Sobre la empresa

La división americana de operaciones con tarjetas de crédito de American Express está constituida por 4 centros principales de operación. En un nivel macro, cada centro cuenta con cerca de 2.000 empleados, los cuales lidian con una combinación total de más de 100 millones de envíos y recibos de telefonemas anualmente.

En las centrales de atención se tienen 24 diferentes funciones básicas, y más de 100 funciones secundarias.

La central de reposición de tarjetas y la central de atención de las operaciones de crédito, las cuales están localizadas en sus instalaciones de Greensboro, son el enfoque de este artículo. Se construyeron modelos que simulan estas dos centrales de atención sobre la perspectiva de un proceso de alto nivel.

El Problema

Para la central de reposición de tarjetas, el modelo que se desarrolló fue un Agent Skill Strategy (estrategia de habilidad del agente). La mayor oportunidad fue modelar la lógica en el proceso de ruteamiento del sistema de llamadas telefónicas, y entonces testear diferentes estrategias para el ruteamiento de llamadas para diferentes agentes con múltiples habilidades. El enfoque secundario en este modelo fue el desarrollo de una lógica que pudiese ser nuevamente usada para el desarrollo de modelos similares en otras aplicaciones.

En las operaciones de crédito, se tiene una función que es, en verdad, una combinación del envío y recepción de llamadas. Actualmente se utilizan ambos sistemas (automático y humano), para procesar estas llamadas. Ambos sistemas dependen de la disponibilidad de los recursos. Al aislar los problemas individuales, tradicionalmente se trata de optimizar secciones individuales del sistema, pero existía el deseo de poseer una herramienta de decisión que pudiese demostrar cómo la alteración de un subsistema iría a afectar el sistema como un todo.

La Solución

Agent Skill Strategy.

Parte del interés en construir modelo como Agent Skill Strategy, fue en el sentido de aprovechar la oportunidad de construir una representación de alto nivel de lógica que está detrás del sistema de telefonía inteligente.

Con este flujo de trabajo dinámico, la central de atención para reposición de las tarjetas posee excelentes herramientas de administración de las llamadas ejecutadas en el día a día, pero no existen herramientas para testear la variación del negocio (del tipo escenario) para sistemas de ruteamiento de llamadas.

Así, el primer paso fue modelar la lógica detrás de los grupos vectores de telefonía. Cada vector de telefonía está constituido por un grupo de bandas de voz/datos asociados, y ellos representan tanto las líneas externas como internas. Del vector telefónico, las llamadas son direccionadas para el primer agente disponible en uno de los cuatro tipos de habilidades.

Los agentes pueden, a cualquier momento, ser incluidos en múltiples habilidades. En verdad, la mayoría se encuadra como poseyendo una habilidad básica y una secundaria como backup. Las soluciones que se desean ayudan a optimizar la utilización de los recursos considerando diferentes tipos de habilidades.

Modelo de Asignación de Recursos

Los procesos de entrada y salida de crédito son extremadamente dinámicos. Con ServiceModel, cada sección fue aislada y desarrollada separadamente para, en seguida, ser unidas como un proceso completo. De esta forma se puede entender cómo un cambio en un área del sistema afecta al sistema entero.

El modelo de asignación de recursos es proyectado para ayudar a los administradores del sistema en la asignación de los recursos a través de las múltiples funciones. Debido a la variabilidad y complejidad del proceso global, parte de la solución fue permitir a los administradores de las operaciones estar más involucrados en el análisis de los resultados.

Para facilitar tal objetivo, fue desarrollada una interfaz para permitir cambios en las programaciones y parámetros del modelo sin la necesidad de entrar en ServiceModel. Esto contribuyó significativamente para la flexibilidad y la utilización del modelo, generando así una herramienta de decisión poderosa que cualquiera puede utilizar para probar escenarios de los modelos.

Resultados

Los resultados específicos están siendo evaluados, teniendo en cuenta que ambos modelos son aún muy recientes. Con todo, los resultados iniciales (un ahorro de más de US$ 1 millón) ya fueron muy prometedores, lo que incentivó la aplicación de técnicas de simulación en otras áreas de la empresa.

Aplicaciones Futuras

Ambos modelos irán a influenciar en el desarrollo futuro para disminuir el tiempo de desarrollo en los modelos de operaciones similares. Con tantas funciones diferentes y centrales de atención importantes, American Express posee procesos de negocios que se irán a investigar y modelar consistentemente para todas las funciones apropiadas.

Una oportunidad fundamental que se vislumbra es la de usar la capacidad OLE para obtener más interfaces entre ServiceModel y otros sistemas y aplicaciones. Esto proveerá a los equipos de administración de operaciones, herramientas decisivas que se asemejan y sean activadas por programas con los cuales ellos ya están familiarizados.

La naturaleza del negocio está creciendo tremendamente y va a continuar con esa tendencia. Como American Express continúa mejorando sus productos ofertados y diversifica sus servicios a los clientes, el objetivo es de aplicar la técnica de simulación de ServiceModel para ayudar estratégicamente los planes de cambios en los negocios.