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कैसे चैटबॉट्स का दुरुपयोग करके बैंक अपने व्यवसाय को नुकसान पहुंचा रहे हैं Iद्वारा@thesociable
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कैसे चैटबॉट्स का दुरुपयोग करके बैंक अपने व्यवसाय को नुकसान पहुंचा रहे हैं I

द्वारा The Sociable4m2023/04/18
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वैश्विक चैटबॉट बाजार एक कारण से बढ़ रहा है। 2019 में, $494.68 मिलियन के मूल्य वाले इस क्षेत्र के 2027 तक $3.39 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और चैटबॉट डेटा के समर्थन से, बैंक जोखिम कम कर सकते हैं और बीस्पोक सेवाएं प्रदान कर सकते हैं। लेकिन बैंकों को यह समझने की जरूरत है कि इन उपकरणों को अपने दर्शकों के लिए सही और प्रभावी तरीके से कैसे लागू किया जाए।
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पहले से ही जरूरतमंद ग्राहक के लिए वित्तीय सलाहकारों तक पहुंचना एक तनावपूर्ण हो सकता है, और कई लोगों के लिए, पैसे से संबंधित समस्याओं पर चर्चा करना कठिन होता है। दुर्भाग्य से, यह और भी बदतर हो जाता है जब डिजीटल संचार प्रक्रिया टूट जाती है। एक स्वचालित चैट बॉट से बिना किसी प्रतिनिधि के प्रतिनिधि के पास जाना, अनजाने में उपभोक्ता को परेशान कर सकता है।


यूएस स्टेट ऑफ मल्टीचैनल कस्टमर सर्विस ने पाया कि एजेंटों से बात करने से पहले दो-तिहाई ग्राहक कंपनियों से निराश हैं। अक्सर चैटबॉट्स को परेशान करने के लिए धन्यवाद, जो ग्राहकों को जानकारी दोहराने के लिए कहते हैं, शेष समाधान के साथ: एक एजेंट से बात करें। और 91% ऐसे नकारात्मक अनुभव के बाद फिर से व्यापार करने को तैयार नहीं हैं।


लेकिन वैश्विक चैटबॉट बाजार एक कारण से बढ़ रहा है। 2019 में, अकेले बैंकिंग, वित्तीय सेवाओं और बीमा (BFSI) के लिए $494.68 मिलियन का मूल्य, इस क्षेत्र के 2027 तक $3.39 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। तो इस बाजार में कौन सफल हो रहा है?


गैर-वित्तीय सेवा ब्रांड आगे बढ़ रहे हैं। चैटबॉट्स की बढ़ती भाषा क्षमताएं आज कंपनियों को एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस जैसी जटिल परिभाषाओं का वर्णन करने में सक्षम बनाती हैं, जिसे 5 साल का बच्चा समझ सकता है। चाहे वह मोबाइल नेटवर्क प्रदाता को अलग करना हो या विश्वसनीय ब्रांडों का एकाधिकार करना हो, डिजिटल-फर्स्ट कंपनियां बैंकों को कड़ी प्रतिस्पर्धा दे रही हैं।


बैंकों के पास कड़े नियम और जोखिमों को कम करने के लिए हैं, लेकिन उनके पास यह सुनिश्चित करने के लिए जानकारी भी है कि वे सर्वोत्तम वित्तीय उत्पादों की पेशकश करते हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और चैटबॉट डेटा के समर्थन से, बैंक जोखिम कम कर सकते हैं और बीस्पोक सेवाएं प्रदान कर सकते हैं - उन्हें बस यह समझने की जरूरत है कि इन उपकरणों को अपने दर्शकों के लिए सही और प्रभावी तरीके से कैसे लागू किया जाए।

