Cómo los bancos están dañando su negocio al hacer mal uso de los chatbots

Llegar a los asesores financieros puede ser estresante para un cliente que ya lo necesita y, para muchos, discutir problemas relacionados con el dinero es desalentador. Desafortunadamente, empeora cuando los procesos de comunicación digitalizados fallan. Pasar de un bot de chat automatizado a un representante sin no puede molestar involuntariamente al consumidor.

El Estado de Servicio al Cliente Multicanal de EE. UU. descubrió que dos tercios de los clientes se sienten frustrados con las empresas antes de hablar con los agentes. A menudo, gracias a molestos chatbots que piden a los clientes que repitan la información, quedando la solución: hablar con un agente. Y el 91% no está dispuesto a volver a hacer negocios después de una experiencia tan negativa.

Pero el mercado global de chatbots está creciendo por una razón. En 2019, valorado en $ 494,68 millones solo para banca, servicios financieros y seguros (BFSI), se prevé que el sector alcance $ 3,39 mil millones para 2027. Entonces, ¿quién está teniendo éxito en este espacio de mercado?

Las marcas de servicios no financieros se están intensificando. Las crecientes capacidades lingüísticas de los chatbots actuales permiten a las empresas describir definiciones complejas, como interfaces de programación de aplicaciones, que entendería un niño de 5 años. Ya sea para diferenciar a un proveedor de red móvil o para monopolizar marcas creíbles , las primeras empresas digitales están dando a los bancos una competencia feroz.

Los bancos tienen regulaciones estrictas y riesgos que mitigar, pero también tienen la información para garantizar que ofrecen los mejores productos financieros. Con el apoyo de la inteligencia artificial (IA) y los datos de los chatbots, los bancos pueden reducir los riesgos y brindar servicios personalizados; solo necesitan comprender mejor cómo aplicar estas herramientas de manera correcta y efectiva para su audiencia.

Retos a los que se enfrentan los bancos

A escala mundial, los consumidores califican el servicio de atención al cliente bancario con un 3,84 sobre 5 . Curiosamente, la puntuación más alta se obtuvo en Indonesia, donde los servicios son predominantemente en línea, ya que los bancos físicos son difíciles de encontrar.

Sin embargo, casi la mitad de las instituciones a nivel mundial todavía necesitan ofrecer un proceso de apertura de cuentas de ahorro en su aplicación móvil, mientras que menos de un tercio ha introducido ventas de inversión. Comprender los productos y requisitos financieros puede resultar confuso. Los clientes necesitan un canal confiable para comunicarse con los bancos, hacer preguntas y recibir respuestas las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Los bancos con mejor desempeño ven más de treinta inicios de sesión de aplicaciones bancarias por mes en comparación con el banco universal promedio que recibe entre 18 y 22 inicios de sesión. Los bancos funcionan bien cuando se satisfacen las necesidades de sus clientes, pero a medida que crece la sociedad bancarizada, la tecnología cierra la brecha para proporcionar canales de comunicación para cada cliente individual.

Los chatbots de Bank tienen el poder, y los datos, para comunicar información sobre productos, regulaciones, parámetros e información del cliente, con los flujos de trabajo correctos implementados. Cosas como mantener un puntaje de crédito mínimo y pagar préstamos no garantizados pueden no ser obvias para un cliente, pero lo son para un banco.

Al mismo tiempo, retrasar los procesos le cuesta a los bancos el tiempo de varios agentes y las ofertas caducan, lo que deja a los clientes insatisfechos con el servicio y sin los productos deseados. Las marcas deben priorizar la resolución de problemas en el primer contacto, y la inteligencia artificial (IA) tiene el poder de hacerlo posible.

Los bancos deben definir el contexto

Alrededor del 43 % de los clientes se sienten más cómodos compartiendo datos con un chatbot, saltando al 60 % para zoomers y millennials . Pero los bancos no están utilizando esta tecnología para crear una imagen contextual de sus clientes. Como resultado, se están perdiendo la oportunidad de mejorar sus servicios y el crecimiento de los ingresos.

La IA y los chatbots hoy llevan a todos a través de un canal estándar. No hay personalización de servicios a partir de lo que se comparte en una única interacción de chatbot. Sin embargo, cuando los bancos integran múltiples datos conversacionales, pueden generar perfiles de IA únicos de clientes detrás de escena.

Los bancos tienen multitud de datos, desde declaraciones de ingresos, gastos y saldos de fin de mes, hasta historial de llamadas, conversaciones de chatbot y consultas de clientes. Con análisis de limpieza de datos y conocimiento del producto, los bancos pueden entrenar la IA para evaluar las capacidades financieras de los clientes.

Los perfiles de comportamiento de los clientes generados por IA ofrecen una visión holística de los clientes al tiempo que protegen su privacidad. Esto ayuda a los bancos a predeterminar para qué productos son elegibles los clientes, qué pasos pueden tomar para garantizar la calificación y los chatbots integrados pueden guiarlos en su viaje.

Digamos que la relación deuda-ingreso del cliente es demasiado alta para un producto. El individuo querrá saber qué pasos debe tomar para calificar. En lugar de que los chatbots rechacen al posible cliente del préstamo, los bancos deben preguntarse: ¿Por qué es alto? ¿Puede el cliente pagarlo en X puntos? Estas preguntas recopilan datos vitales necesarios para comprender el problema.

Los bancos deben crear flujos de trabajo simples para clientes de ingresos altos y bajos para recopilar el contexto, predecir las necesidades de sus clientes y atender sus productos y asesoramiento en consecuencia.

Está bien ser personal en casa

El crédito está creciendo más rápido que los depósitos y los bancos están pasando apuros. Necesitan encontrar formas de cuantificar los riesgos crediticios con mayor precisión y ofrecer productos internos.

Para hacerlo, los bancos deben cerrar la brecha entre los datos internos y la comunicación con el cliente. Volvamos al cliente hipotecario. Comparten una identificación o número de referencia bancaria, por lo que la IA del chatbot puede seguir el flujo de trabajo.

Con perfiles de IA preasignados, los bancos ya conocen las capacidades financieras de sus clientes y los próximos pasos, lo que permite que el chatbot haga preguntas simples y produzca escenarios óptimos. Opciones tales como préstamos que podrían tomar hoy y préstamos que podrían pagar si hacen XYZ.

Al mismo tiempo, los bancos pueden usar IA para crear flujos de trabajo que evalúen sus productos internos, dónde se encuentran las asignaciones de riesgo y hacer preguntas que, con respuestas adecuadas, les permitan ofrecer estas soluciones a los clientes también.

Cuando los bancos utilizan IA para analizar el comportamiento de sus clientes, pueden identificar su potencial. De esta forma, los bancos pueden preparar chatbots con flujos de trabajo sencillos del siguiente paso, mejorar la experiencia del usuario y crear mejores productos para respaldar la salud financiera de la economía.

Este artículo fue publicado originalmente por Uday Akkaraju en The Sociable.