Comment les banques nuisent à leur entreprise en utilisant à mauvais escient les chatbots

Contacter des conseillers financiers peut être stressant pour un client déjà dans le besoin et, pour beaucoup, discuter de problèmes liés à l'argent est intimidant. Malheureusement, la situation s'aggrave lorsque les processus de communication numérisés tombent en panne. Passer d'un chatbot automatisé à un représentant sans le vouloir, peut involontairement contrarier le consommateur.

L'État américain du service client multicanal a constaté que les deux tiers des clients sont frustrés par les entreprises avant de parler aux agents. Souvent grâce à des chatbots agaçants qui demandent aux clients de répéter une information, la solution restant : Parler à un agent. Et 91% ne sont pas disposés à refaire des affaires après une expérience aussi négative.

Mais le marché mondial des chatbots se développe pour une raison. En 2019, évalué à 494,68 millions de dollars pour les seuls services bancaires, financiers et d'assurance (BFSI), le secteur devrait atteindre 3,39 milliards de dollars d'ici 2027. Alors, qui réussit dans cet espace de marché ?

Les marques de services non financiers montent en puissance. Les capacités linguistiques croissantes des chatbots permettent aujourd'hui aux entreprises de décrire des définitions complexes telles que des interfaces de programmation d'applications qu'un enfant de 5 ans comprendrait. Qu'il s'agisse de différencier un fournisseur de réseau mobile ou de monopoliser des marques crédibles , les entreprises axées sur le numérique livrent aux banques une concurrence féroce.

Les banques ont des réglementations strictes et des risques à atténuer, mais elles disposent également des informations nécessaires pour s'assurer qu'elles offrent les meilleurs produits financiers. Avec le soutien de l'intelligence artificielle (IA) et des données de chatbot, les banques peuvent réduire les risques et fournir des services sur mesure. Il leur suffit de mieux comprendre comment appliquer ces outils correctement et efficacement pour leur public.

Les défis auxquels sont confrontées les banques

À l'échelle mondiale, les consommateurs évaluent le service client bancaire à 3,84 sur 5 . Fait intéressant, le score le plus élevé a été obtenu en Indonésie, où les services sont principalement en ligne car les banques physiques sont difficiles à trouver.

Pourtant, près de la moitié des institutions dans le monde doivent encore proposer un parcours d'ouverture de compte d'épargne dans leur application mobile, tandis que moins d'un tiers ont introduit des ventes d'investissement. Comprendre les produits et les exigences financières peut prêter à confusion. Les clients ont besoin d'un canal de confiance pour communiquer avec les banques, poser des questions et recevoir des réponses 24h/24 et 7j/7.

Les banques les plus performantes voient plus de trente connexions d'applications bancaires par mois par rapport à la banque universelle moyenne qui reçoit 18 à 22 connexions. Les banques fonctionnent bien lorsque les besoins de leurs clients sont satisfaits, mais à mesure que la société bancaire se développe, la technologie comble le fossé pour fournir des canaux de communication à chaque client individuel.

Les chatbots de la banque ont le pouvoir et les données nécessaires pour communiquer des informations sur les produits, les réglementations, les paramètres et les informations sur les clients, avec les bons flux de travail en place. Des choses comme maintenir un minimum sur les cotes de crédit et rembourser des prêts non garantis peuvent ne pas être évidentes pour un client, mais elles le sont pour une banque.

Dans le même temps, retarder les processus coûte aux banques plusieurs heures et les offres expirent, laissant les clients insatisfaits du service et sans les produits souhaités. Les marques doivent donner la priorité à la résolution des problèmes dès le premier contact, et l'intelligence artificielle (IA) a le pouvoir de rendre cela possible.

Les banques doivent définir le contexte

Quelque 43 % des clients se sentent plus à l'aise pour partager des données avec un chatbot, passant à 60 % pour les zoomers et la génération Y . Mais les banques n'utilisent pas cette technologie pour construire une image contextuelle de leurs clients. Ils passent à côté de l'amélioration de leurs services et de la croissance de leurs revenus.

Aujourd'hui, l'IA et les chatbots font passer tout le monde par un canal standard. Il n'y a pas de personnalisation des services à partir de ce qui est partagé dans une seule interaction avec le chatbot. Cependant, lorsque les banques intègrent plusieurs données conversationnelles, elles peuvent générer des profils IA uniques de clients dans les coulisses.

Les banques disposent d'une multitude de données, des comptes de résultat, des dépenses et des soldes de fin de mois, à l'historique des appels, aux conversations de chatbot et aux requêtes des clients. Grâce aux analyses de nettoyage des données et à la connaissance des produits, les banques peuvent former l'IA pour évaluer les capacités financières des clients.

Les profils comportementaux des clients générés par l'IA offrent une vue globale des clients tout en protégeant leur vie privée. Cela aide les banques à déterminer à l'avance les produits auxquels les clients sont éligibles, les mesures qu'ils peuvent prendre pour garantir la qualification, et les chatbots intégrés peuvent les guider dans leur parcours.

Supposons que le ratio dette/revenu du client soit trop élevé pour un produit. La personne voudra savoir quelles mesures elle doit prendre pour se qualifier. Plutôt que les chatbots rejettent le client potentiel du prêt, les banques doivent se demander : pourquoi est-il élevé ? Le client peut-il le rembourser par X points ? Ces questions recueillent des données vitales nécessaires pour comprendre le problème.

Les banques doivent créer des flux de travail simples pour les clients à revenu élevé et faible afin de recueillir le contexte, prévoir les besoins de leurs clients et adapter leurs produits et conseils en conséquence.

C'est OK pour être personnel à la maison

Le crédit croît plus vite que les dépôts et les banques sont en difficulté. Ils doivent trouver des moyens de quantifier plus précisément les risques liés aux prêts et de proposer des produits internes.

Pour ce faire, les banques doivent combler le fossé entre les données internes et la communication avec le client. Revenons au client hypothécaire. Ils partagent un identifiant ou un numéro de référence bancaire, afin que l'IA du chatbot puisse suivre le flux de travail.

Grâce aux profils d'IA pré-mappés, les banques connaissent déjà les capacités financières de leurs clients et les prochaines étapes, ce qui permet au chatbot de poser des questions simples et de produire des scénarios optimaux. Des options telles que des prêts qu'ils pourraient contracter aujourd'hui et des prêts qu'ils pourraient se permettre s'ils faisaient XYZ.

Dans le même temps, les banques peuvent utiliser l'IA pour créer des flux de travail qui évaluent leurs produits internes, où se situent les tolérances de risque, et posent des questions qui, avec des réponses appropriées, leur permettent également d'offrir ces solutions aux clients.

Lorsque les banques utilisent l'IA pour analyser les comportements de leurs clients, elles peuvent identifier leur potentiel. De cette façon, les banques peuvent préparer les chatbots avec des flux de travail simples, améliorer l'expérience utilisateur et créer de meilleurs produits pour soutenir la santé financière de l'économie.

Cet article a été initialement publié par Uday Akkaraju sur The Sociable.