Bueno, depende de las características que planea tener y cómo planea ingresar o acceder a los datos financieros. Es una pregunta amplia, así que trataré de abarcar todo lo que pueda en una respuesta breve.
Cuando creamos la plataforma Cognito, la idea era trabajar con bancos e instituciones financieras para dar a los usuarios acceso directo a la información de su cuenta.
Si esto es algo que puede hacer, entonces los datos con los que puede trabajar son muy poderosos. De lo contrario, la calidad de las respuestas que el chatbot puede proporcionar está limitada por la cantidad de datos que el usuario comparte con su chatbot.
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Si está trabajando con una plataforma como Facebook Messenger, Viber o Telegram, puede usar su API para crear opciones de respuesta rápida y usarlas para navegar por el usuario y facilitarles la entrada de sus gastos. Esto es mucho mejor y más fácil que pasar mucho tiempo de desarrollo trabajando con complejos sistemas NLP y ML.
Estos deberían ser su caso base. Hacer clic en algunos botones y luego simplemente ingresar algunos números o líneas cortas es el método preferido de entrada para la mayoría de los usuarios.
Por ejemplo, supongamos que el usuario acaba de regresar de la tienda y desea agregar este nuevo gasto. Es mucho más fácil hacer esto:
- Haga clic en la opción de respuesta rápida o en el menú “Nuevo gasto” o escriba un comando simple como “agregar gasto” . (esto inicia una nueva acción)
- Haga clic en las opciones de respuesta rápida “Alimentos” (seleccionando la categoría de sus gastos)
- Y luego ingrese $ 32.11
Luego es ingresar una oración completa como “Hola bot, acabo de gastar $ 32.11 en comida”.
Ahora imagine si el bot no entendió esto. El usuario tiene que intentarlo de nuevo. Esto es frustrante.
Con un marco de entrada simple y directo como el que se encuentra arriba, su usuario completará el objetivo mucho más rápido con una menor posibilidad de fallar. Hacer las cosas paso a paso es un buen comienzo.
Lo importante aquí es proporcionar una buena incorporación de antemano y comunicar claramente lo que su bot puede hacer. Escribí un artículo con consejos sobre cómo hacer eso.
Crear un caso base como este le permitirá enviar su producto rápidamente. Entonces comienza la diversión. Analice cómo las personas usan el chatbot e intente proporcionar las características que faltan en orden de importancia.
En este punto, puede comenzar a trabajar en un analizador de entrada libre más complejo con PNL que pueda comprender oraciones con comandos de varios pasos. Comience con algo simple.
Un buen ejemplo sería cubrir consultas como:
“¿Cuánto gasté este mes en comida?”
Lo que los padres deben entender en el contexto del marco de tiempo (este mes) y la categoría (comida).
También tenga en cuenta que simplemente proporcionar una respuesta en forma de texto no es lo mejor que puede hacer. Por ejemplo, cuando el usuario solicita un desglose de saldo, las plataformas Cognito generan y envían un gráfico útil:
En cuanto a la parte del proyecto de Machine Learning, aquí es donde las cosas se vuelven mucho más interesantes. Esta es su oportunidad de ser muy proactivo si tiene muchos datos.
Por ejemplo, si puede decir que el usuario a menudo compra un determinado artículo, puede ayudarlo a encontrar mejores ofertas. O ofreciendo productos alternativos que les puedan gustar.
