Fin Attributes clasifica automáticamente cada conversación; usar atributos puede ayudarte a definir tipo de problema, sentimiento o urgencia. Las conversaciones se etiquetan al instante para que puedas enrutar al equipo correcto, activar las acciones adecuadas y obtener informes precisos sin esfuerzo manual.

Inicio rápido: Configura Fin Attributes en 3 pasos

Decide qué detectar
Elige los atributos estructurados que quieres que Fin clasifique, como tipo de problema, sentimiento, urgencia o spam.
Crea o convierte un atributo
Ve a Fin → Train → Attributes. Define los valores de tu atributo con descripciones claras o convierte un atributo existente en formato lista.
Previsualiza y habilita
Usa la herramienta de previsualización para probar la precisión de Fin. Ajusta las descripciones de los valores y luego habilita el atributo para conversaciones reales.

Una vez habilitado, usa los valores de atributo detectados en Escalation Rules, Workflows y Reporting.

Beneficios clave

Atributos personalizados que reflejan tu negocio: Entrena a Fin para detectar atributos como tipo de problema, urgencia, sentimiento o estado de spam.
Detección inteligente y adaptativa: Fin evalúa el contexto en momentos clave y actualiza los valores a medida que la conversación evoluciona.
Enrutamiento y escalación inteligente: Combina Fin Attributes con workflows y Escalation Rules para enrutar conversaciones al equipo correcto en el momento adecuado.
Estructura lista para informes: Todos los datos de atributos detectados fluyen a los informes de Intercom para un análisis profundo, sin necesidad de etiquetado manual.
Transparencia y control total: Visualiza, valida y anula la lógica de atributos de Fin en cualquier momento.

Nota: Si ya usas AI Category Detection, aprende cómo se comparan Fin Attributes y cómo hacer la transición.

Cómo y cuándo Fin aplica atributos a las conversaciones

1. Por defecto: Aplicar un atributo cuando Fin termina su trabajo

Por defecto, Fin asigna o actualiza atributos cuando decide que su rol en una conversación ha terminado — por ejemplo:

Cuando se transfiere a un compañero de equipo
Cuando un cliente expresa resolución (comentarios positivos)
Cuando un cliente se vuelve inactivo

💡 Por qué esto importa: Estos momentos marcan naturalmente cuando la intención o resultado de una conversación se vuelve claro. Aplicar un atributo aquí asegura que tu enrutamiento e informes reflejen el contexto final de la necesidad del cliente, no una suposición temprana.

Puedes usar estos datos para:

Definir la lógica de enrutamiento o transferencia post-Fin en Workflows (por ejemplo, “Si el tipo de problema es Facturación → enrutar al equipo de Finanzas”)
Generar informes precisos sobre qué tipos de consultas Fin manejó o transfirió.

Importante: Fin Attributes se detectan y aplican automáticamente solo para conversations. No se detectan automáticamente para tickets, por lo que deberás establecer o actualizar Fin Attributes manualmente al trabajar con tickets.

2. Re-detección dinámica (cuando se usa en Escalation Rules)

Cuando un Fin Attribute se usa en escalation rules, Fin reevalúa automáticamente ese atributo según la última interacción del cliente.

💡 Por qué esto importa: Este comportamiento asegura que Fin reaccione inmediatamente a cambios en la intención o sentimiento del cliente que puedan requerir escalación. Por ejemplo, si el tipo de problema cambia de Pregunta general a Solicitud de reembolso, Fin puede transferir la conversación al instante según tus reglas, ayudando a que los compañeros intervengan en el momento justo.

3. Opcional: Detectar al cerrar

Cuando habilitas “Detect on close” para un atributo, Fin verificará y actualizará el valor nuevamente cuando la conversación se cierre, ya sea por un compañero o por automatización. Esto se puede habilitar al crear o editar un atributo.

💡 Por qué esto importa: Si surgió nueva información o contexto al final del hilo, Fin tiene una última oportunidad para corregir o refinar la clasificación. Esto asegura que tus informes se mantengan precisos y actualizados, incluso si hay cambios tardíos en la conversación.