बैंकों के सामने चुनौतियां

वैश्विक स्तर पर, उपभोक्ता बैंकिंग ग्राहक सेवा को 5 में से 3.84 पर रेट करते हैं। दिलचस्प बात यह है कि उच्चतम स्कोरिंग इंडोनेशिया में थी, जहां सेवाएं मुख्य रूप से ऑनलाइन हैं क्योंकि ब्रिक-एंड-मोर्टार बैंकों को ढूंढना मुश्किल है।


फिर भी, वैश्विक स्तर पर लगभग आधे संस्थानों को अभी भी अपने मोबाइल ऐप में बचत-खाता-खोलने की यात्रा की पेशकश करने की आवश्यकता है, जबकि एक तिहाई से भी कम ने निवेश बिक्री शुरू की है। वित्तीय उत्पादों और आवश्यकताओं को समझना भ्रामक हो सकता है। ग्राहकों को बैंकों के साथ संवाद करने, प्रश्न पूछने और 24/7 उत्तर प्राप्त करने के लिए एक विश्वसनीय चैनल की आवश्यकता होती है।


18-22 लॉग इन प्राप्त करने वाले औसत यूनिवर्सल बैंक की तुलना में शीर्ष प्रदर्शन करने वाले बैंक प्रति माह तीस से अधिक बैंक ऐप लॉग इन देखते हैं। जब उनके ग्राहकों की ज़रूरतें पूरी होती हैं तो बैंक अच्छा प्रदर्शन करते हैं, लेकिन जैसे-जैसे बैंकिंग समाज बढ़ता है, प्रौद्योगिकी प्रत्येक ग्राहक के लिए संचार चैनल प्रदान करने के लिए अंतर को पाट देती है।


बैंक के चैटबॉट्स के पास सही कार्यप्रवाह के साथ उत्पाद जानकारी, विनियमों, मापदंडों और ग्राहक जानकारी को संप्रेषित करने की शक्ति—और डेटा—है। क्रेडिट स्कोर पर न्यूनतम बनाए रखने और असुरक्षित ऋण का भुगतान करने जैसी चीजें ग्राहक के लिए स्पष्ट नहीं हो सकती हैं, लेकिन वे बैंक के लिए हैं।


उसी समय, प्रक्रियाओं में देरी से बैंकों को कई एजेंटों का समय गंवाना पड़ता है और ग्राहकों को सेवा से असंतुष्ट और उनके वांछित उत्पादों के बिना छोड़ने की पेशकश समाप्त हो जाती है। ब्रांड्स को पहले संपर्क में समस्याओं को हल करने को प्राथमिकता देनी चाहिए, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में इसे संभव बनाने की शक्ति है।

बैंकों को संदर्भ परिभाषित करना चाहिए

कुछ 43% ग्राहक चैटबॉट के साथ डेटा साझा करने में अधिक सहज महसूस करते हैं, जूमर्स और मिलेनियल्स के लिए यह 60% तक बढ़ जाता है। लेकिन बैंक अपने ग्राहकों की प्रासंगिक तस्वीर बनाने के लिए इस तकनीक का उपयोग नहीं कर रहे हैं। परिणामस्वरूप वे अपनी सेवाओं में सुधार और राजस्व वृद्धि से चूक रहे हैं।


एआई और चैटबॉट्स आज सभी को एक मानक चैनल के माध्यम से ले जाते हैं। एकल चैटबॉट इंटरैक्शन में जो साझा किया जाता है, उससे सेवाओं का कोई वैयक्तिकरण नहीं होता है। हालाँकि, जब बैंक कई संवादात्मक डेटा को एकीकृत करते हैं, तो वे पर्दे के पीछे ग्राहकों के अद्वितीय AI प्रोफाइल तैयार कर सकते हैं।

कॉल इतिहास, चैटबॉट वार्तालाप और ग्राहक प्रश्नों के लिए बैंकों के पास आय विवरण, आउटगोइंग और महीने के अंत की शेष राशि से डेटा की भीड़ होती है। डेटा क्लींजिंग एनालिटिक्स और उत्पाद ज्ञान के साथ, बैंक ग्राहकों की वित्तीय क्षमताओं का आकलन करने के लिए एआई को प्रशिक्षित कर सकते हैं।


