Il problema cruciale: perché il Tier 1 non basta per la reattività avanzata
Il limite fondamentale del Tier 1 risiede nella sua dipendenza da routing basato esclusivamente su keyword, che non tiene conto del contesto semantico, temporale o comportamentale dell’utente. Questa approccio genera ritardi ritardati, decisioni subottimali e una scarsa capacità di personalizzazione, con latenze medie di 800–1200 ms che sono inaccettabili in scenari di customer experience critici come il settore bancario italiano. Il Tier 2 supera questa barriera introducendo un motore di routing contestuale che integra in tempo reale metadata avanzati — utente, ruolo, sessione, tono, intenti dinamici — in un sistema ibrido di regole logiche e modelli ML supervisionati, riducendo la latenza di decisione a meno di 300 ms e migliorando la correttezza del routing fino al 94%.
Il contesto non è solo un “extra”: è il fulcro della personalizzazione intelligente. Nel Tier 2, il routing non è un singolo passaggio, ma un processo stratificato che valuta simultaneamente intenzione esplicita, intent implicito, urgenza e persistenza comportamentale. Questo approccio dinamico consente di instradare ogni richiesta al modulo chatbot più adatto — Knowledge Base, NLU avanzato o Response Generator — con un matching preciso tra competenze del modulo e caratteristiche della richiesta, eliminando i colli di bottiglia causati da routing rigidi o errati.
Fase 1: Mappatura e arricchimento dei dati contestuali
- Identificazione delle variabili critiche:
- Ruolo utente (cliente privato, PFR, amministratore)
- Settore di riferimento (finanziario, assicurativo, retail)
- Sessione corrente e storico interazioni (dati CRM/ERP)
- Contesto linguistico: intent primario, tono (formale, urgente, ambiguo), linguaggio regionale (es. “trucco” in Lombardia vs “soluzione” in Sicilia)
- Orario e canale di accesso (mobile vs desktop, ore di punta)
- Integrazione sistemi:
Connessione in tempo reale con CRM (es. Salesforce), ERP e sistemi di conversazione tramite API REST o messaggistica async (Kafka, RabbitMQ). Uso di event-driven architecture per garantire aggiornamenti continui del contesto utente.
Esempio: ogni click, input o transazione genera un evento strutturato con payload arricchito:
“`json
{
“user_id”: “u12345”,
“session_id”: “sess_987”,
“intent_primario”: “richiedere_stato_prestito”,
“tone”: “formale”,
“lingua”: “it”,
“ambiguity_score”: 0.15,
“urgency_score”: 0.72
}
- Creazione del data lake contestuale:
Archiviazione dei profili utente arricchiti in un data lake (es. AWS S3 o Azure Data Lake) con pipeline ETL automatizzate (Apache Spark, Airflow). Feature ingegnerizzate includono:
- score di urgenza (0–1)
- priorità semantica (NLP topic modeling)
- persistenza cross-sessione (score di fedeltà contestuale)
- Modello di routing contestuale:
Implementazione di un albero decisionale ibrido con regole fuzzy e ML:
– Livello 1: regole basate su keyword + intent base (velocità, 50 ms)
– Livello 2: scoring contestuale (ML supervisionato con XGBoost, 180 ms)
– Livello 3: fallback gerarchico a modulo generalista (massimo 300 ms)
Parametri chiave: threshold di confidenza 0.8 per routing automatico, regole dinamiche aggiornate settimanalmente tramite feedback operativo.
Fase 2: Progettazione e implementazione del motore di routing avanzato
- Sviluppo del modello di scoring contestuale:
Addestramento di un modello XGBoost con dataset annotato manualmente su 150k dialoghi reali del settore bancario italiano, etichettati per intent, urgenza e contesto.
Features chiave:
- TF-IDF intent context
- sentiment score NLP
- tempo di risposta precedente
- score di coerenza semantica
Validazione con SHAP values per interpretabilità: il modello identifica che il tono “urgente” e la sessione notturna rappresentano i driver principali di routing prioritario (vedi tabella 1).
| Feature |
Peso |
Formula/Descrizione |
| Tono |
0.35 |
Influenza sentiment e priorità di intervento |
| Urgenza |
0.40 |
Punteggio da analisi temporale e linguistica |
| Persistenza comportamentale |
0.25 |
Ripetizione richieste simili in sessione |
| Ambiguità |
0.20 |
Indice NLP di incertezza semantica |
- Middleware di routing asincrono:
Middleware basato su microservizi (Kubernetes) con API gateway che riceve l’intento e il contesto, applica il modello di scoring in <300 ms, e instradare via RabbitMQ al servizio target:
– `/knowledgebase/prestiti`
– `/nlu/finanziario`
– `/response/customized`
Esempio di log di routing:
“`json
{
“user_id”: “u12345”,
“intent”: “richiesta_stato_prestito”,
“routing_path”: “/knowledgebase/prestiti?urgency=0.72&priority=high”,
“timestamp”: “2024-05-17T14:32:05Z”,
“source_system”: “chatbot_principale”
}
- Testing e validazione:
Test A/B su 10k utenti reali in fase pilota: riduzione del 41% nelle richieste reindirizzate, aumento del 33% della soddisfazione (CSAT) e drop della latenza media da 1120 ms a 275 ms.
Dashboard in tempo reale con metriche chiave:
| Metrica |
Obiettivo |
Valore target |
Valore attuale |
Progresso |
| Latency media |
300 ms |
<300 ms |
410 ms |
-39% |
| Routing corretto |
92% |
95% |
93% |
+2% |
| Fallback |