Cómo configurar Fin Attributes

Paso 1: Decide qué clasificar

Piensa en los tipos de información estructurada que quieres que Fin detecte. Ejemplos comunes incluyen:

Tipo de problema (por ejemplo, Billing, Projects, Account Management)
Sentimiento (Positivo, Neutral, Negativo)
Urgencia (Urgente, Alta, Normal, Baja)
Detección de spam (Spam, Legítimo)

Paso 2: Crea un nuevo atributo (o convierte un atributo existente)

Para crear un nuevo Fin Attribute:

Ve a Fin > Train > Attributes para comenzar.
Haz clic en Nuevo.
Completa el Nombre y la Descripción de tu atributo.
Agrega Valores de atributo (con descripciones claras para cada uno)

Consejo: Aprende a crear nombres y descripciones de atributos efectivos para ayudar a Fin a clasificar tus conversaciones de soporte con alta precisión.

Para convertir un atributo existente:

Ve a Configuración > Datos > Conversations, haz clic en editar en un atributo con formato de lista y luego haz clic en Let Fin detect.
Una vez convertido, el atributo aparecerá bajo Fin AI Agent > Train > Attributes.

Nota: Una vez convertido, un atributo no puede revertirse, pero puedes dejarlo deshabilitado si es necesario.

Paso 3: Vista previa antes de habilitar

Antes de habilitar un atributo, usa la vista previa incorporada en Fin AI Agent > Train > Attributes para:

Probar los valores del atributo con mensajes de ejemplo de clientes
Verificar qué tan exactamente Fin aplica el valor correcto
Iterar en nombres y descripciones antes de habilitar

[Opcional] Paso 4: Agregar Reglas Condicionales

Usa Conditions para crear reglas que controlen exactamente cuándo Fin debe detectar un atributo específico. Esto permite una clasificación más precisa, lo que conduce a un enrutamiento y reporte más limpios.

Las Conditions funcionan vinculando atributos entre sí, creando una relación dependiente. Fin solo intentará detectar el atributo dependiente después de haber identificado primero el atributo controlador y su valor.

Nota: Antes de que Fin pueda detectar un atributo dependiente, el atributo controlador debe ser un atributo Fin habilitado. Si el atributo controlador está deshabilitado o aún se está clasificando mediante workflows o AI Category Detection, Fin no puede evaluar su valor. Como resultado, los atributos dependientes no serán detectados, incluso si están habilitados. Siempre asegúrate de que los atributos controladores estén habilitados para que la lógica condicional funcione como se espera.

Cómo funciona

La lógica para Conditions es una simple declaración If/Then:

Si Fin detecta un valor específico para un atributo controlador, entonces intentará detectar el atributo dependiente.

Puedes configurar estas reglas en el panel lateral de configuración de atributos bajo la pestaña Conditions. Para cada regla, definirás:

Define el valor del atributo controlador.
Elige la condición que debe activarse cuando se detecte ese valor controlador.
Especifica qué valores de condición están permitidos.

Ejemplos:

Si Tipo de problema = Solicitud de reembolso → entonces detecta la razón de la solicitud de reembolso.
Si Sentimiento = Sentimiento negativo → entonces detecta Urgencia.

Cuando esta lógica está en su lugar, Fin primero detectará el atributo controlador. Si el valor definido coincide, Fin intentará detectar las condiciones vinculadas.

Nota: La lógica de Conditions se respeta en Guía de escalamiento basada en reglas. Si una condición se menciona en una Guía de escalamiento basada en reglas, Fin reevaluará la conversación después de cada mensaje del cliente para ver si los valores controlador y de condición coinciden.

Monitoreo y revisión de Fin Attributes

Una vez que tus Fin Attributes estén habilitados, Fin proporciona estadísticas en tiempo real para ayudarte a entender cómo se aplican los atributos.

Verás:

Conversations → el número de conversaciones que Fin ha detectado para cada atributo y valor específico del atributo.
Resuelto → el porcentaje de esas conversaciones que Fin pudo resolver completamente.
Enrutado → el porcentaje de conversaciones enrutadas con éxito usando ese atributo.

También puedes profundizar en conversaciones individuales para revisar cómo Fin aplicó un atributo y validar la precisión. Esto te permite monitorear la precisión de la clasificación, revisar conversaciones mal clasificadas y actualizar descripciones de atributos basadas en patrones.

Ejemplos de casos de uso

A continuación, algunos ejemplos de cómo los clientes están usando Fin Attributes para clasificar conversaciones.

