Objetivo de la detección AMD.

La funcionalidad AMD (Answering Machine Detection) de Wolkvox se activa en campañas automáticas, tanto predictivas como progresivas, y tiene como objetivo principal detectar de manera oportuna si quien responde una llamada es un humano o una máquina (buzón de voz).

Esta detección temprana permite optimizar el contacto con los usuarios, mejorar la eficiencia de las campañas y asegurar que los humanos detectados sean correctamente clasificados y derivados al flujo adecuado de atención, ya sea para ventas, cobranzas u otros servicios.

El propósito central del AMD es:

• Evitar la asignación innecesaria de agentes a buzones de voz.
• Mejorar la experiencia del usuario humano, derivándolo de forma eficiente a un agente o a un virtual agent.
• Optimizar los recursos operativos de las campañas automáticas.

1. Detección de buzones predeterminados:

El primer escenario corresponde a los buzones predeterminados, que son mensajes estandar de los operadores telefónicos. Estos buzones se detectan en los primeros tres segundos de la conversación.  Aplica para operadores de cualquier país, independientemente del proveedor.

Este sistema utiliza un entrenamiento con IA que se realiza de forma continúa, que se actualiza de forma periodica para garantizar:

• Cambios en los mensajes existentes.
• Nuevas versiones de buzones
• Nuevos proveedores que se integran al ecosistema telefónico de los clientes de wolkvox.

Este proceso garantiza una detección precisa y actualizada frente a la evolución constante de los operadores y sus plataformas de mensajería.

2. Detección de buzones personalizados:

El segundo escenario corresponde a los buzones personalizados, en los cuales una persona graba un mensaje propio, por ejemplo:
“Bienvenido al buzón de Juan Pérez, por favor deje su mensaje después del tono”.

En este caso, la detección se realiza mediante un conteo de palabras: El sistema analiza la cantidad de palabras detectadas en los primeros tres segundos.Si el mensaje supera un umbral determinado (por ejemplo, más de cinco palabras), se considera que no se trata de un saludo humano estándar. Bajo esta condición, la llamada se clasifica como buzón y recibe el mismo tratamiento que un buzón predeterminado. Este enfoque permite identificar mensajes no estandar sin depender exclusivamente de patrones pregrabados.

3. Detección por silencio en la llamada:

Existe un escenario adicional en el que la llamada es contestada, pero no se detecta ningún sonido o voz de parte del client; en estos casos, el sistema espera hasta 15 segundos, monitoreando si se produce algún sonido, palabra o mensaje. Si durante ese período no se detecta actividad vocal, la llamada se clasifica como buzón o máquina.Si el usuario comienza a hablar dentro de ese tiempo, la llamada se identifica como humano y se enruta según el tratamiento establecido. Este mecanismo permite manejar situaciones donde el usuario tarda en responder o donde la línea queda abierta sin interacción.

Tratamiento posterior de la detección

Una vez realizada la clasificación, el sistema aplica el tratamiento correspondiente:

Humanos detectados: se enrutan a un equipo especializado.

Máquinas o buzones: se aplica el flujo configurado para buzones, evitando la intervención innecesaria de agentes.

Virtual Agents, como parte de flujos automatizados.

Campañas automáticas con agentes humanos, enrutando las llamadas a grupos específicos de asesores.