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miércoles 30 de septiembre de 2020

La Inteligencia Artificial y el machine learning frustran la amenaza al ecosistema de la mensajería empresarial

Deshbandhu Bansal - Crédito:  Comviva Technologies
Deshbandhu Bansal - Crédito: Comviva Technologies

Las empresas aman los mensajes, ya que les permiten captar a sus clientes de la manera más rentable. Además, en los mercados altamente competitivos de hoy en día, la mensajería proporciona a las empresas un canal para impulsar el valor del tiempo de vida del cliente, con comunicaciones altamente interactivas y atractivas que satisfacen la personalidad y los requisitos únicos de cada individuo. Del mismo modo, el crecimiento de la mensajería permitió a los operadores crear nuevas fuentes de ingresos además de aumentar la cadena de valor en la economía de la mensajería. Dado que la oportunidad de la mensajería es tan crítica para los operadores como para el segmento empresarial, existe un creciente interés en la IA y el machine learning para asegurar el crecimiento continuo y la salud del ecosistema general de la mensajería.

La demanda creciente de mensajería empresarial

Uno de los mayores factores de la popularidad de la mensajería es la creciente penetración móvil. Según GSMA Intelligence, hoy en día hay más de 8.970 millones de conexiones móviles, superando a la población mundial en más de mil millones. Del mismo modo, hay 2.71 mil millones de usuarios de teléfonos inteligentes hoy en día, que constituyen casi el 35% de la población mundial.

En segundo lugar, el SMS facilita las comunicaciones B2C. Las empresas pueden llegar a cualquier persona a través de servicios de mensajería. Además, el SMS es un canal de mensajería de alto rendimiento, donde las tasas de apertura de los SMS se miden en segundos. Estudios demuestran que 4 de cada 5 clientes leerán los SMS dentro de los 30 segundos, más alto que cualquier otro medio. Ahora bien, si comparamos este número con las tarifas abiertas del correo electrónico, será fácil entender por qué los SMS se convirtieron en algo tan crítico para las comunicaciones empresariales de hoy en día.            

En tercer lugar, el crecimiento de la analítica, combinado con la voluntad del cliente de compartir sus datos, si lo conduce a un mejor servicio, hace más fácil para las empresas entender el impacto y el retorno de la inversión de cada mensaje y ajustarlo a las diferentes personas y requisitos del cliente.

Oportunidad para el operador

Con la rápida disminución del negocio de voz y SMS de los operadores, existe una creciente necesidad de que los operadores generen nuevas fuentes de ingresos, o se retiren del negocio. En este contexto, el A2P es fundamental para los operadores, ya que les garantiza ingresos constantes en un futuro próximo, especialmente con el ecosistema de aplicaciones que crece a pasos agigantados.

Amenaza

Sin embargo, para monetizar completamente la oportunidad de A2P, el operador tendrá que abordar primero el problema de las Rutas Grises.

Para entender el problema de la “Ruta Gris” (Grey Route), tendremos que distinguir entre un mensaje P2P, que es la transferencia de mensajes SMS entre dos individuos, y el mensaje A2P, que es la transferencia de SMS entre una aplicación y un individuo.    

El problema surge cuando el mensaje A2P se enmascara como un mensaje P2P, con el objetivo de ahorrar gastos de terminación A2P, o si el remitente del mensaje quiere ocultar su identidad con el propósito de hacer spam.   Hay varias maneras de enmascarar un mensaje A2P, como el GT spoofing o granjas SIM. En la falsificación de GT, el título global del mensaje es alterado, ocultando su identidad. En las granjas de SIM, se recogen acumulaciones de SIMS y se utilizan para enviar mensajes A2P en forma de mensajes P2P.

Cuando las empresas o agregadores intentan enviar mensajes comerciales a través de rutas ilegítimas o de clasificación cero, se conocen como rutas grises. La ruta gris compromete la capacidad del operador para monetizar la oportunidad de la mensajería, lo que lleva a que sus pérdidas se eleven a miles de millones. Además de las pérdidas de ingresos, las rutas grises tienen un impacto en la capacidad del operador para impulsar el tráfico de calidad en sus redes. Sin los medios para distinguir entre el tráfico bueno y malo, el operador no puede priorizar la entrega de los mensajes. La congestión de tráfico resultante, puede eventualmente conducir a una entrega más lenta en industrias críticas como la bancaria, donde un cliente quiere ser notificado inmediatamente por cada retiro, por ejemplo, en el cajero automático. En el caso de que esto ocurra, es la empresa la que tiene que soportar el peso del cliente furioso. Del mismo modo, si el remitente está usando el sistema para el spam, pone la credibilidad del operador bajo la espada.

El camino a seguir

Tradicionalmente, los operadores utilizan cortafuegos de SMS basados en reglas para salvaguardar la red del mal uso. Los cortafuegos basados en reglas utilizan una combinación de números de la lista negra, de la búsqueda de palabras clave y destinos URL para categorizar los mensajes. Sin embargo, los estafadores pueden superar fácilmente las técnicas tradicionales de detección y prevención basadas en reglas deterministas, búsqueda de patrones limitados y listas negras. Otro problema de estas plataformas deterministas es que no son 100% exactas, lo que significa que el tráfico legal también puede ser bloqueado si cumplen los criterios establecidos por la plataforma. En el frente de la experiencia del cliente, puede conducir a una experiencia pobre, ya que se pierden las promociones. Por lo tanto, en el interés del ecosistema general de la mensajería, es hora de adoptar un enfoque más matizado del problema.

En este contexto, las capacidades de la IA adoptan una visión más completa del problema. Utilizando nuevos avances en el campo del procesamiento del lenguaje natural, el cortafuegos SMS basado en la IA clasifica automáticamente un mensaje en diferentes categorías. A diferencia de las plataformas convencionales, que ofrecen una búsqueda limitada de patrones, la plataforma de IA aprovecha la capacitación anterior con millones de mensajes similares y analiza las palabras utilizando técnicas de concordancia de patrones y el contexto en que se utilizan las palabras para predecir la categoría a la que pertenece un determinado mensaje. Una vez que se clasifican los mensajes, el operador puede aplicar un control de políticas a un nivel muy granular, lo que ayudará a proteger a los abonados del correo basura y el fraude, detener las fugas de ingresos y reducir el esfuerzo operacional de los operadores para garantizar una baja tasa de rotación de los abonados de su red.

 

Por

Deshbandhu Bansal

Director de Operaciones, Soluciones de Mensajería

Comviva Technologies

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