Ejemplo de atributo Tipo de problema:

Proyectos - Los proyectos son una colección de tareas y actividades relacionadas destinadas a lograr un objetivo o entregable específico que puede involucrar colaboración entre compañeros, seguimiento de tiempo, hitos o metas y estado.
Facturación - Facturación abarca la gestión de planes de suscripción, facturas, métodos de pago, descuentos, características del plan, pruebas, restricciones de cuenta, reembolsos y más para una experiencia de facturación sin problemas.
Gestión de cuentas - La gestión de cuentas cubre discusiones relacionadas con cuentas de usuario, incluyendo creación, eliminación, actualización de información personal y de pago, y más.

Ejemplo de atributo Sentimiento:

Positivo - Un sentimiento positivo significa que el usuario que escribió el mensaje parece generalmente feliz o satisfecho y probablemente esté sintiendo una emoción positiva.
Negativo - Un sentimiento negativo significa que el usuario que escribió el mensaje parece generalmente infeliz o insatisfecho y probablemente esté sintiendo una emoción negativa.
Neutral - Un sentimiento neutral significa que el usuario que escribió el mensaje parece no estar ni feliz ni infeliz y es difícil adivinar su emoción.

Ejemplo de atributo Detección de spam:

Spam - Spam automatizado que se envía a los agentes de soporte al cliente. Esto incluye respuestas automáticas, boletines, publicaciones de invitados y otros mensajes generales de spam que podrían ser ignorados por el analista de CS.
Legítimo - Conversaciones legítimas en las que el usuario tiene un problema real que debe ser manejado por un analista de soporte al cliente.

Preguntas frecuentes

¿Qué usa Fin para detectar Fin Attributes?

Fin usa el nombre del atributo, su descripción y los nombres y descripciones de los valores al evaluar qué valor de atributo aplicar. Asegúrate de que todos estos campos estén escritos de manera legible para que Fin los interprete fácilmente.

¿Qué pasa si el atributo aplicado a la conversación no es preciso?

Recomendamos verificar los nombres y descripciones. Usa nuestras mejores prácticas y prueba con mensajes reales de clientes en la herramienta de vista previa.

Consejo profesional: Para ayudar a revisar las etiquetas y descripciones de los valores de tus atributos, podrías probar usar una herramienta de escritura AI como Chat GPT o Claude.

Ejemplo de indicación:

You are an expert in customer-support AI. You are evaluating a taxonomy used by a LLM to classify customer support conversations. For each attribute (e.g., Topic, Sentiment), the LLM chooses the most appropriate attribute based on a combination of the attribute name and its description. This taxonomy will directly impact the LLM's ability to classify real customer support conversations. Your task is to assess the quality of this setup using the following best practices: Create clear, concise names - Choose short, descriptive names that immediately convey the attributes purpose. Write comprehensive descriptions - Take the time to write detailed descriptions and include all relevant information about what belongs in the attribute. Think about every type of conversation that should fall under this attribute and describe them in the description. Providing a detailed description will help Fin classify conversations correctly. You can include keywords and examples of customer questions. Make attributes distinct - Avoid creating attributes that overlap too much. Your attributes should be clearly different from each other, making it easy to determine which one best fits a given situation. This should be checked within each attribute only. It's fine for different attributes to apply to the same conversation. It shouldn't affect the score. Overlap with values in other attributes is allowed and does not affect this score. Ignore Archived Attributes - If a attribute is marked as archived, do not evaluate or score it. Add 5 Columns to the CSV Clarity/Conciseness (1–5), Description Comprehensiveness (1–5), Attribute Distinction (1–5), Final Score, Comment Assess each parameter for each attribute, and write a comment of why you applied this rating. Then calculate the overall score for this setup. After you've done this add one more column: Overlapping Attributes. If you think any given attribute overlaps with other attributes - list these attributes there.

¿Qué pasa si Fin no detecta un valor?

Fin devolverá un valor nulo si no se aplica ningún atributo, lo que dejará el atributo vacío. Puedes incluir una opción "Otro" para capturar conversaciones no clasificadas si lo prefieres.

Nota: Si el atributo forma parte de una cadena condicional, verifica que el atributo controlador esté habilitado como un Fin Attribute, ya que Fin no puede evaluar atributos dependientes a menos que el atributo controlador esté habilitado.

¿Cuándo debo incluir un valor "Otro"?

No todos los atributos necesitan un valor "Otro", pero para muchos casos de uso, es una salvaguarda importante.

Si tu atributo cubre un conjunto amplio o en evolución de temas (como Tipo de Problema o Área de Producto), incluye un valor Otro. Esto le da a Fin una opción de respaldo, asegurando que cada conversación se clasifique en lugar de quedar en blanco.

