Como os bancos estão prejudicando seus negócios ao fazer mau uso dos chatbots

Entrar em contato com consultores financeiros pode ser estressante para um cliente que já precisa e, para muitos, discutir problemas relacionados a dinheiro é assustador. Infelizmente, fica pior quando os processos de comunicação digital são interrompidos. Mudar de um bot de bate-papo automatizado para um representante sem permissão pode incomodar o consumidor involuntariamente.

O Serviço de Atendimento ao Cliente Multicanal do Estado dos EUA descobriu que dois terços dos clientes ficam frustrados com as empresas antes de falar com os agentes. Muitas vezes, graças a chatbots perturbadores que pedem aos clientes que repitam as informações, restando a solução: fale com um agente. E 91% não estão dispostos a fazer negócios novamente após uma experiência tão negativa.

Mas o mercado global de chatbots está crescendo por um motivo. Em 2019, avaliado em $ 494,68 milhões apenas para bancos, serviços financeiros e seguros (BFSI), o setor deve atingir $ 3,39 bilhões até 2027. Então, quem está tendo sucesso neste mercado?

Marcas de serviços não financeiros estão se intensificando. Os crescentes recursos de linguagem dos chatbots hoje permitem que as empresas descrevam definições complexas, como interfaces de programação de aplicativos, que uma criança de 5 anos entenderia. Seja para diferenciar um provedor de rede móvel ou para monopolizar marcas confiáveis , as empresas que priorizam o digital estão dando aos bancos uma concorrência acirrada.

Os bancos têm regulamentações rígidas e riscos a serem mitigados, mas também possuem as informações para garantir que oferecem os melhores produtos financeiros. Com o suporte de inteligência artificial (IA) e dados de chatbot, os bancos podem reduzir os riscos e fornecer serviços sob medida – eles só precisam entender melhor como aplicar essas ferramentas de maneira correta e eficaz para seu público.

Desafios que os bancos enfrentam

Em escala global, os consumidores avaliam o atendimento bancário em 3,84 em 5 . Curiosamente, a pontuação mais alta foi na Indonésia, onde os serviços são predominantemente online, pois os bancos físicos são difíceis de encontrar.

No entanto, quase metade das instituições em todo o mundo ainda precisa oferecer uma jornada de abertura de conta de poupança em seu aplicativo móvel, enquanto menos de um terço introduziu vendas de investimento. Compreender produtos e requisitos financeiros pode ser confuso. Os clientes precisam de um canal confiável para se comunicar com os bancos, fazer perguntas e receber respostas 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Os bancos de melhor desempenho recebem mais de trinta logins de aplicativos bancários por mês em comparação com o banco universal médio que recebe de 18 a 22 logins. Os bancos funcionam bem quando as necessidades de seus clientes são atendidas, mas à medida que a sociedade bancária cresce, a tecnologia preenche a lacuna para fornecer canais de comunicação para cada cliente individual.

Os chatbots do banco têm o poder e os dados para comunicar informações de produtos, regulamentos, parâmetros e informações do cliente, com os fluxos de trabalho corretos. Coisas como manter um mínimo de pontuação de crédito e pagar empréstimos não garantidos podem não ser óbvias para um cliente, mas são para um banco.

Ao mesmo tempo, processos demorados custam aos bancos o tempo de vários agentes e as ofertas expiram, deixando os clientes insatisfeitos com o serviço e sem os produtos desejados. As marcas devem priorizar a resolução de problemas no primeiro contato, e a inteligência artificial (IA) tem o poder de tornar isso possível.

Os bancos devem definir o contexto

Cerca de 43% dos clientes se sentem mais à vontade para compartilhar dados com um chatbot, saltando para 60% para zoomers e millennials . Mas os bancos não estão usando essa tecnologia para criar uma imagem contextual de seus clientes. Como resultado, eles estão perdendo a melhoria de seus serviços e o crescimento da receita.

A IA e os chatbots hoje conduzem todos por um canal padrão. Não há personalização de serviços a partir do que é compartilhado em uma única interação do chatbot. No entanto, quando os bancos integram vários dados de conversação, eles podem gerar perfis de IA exclusivos dos clientes nos bastidores.

Os bancos têm uma infinidade de dados, desde declarações de renda, despesas e saldos de final de mês até histórico de chamadas, conversas de chatbot e consultas de clientes. Com análises de limpeza de dados e conhecimento do produto, os bancos podem treinar a IA para avaliar as capacidades financeiras dos clientes.

Os perfis comportamentais do cliente gerados por IA oferecem uma visão holística dos clientes enquanto protegem sua privacidade. Isso ajuda os bancos a pré-determinar quais produtos os clientes são elegíveis, quais etapas eles podem tomar para garantir a qualificação e os chatbots integrados podem orientá-los em sua jornada.

Digamos que a relação dívida/receita do cliente seja muito alta para um produto. O indivíduo vai querer saber quais os passos que deve tomar para se qualificar. Em vez de chatbots rejeitando o potencial cliente de empréstimo, os bancos precisam se perguntar: por que é alto? O cliente pode quitar no ponto X? Essas perguntas coletam dados vitais necessários para entender o problema.

Os bancos devem criar fluxos de trabalho simples para clientes de alta e baixa renda para reunir o contexto, prever as necessidades de seus clientes e fornecer seus produtos e conselhos de acordo.

Tudo bem ficar pessoal em casa

O crédito está crescendo mais rápido do que os depósitos e os bancos estão em dificuldades. Eles precisam encontrar maneiras de quantificar os riscos de empréstimos com mais precisão e fornecer produtos internos.

Para isso, os bancos devem fechar a lacuna entre os dados internos e a comunicação com o cliente. Vamos voltar ao cliente hipotecário. Eles compartilham um ID ou número de referência bancária, para que a IA do chatbot possa seguir o fluxo de trabalho.

Com perfis de IA pré-mapeados, os bancos já conhecem as capacidades financeiras de seus clientes e os próximos passos, permitindo que o chatbot faça perguntas simples e produza cenários ideais. Opções como empréstimos que poderiam tomar hoje e empréstimos que poderiam pagar se fizessem XYZ.

Ao mesmo tempo, os bancos podem usar a IA para criar fluxos de trabalho que avaliam seus produtos internos, onde estão as provisões de risco, e fazer perguntas que, com respostas adequadas, permitem que eles também ofereçam essas soluções aos clientes.

Quando os bancos usam IA para analisar os comportamentos de seus clientes, eles podem identificar seu potencial. Dessa forma, os bancos podem preparar chatbots com fluxos de trabalho simples de próxima etapa, aprimorar a experiência do usuário e criar melhores produtos para apoiar a saúde financeira da economia.

Este artigo foi originalmente publicado por Uday Akkaraju no The Sociable.