AirHelp gestiona con IA el 70% de las reclamaciones aéreas

25/11/2022

diarioabierto.es. Todos los asistentes han sido formados a partir de entrenamientos con miles de reclamaciones aéreas, y supervisados por el equipo legal.

AirHelp, la plataforma que ayuda a los viajeros en todas las compensaciones por retrasos, cancelaciones o denegaciones de embarque, como compañía 100% online, ha creado una arquitectura informática totalmente automatizada, lo que le permite mejorar la calidad de sus servicios en un tiempo récord.

Desde hace unos años, los equipos legales y técnicos de Airhelp han desarrollado bots basados en inteligencia artificial (IA) que proporcionan un apoyo en los procesos de reclamación de sus clientes.

La IA utilizada por Airhelp es altamente efectiva, ya que los bots se encargan de los procesos más mecánicos y que requieren el procesamiento de gran cantidad de documentación y datos. De esta forma, mejoran la productividad en el proceso, facilitando y adelantando el trabajo más minucioso al equipo humano. Así, también se consigue disminuir la probabilidad de cometer errores por causa humana. Todos estos factores consiguen mejorar la experiencia del cliente.

Al liberarse de esta carga de trabajo, los miembros del equipo pueden centrarse en otras áreas como la búsqueda constante de nuevas soluciones que puedan suponer una mejor calidad del servicio de casa al cliente o la recogida de información para detectar nuevos nichos de mercado o el estudio de nuevas normativas.

Los bots de Airhelp

Cada bot desarrollado juega un papel muy importante durante el proceso de las reclamaciones aéreas gestionadas por Airhelp, desde el inicio y la recopilación de datos hasta llegar a una resolución exacta y precisa.

  • AGA (Asistente de Agente). Creada en 2018, se encarga de la fase inicial de cualquier proceso de reclamación: la recopilación de datos. AGA dirá si todos los documentos están presentados y dará las instrucciones necesarias para que los datos estén correctamente cumplimentados. AGA es capaz de evaluar el 40% de los casos sin apenas margen de error. En caso de que no tenga clara su decisión, indica a los agentes cuáles son los procesos que necesitan supervisión.
  • LARA (Asistente de Recomendación de Evaluación Legal). Nace en 2017 y se encarga de dar apoyo al equipo jurídico. LARA considera todos los aspectos legales de una reclamación y, además de llevar a cabo el proceso de la reclamación, estudia la viabilidad de que el caso termine con una resolución favorable para el cliente. LARA es capaz de resolver por sí misma el 70% de los casos.
  • HERMAN es el veterano del grupo, creado en 2016. En su papel de agente legal, determina cuál es la mejor jurisdicción para resolver cada caso, basándose en la tasa de éxito de reclamaciones similares, duración del proceso y demás factores. Su nombre se debe al caso Wallentin Hermann, una de las decisiones más importantes del Tribunal de Justicia Europeo para la protección de los derechos de los pasajeros aéreos en Europa.
  •  ECS es la incorporación más reciente al equipo de bots de Airhelp. ECS actúa como filtro y determina si la interrupción del vuelo es justificada o, sin embargo, es provocada por la aerolínea y se debe indemnizar al pasajero. El 100% de las reclamaciones pasan por ECS, para que estudie la situación del aeropuerto, la información del tráfico aéreo, los datos del vuelo y si, efectivamente, se produce un retraso injustificado.

Todos los asistentes han sido creados y formados a partir de entrenamientos con miles de reclamaciones aéreas, siendo supervisados por el equipo legal de Airhelp.

AirHelp es la organización más grande del mundo especializada en defender los derechos de los pasajeros aéreos. Fundada en 2013, la compañía ha ayudado a los viajeros a obtener compensaciones por los vuelos retrasados o cancelados o denegaciones de embarque. Además, AirHelp toma medidas legales y políticas para fortalecer aún más los derechos de los pasajeros aéreos en todo el mundo. La compañía ya ha ayudado a más de 16 millones de personas y opera en todo el mundo.

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