Para atributos que son exhaustivos colectivamente (como plantillas de Sentimiento o Urgencia), usualmente no se necesita un valor "Otro", Fin siempre puede asignar una de las opciones definidas.

¿Por qué no se detectan mis Fin Attributes condicionales?

La detección condicional solo funciona cuando tanto los atributos controlador como dependiente son Fin Attributes habilitados.

Si un atributo dependiente está habilitado como un Fin Attribute, pero el atributo controlador no está habilitado (por ejemplo, el atributo controlador aún se llena mediante workflows o detección de categoría AI heredada), Fin no detectará el atributo dependiente aunque las condiciones estén configuradas correctamente.

Para que la lógica condicional funcione:

El atributo controlador debe convertirse en un Fin Attribute.
Debe estar habilitado.
Fin debe estar presente en la conversación para que pueda detectar el valor del atributo controlador.
Solo entonces Fin evaluará y aplicará los valores de los atributos dependientes.

Escenario de ejemplo:
Si tienes un atributo como “Tema” que controla múltiples Fin Attributes dependientes, pero “Tema” no está habilitado como un Fin Attribute, Fin no puede evaluar su valor. Debido a esto, todos los atributos dependientes fallarán en la detección, incluso si están habilitados individualmente.

Estoy usando AI Category Detection - ¿debería cambiar a Fin Attributes?

Los Fin Attributes son la próxima generación de AI Category Detection. Los Fin Attributes funcionan automáticamente, requieren menos mantenimiento de workflows y funcionan perfectamente con las Reglas de Escalación, dándote control total sobre las conversaciones que Fin entrega a tu equipo.

Tu configuración actual no cambiará, pero recomendamos aprender más y cambiar a Fin Attributes para una mejor experiencia y producto.

¿Qué sucede cuando convierto un atributo existente de AI Category Detection a un Fin Attribute?

Cuando conviertes un atributo de conversación existente de AI Category Detection en un Fin Attribute, Fin simplemente usa el mismo atributo subyacente de la conversación. Eso significa:

El atributo convertido seguirá funcionando en tus workflows y reportes existentes sin interrupciones.
Cuando está habilitado, Fin comenzará a clasificar los valores de atributos en momentos clave, por lo que podrías ver estos atributos actualizándose dos veces al principio (una vez por AI Category Detection, otra por Fin).
Para simplificar, eventualmente puedes eliminar tus bloques de workflow de AI Category Detection una vez que estés satisfecho con cómo Fin aplica los atributos.
La conversión es una acción irreversible: los atributos no pueden revertirse a AI Category Detection, pero pueden deshabilitarse si es necesario.

¿Para qué no se pueden usar los Fin Attributes?

Los Fin Attributes no se pueden usar junto con Respuestas Personalizadas. Las Respuestas Personalizadas no están disponibles para clientes que se unieron a Intercom a partir del 19 de marzo de 2025.

¿Tengo que involucrar a Fin en cada conversación para usar Fin Attributes?

Sí. Los Fin Attributes son aplicados por Fin cuando está presente en una conversación. Esto significa que Fin debe estar incluido en tus workflows para clasificar las conversaciones.

Si prefieres que Fin no responda en ciertos casos, puedes usar Reglas de Escalación. Esto permite que Fin clasifique la conversación y luego salga inmediatamente, basado en atributos de conversación o usuario que elijas.

Por ejemplo, podrías:

Escalar todas las conversaciones donde Canal = Email
Escalar todas las conversaciones donde Atributo = Facturación

De esta manera, obtienes los beneficios de una clasificación consistente en todas las conversaciones, mientras mantienes el control total sobre cuándo Fin responde o no.

¿Hay un límite al usar la opción de carga?

Sí, hay un límite de 250 valores por atributo, por lo que este es el máximo que se puede enviar al cargar un atributo de lista mediante un archivo CSV.

¿Qué pasa si el Fin Attribute aplicado a la conversación no es preciso?

Verifica que los nombres y descripciones sigan las mejores prácticas para Fin Attributes.

¿Puedo usar Fin Attributes en mi plan actual de Intercom?

Sí, los Fin Attributes están disponibles actualmente en todos los planes sin costo adicional. Cualquier cambio en los precios siempre se comunicará con anticipación.

Cómo crear Fin Attributes