inovadoras de atendimento ao cliente. “A AWS nos permite desenvolver e fornecer recursos que nossos clientes não tinham antes”, diz Cheah. “Com o Answer Bot, por exemplo, nossos clientes podem provisionar automaticamente respostas mais direcionadas e precisas às perguntas de seus clientes. E como Answer Bot pode enviar respostas diretamente aos clientes em poucos segundos, ele pode resolver os tíquetes de suporte antes que eles cheguem aos agentes. Isso pode realmente transformar a experiência de atendimento ao cliente.”

A Zendesk agora pode dimensionar seu ambiente de desenvolvimento de aprendizado profundo sob demanda para atender aos requisitos dos desenvolvedores para obter mais recursos de computação ou armazenamento. “Podemos dimensionar nossos modelos de aprendizado profundo de maneira muito eficiente usando o poder de processamento da GPU na AWS, e isso nos beneficiará enquanto aumentamos nossos aplicativos para acomodar mais clientes”, afirma Cheah. “A AWS é uma poderosa plataforma de concepção de aprendizado profundo que usamos para conduzir a maioria de nossas pesquisas”, acrescenta Griffioen. “A flexibilidade e o poder que recebemos da AWS ajudaram a Zendesk a superar a tecnologia de ponta de aprendizado profundo no espaço de atendimento ao cliente. Graças à AWS, não estamos apenas criando diferentes abordagens, estamos inventando novas abordagens algorítmicas.”