Complaint Triage & Routing.
Triple clasificación en tiempo real: queja formal vs. consulta, cliente vulnerable, y regulador aplicable.
Un agente Agentforce que analiza cada caso entrante, clasifica si es queja formal o consulta según el regulador del país y producto, detecta indicadores de vulnerabilidad del cliente y calcula el SLA regulatorio con feriados locales. Para industrias reguladas: banca, telco, utilities, salud y sector público. Implementado por Solu en 14 a 18 semanas.
¿Qué hace el Complaint Triage & Routing?
Reemplaza la clasificación manual de quejas que acierta entre el 55% y el 70% de las veces. El problema no es solo el error: es que las quejas mal clasificadas terminan en el regulador como reclamos no resueltos, generan penalidades y daño reputacional. El agente clasifica en segundos con un nivel de precisión que el equipo humano no puede sostener a escala.
Para: industrias reguladas (banca, telco, utilities, salud, sector público) donde una queja mal gestionada puede escalar al regulador sectorial — BCRA, Condusef, Procon, SERNAC, SBS, Superfinanciera, entre otros.
Cómo funciona
6 pasos, desde el ingreso de la queja hasta el reporte regulatorio automatizado.
Ingreso de queja
El caso llega por cualquier canal (email, voz transcripta, chat, formulario web, redes sociales). El agente captura el texto completo, los datos del cliente y el producto o servicio involucrado.
Análisis de severidad triple
El agente ejecuta tres clasificaciones simultáneas: (1) queja formal vs consulta según la definición del regulador local, (2) detección de indicadores de vulnerabilidad del cliente, (3) matching del regulador sectorial aplicable por país y producto. Todo en menos de 45 segundos.
Priorización automática
Con los tres ejes de clasificación, el agente asigna una prioridad compuesta: queja formal de cliente vulnerable tiene prioridad máxima, consulta de cliente estándar tiene prioridad baja. La prioridad define el SLA interno, la queue de destino y el nivel de atención requerido.
Enrutamiento a queue especializada
Omni-Channel asigna el caso al equipo correcto: queue de complaints regulatorios, equipo de clientes vulnerables o queue general. El agente adjunta al caso el resumen de clasificación, el regulador identificado y el SLA calculado.
Tracking de resolución dentro del SLA
El agente monitorea el caso y envía alertas progresivas cuando se acerca al vencimiento del SLA regulatorio: alerta amarilla al 50% del plazo, alerta roja al 75%, escalación automática al 90%. El SLA se calcula en días hábiles con feriados locales.
Reporte regulatorio automatizado
Para quejas formales, el agente genera el acuse de recibo al cliente en el formato que exige el regulador, prepara la documentación para radicación en el portal regulatorio (si aplica) y alimenta el dashboard de compliance con métricas de volumen, SLA y resolución.
Ejemplo real de interacción
"No resolvieron mi reclamo hace 20 días y voy a denunciar al ente regulador. Soy jubilada y no tengo otra cuenta." — Email entrante de cliente de producto cuenta corriente, Argentina.
Clasifica como queja formal (mención de regulador + reclamo previo no resuelto). Detecta vulnerabilidad (jubilada + dependencia del producto). Identifica regulador: BCRA (producto bancario, Argentina). Calcula SLA: 48 hs hábiles. Enruta a queue de complaints regulatorios con prioridad máxima. Genera acuse formal.
Equipo de complaints contacta a la clienta en 4 horas. Se resuelve el reclamo original y se documenta para auditoría. La queja no llega al BCRA. Compliance recibe el reporte con el caso cerrado dentro de SLA.
Arquitectura técnica
Los 4 pilares del agente: datos, acciones, guardrails y canal de entrega.
Data
- Case extendido: campos custom Complaint_Type, Regulator, Regulatory_SLA, Vulnerability_Flag, Vulnerability_Indicators
- Vulnerable_Customer_Profile: indicadores de vulnerabilidad por cliente (edad, discapacidad, idioma, situación financiera)
- Regulator_Taxonomy: mapeo país + producto → regulador + definición de queja formal + SLA + formato de acuse
- Complaint_History DMO: historial de quejas por cliente con resolución, tiempos y outcomes
- Holiday_Calendar: feriados nacionales y provinciales por país para cálculo de días hábiles
Actions
- Case Classification Writer: clasifica y escribe Complaint_Type, Regulator, SLA, Vulnerability en el caso
- Queue Router (vía Omni-Channel): enruta a la queue especializada según clasificación y prioridad compuesta
- Acuse Formal Sender: genera y envía acuse de recibo al cliente en formato regulatorio
- Regulator Portal Lodger: auto-radica en el portal del regulador cuando el caso lo requiere
- SLA Timer Starter: inicia el countdown del SLA regulatorio en días hábiles con feriados locales
Guardrails
- Threshold conservador: en zona de duda (confidence 0.4-0.7), siempre clasifica como queja formal — el costo de un falso negativo es mayor que el de un falso positivo
- Human-in-the-loop: casos en zona gris (0.4-0.7) pasan por revisión humana antes de cerrar
- Bias monitoring mensual: análisis de distribución de clasificación por segmento demográfico para detectar sesgos
- Audit trail 7+ años: registro completo de cada clasificación, cambio y resolución para auditorías regulatorias
- Zero data retention en el LLM
Channel
- Service Console: el agente de servicio ve la clasificación, el regulador, el SLA y los indicadores de vulnerabilidad en el caso
- Email: acuse formal al cliente y alertas de SLA al equipo
- Voice transcripts: clasificación automática post-llamada vía Einstein Conversation Insights
- Portal regulador: auto-radicación en portales de BCRA, Condusef, Procon, SERNAC cuando aplica
Cómo se implementa
5 fases, 14-18 semanas. Equipo Solu + tu equipo de compliance, legal y servicio.