एआई-जनित ग्राहक व्यवहार प्रोफाइल ग्राहकों की गोपनीयता की रक्षा करते हुए उनके बारे में समग्र दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। यह बैंकों को पूर्व-निर्धारित करने में मदद करता है कि ग्राहक किन उत्पादों के लिए पात्र हैं, योग्यता सुनिश्चित करने के लिए वे कौन से कदम उठा सकते हैं, और एकीकृत चैटबॉट उनकी यात्रा में उनका मार्गदर्शन कर सकते हैं।


मान लें कि किसी उत्पाद के लिए ग्राहक का ऋण-से-आय अनुपात बहुत अधिक है। व्यक्ति जानना चाहेगा कि अर्हता प्राप्त करने के लिए उसे क्या कदम उठाने चाहिए। चैटबॉट संभावित ऋण ग्राहक को अस्वीकार करने के बजाय, बैंकों को यह पूछने की आवश्यकता है: यह उच्च क्यों है? क्या ग्राहक इसे एक्स पॉइंट से भुगतान कर सकता है? ये प्रश्न समस्या को समझने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करते हैं।


बैंकों को उच्च और निम्न-आय वाले ग्राहकों के संदर्भ को इकट्ठा करने, उनके ग्राहकों की जरूरतों का अनुमान लगाने और उनके उत्पादों और सलाह को तदनुसार पूरा करने के लिए सरल कार्यप्रवाह बनाना चाहिए।


घर पर व्यक्तिगत होना ठीक है

जमा की तुलना में क्रेडिट तेजी से बढ़ रहा है, और बैंक संघर्ष कर रहे हैं। उन्हें ऋण जोखिमों को अधिक सटीक रूप से मापने और इन-हाउस उत्पादों को वितरित करने के तरीके खोजने की आवश्यकता है।


ऐसा करने के लिए, बैंकों को इन-हाउस डेटा और ग्राहक के साथ संचार के बीच अंतर को कम करना चाहिए। आइए बंधक ग्राहक के पास वापस जाएं। वे एक आईडी या बैंक संदर्भ संख्या साझा करते हैं, इसलिए चैटबॉट का एआई कार्यप्रवाह का पालन कर सकता है।


पूर्व-मैप किए गए एआई प्रोफाइल के साथ, बैंक पहले से ही अपने ग्राहकों की वित्तीय क्षमताओं और अगले कदमों को जानते हैं, जिससे चैटबॉट को सरल प्रश्न पूछने और इष्टतम परिदृश्य तैयार करने में सक्षम बनाता है। ऋण जैसे विकल्प जो वे आज ले सकते हैं और यदि वे XYZ करते हैं तो वे ऋण ले सकते हैं।


साथ ही, बैंक वर्कफ़्लोज़ बनाने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं जो उनके इन-हाउस उत्पादों का आकलन करते हैं, जहां जोखिम भत्ते निहित हैं, और ऐसे प्रश्न पूछें, जो उपयुक्त प्रतिक्रियाओं के साथ, उन्हें ग्राहकों को इन समाधानों की पेशकश करने में भी सक्षम बनाते हैं।


जब बैंक अपने ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, तो वे अपनी क्षमता की पहचान कर सकते हैं। इस तरह, बैंक सरल अगले चरण के वर्कफ़्लोज़ के साथ चैटबॉट तैयार कर सकते हैं, उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सकते हैं और अर्थव्यवस्था के वित्तीय स्वास्थ्य का समर्थन करने के लिए बेहतर उत्पादों का निर्माण कर सकते हैं।



यह लेख मूल रूप से उदय अक्काराजू द्वारा द सोसिएबल पर प्रकाशित किया गया था।