Discovery regulatorio
Mapeo de reguladores aplicables por país y producto. Construcción de la Regulator_Taxonomy con el equipo legal: qué constituye queja formal, qué SLA aplica, qué formato de acuse exige cada regulador. Definición de indicadores de vulnerabilidad relevantes para la industria. Análisis de historial de complaints (24 meses).
Data readiness
Extensión del objeto Case con campos de complaint. Carga de la Regulator_Taxonomy y la Holiday_Calendar. Etiquetado del historial de complaints para entrenar el modelo de clasificación. Configuración de Data Cloud para unificar historial de cliente y detectar patrones de vulnerabilidad.
Build del agente
Configuración en Agent Builder: role, topics, actions, prompts. Desarrollo del clasificador triple (complaint type + vulnerability + regulator). Integración con Omni-Channel para routing automático. Configuración de SLA Timer con Holiday_Calendar. Templates de acuse formal por regulador. Testing con historial etiquetado.
Piloto controlado
Activación en paralelo al proceso manual: el agente clasifica todos los casos, pero un equipo de compliance revisa las clasificaciones durante 4 semanas. Se miden: accuracy vs clasificación humana, false negative rate (lo más crítico), distribución de clasificaciones por segmento. Ajuste de thresholds y reglas.
Rollout y monitoreo continuo
Activación completa con human-in-the-loop para zona gris. Integración con portal regulador para auto-radicación (si aplica). Dashboard de compliance para leadership. Monitoreo mensual de bias y accuracy. Change management para equipo de servicio.
Requisitos previos
Lo que necesitás tener (o que Solu te ayuda a configurar) antes de arrancar.
Service Cloud Enterprise+
Con Omni-Channel configurado para routing de casos. Es la base sobre la que opera la clasificación y el enrutamiento automático.
Agentforce License
Flex Credits (pay-per-use) o Agentforce Edition. El agente consume créditos por cada clasificación triple y cada cálculo de SLA.
Catálogo productos → regulador mapeado
Mapeo de qué regulador aplica a cada producto o servicio, por país. Sin este mapeo, el agente no puede asignar el regulador correcto. Se construye con legal en discovery.
Historial complaints 24 meses etiquetado
Casos históricos clasificados como queja formal o consulta, con resolución y tiempos. Es el training data del modelo de clasificación.
Einstein Conversation Insights
Para clasificar quejas que llegan por voz (llamadas) usando la transcripción automática. Sin ECI, las llamadas se clasifican manualmente.
Tabla feriados nacionales + provinciales
Para el cálculo de SLA en días hábiles. Si no existe, Solu la construye durante el proyecto. Requiere actualización anual.
KPIs Before / After
KPIs esperados al implementar este agente. Rangos referenciales para planificación; los resultados reales dependen del estado de los datos y la operación de cada empresa.
Riesgos y mitigaciones
Lo que puede salir mal y cómo lo prevenimos. Sin sorpresas.
Falso negativo critico
El agente clasifica una queja formal como consulta. El caso no recibe tratamiento urgente, vence el SLA y el cliente escala al regulador.
Mitigación: Threshold conservador: en zona de duda, siempre clasifica como formal. Es preferible un falso positivo (tratar una consulta como queja) que un falso negativo (ignorar una queja formal). Human-in-the-loop para la zona gris (confidence 0.4-0.7). Reporte diario de false negative rate.
Falso positivo masivo
El agente clasifica demasiados casos como queja formal, saturando el equipo de complaints y diluyendo la atención en los casos realmente urgentes.
Mitigación: Monitoreo semanal de la tasa de falsos positivos. Si supera el 20%, revisión del threshold y re-entrenamiento del modelo con los casos corregidos. Dashboard de distribución de clasificación para detectar anomalías temprano.
Hallucination del regulador
El agente asigna un regulador incorrecto al caso (e.g., asigna BCRA cuando debería ser Superintendencia de Seguros), generando un SLA equivocado y un acuse con formato incorrecto.
Mitigación: La asignación del regulador no usa generación libre del LLM: es un lookup en la Regulator_Taxonomy (producto + país → regulador). El LLM clasifica el producto; el regulador se busca en tabla. Si el producto no matchea, el caso va a revisión humana.
Detección de vulnerabilidad sesgada
El modelo detecta vulnerabilidad con sesgo hacia ciertos segmentos (e.g., asume vulnerabilidad por edad sin evidencia, o no la detecta en contextos culturales diferentes).
Mitigación: Los indicadores de vulnerabilidad se basan en hechos explícitos del caso, no en inferencias demográficas. Bias monitoring mensual por segmento. Los indicadores se revisan con el equipo de compliance cada trimestre. El flag de vulnerabilidad siempre es revisable por el agente humano.
SLA timer mal calculado por feriados
La tabla de feriados no incluye un feriado provincial o se desactualiza, generando un SLA calculado con menos días de los que corresponde.
Mitigación: Holiday_Calendar con actualización anual obligatoria y alerta cuando faltan los feriados del próximo trimestre. Validación cruzada con la API de feriados del país (donde exista). Buffer de seguridad: el SLA interno se calcula 1 día hábil antes del SLA regulatorio real.
Auto-radicación fallida
La integración con el portal del regulador falla (cambio de API, captcha, mantenimiento) y el caso no se radica dentro del plazo.
Mitigación: Monitoreo de la integración con health check cada hora. Si falla, alerta inmediata al equipo de compliance con los datos del caso listos para radicación manual. Fallback manual documentado. La auto-radicación es un "nice to have" en fase 5, no un blocker para el agente.
Preguntas Frecuentes
Sí. La Regulator_Taxonomy es multi-país y multi-regulador. En discovery se construye el mapeo para cada país y producto relevante. Se puede empezar con un país y expandir. Cada regulador tiene su definición de queja formal, su SLA y su formato de acuse. El agente usa la taxonomy como tabla de referencia, no como regla hardcodeada.
En la zona de duda (confidence 0.4-0.7), el agente aplica dos reglas: (1) clasifica como queja formal (threshold conservador) y (2) envía el caso a revisión humana con la evidencia de por qué cayó en zona gris. El revisor confirma o cambia la clasificación, y ese feedback alimenta el modelo. El objetivo es reducir la zona gris con el tiempo, no eliminar la revisión humana.
La detección se basa en indicadores explícitos del caso ("soy jubilada", "tengo una discapacidad", "no tengo otra cuenta", "no hablo bien español"), no en inferencias demográficas a partir del perfil del cliente. El agente no asume vulnerabilidad por edad o zona geográfica. Los indicadores se revisan trimestralmente con compliance y se monitorea la distribución de flags por segmento para detectar sesgos.
Cada caso tiene registro completo de: clasificación original del agente, confidence score, regulador asignado, SLA calculado, indicadores de vulnerabilidad detectados, cambios manuales (si los hubo), timestamps de cada etapa, acuse enviado y resolución final. Todo con retención de 7+ años configurable según la regulación del país. Los datos se almacenan en Salesforce, no en el LLM.
Sí, si tenés Einstein Conversation Insights (ECI) que transcribe las llamadas. El agente analiza la transcripción post-llamada y clasifica el caso. La clasificación no es en tiempo real durante la llamada, sino después del cierre. Si no tenés ECI, las llamadas se clasifican manualmente y el agente clasifica los demás canales.
Depende del regulador. Para los que tienen API o portal con integración posible (algunos portales de BCRA, Procon), se puede automatizar la radicación. Para los que usan formularios web sin API, la auto-radicación es más compleja y puede requerir RPA. En la mayoría de los casos, el agente prepara toda la documentación y el equipo de compliance hace el último click.
Ideal: 24 meses de casos etiquetados como queja formal o consulta, con resolución. Mínimo funcional: 12 meses. Con menos de 12 meses, el modelo arranca con reglas más conservadoras y se calibra con los datos del piloto. La calidad del etiquetado importa más que la cantidad: 12 meses bien etiquetados son mejores que 36 meses con etiquetado inconsistente.
La Regulator_Taxonomy se actualiza. Si un regulador cambia la definición de queja formal o el SLA, se modifica la entrada correspondiente en la tabla y el agente lo aplica inmediatamente. No requiere re-desarrollo ni re-entrenamiento del modelo. El equipo de compliance debería revisar la taxonomy al menos una vez por trimestre como parte de la operación.
Tu triage de quejas automatizado, en 14 semanas.
Hablá con un Compliance Architect de Solu. En una sesión de discovery mapeamos tus reguladores, productos y construimos la taxonomy para tu operación.