Các ngân hàng đang gây tổn hại cho hoạt động kinh doanh của họ như thế nào khi lạm dụng Chatbots

Việc liên hệ với các cố vấn tài chính có thể gây căng thẳng cho khách hàng đã có nhu cầu và đối với nhiều người, việc thảo luận về các vấn đề liên quan đến tiền bạc là điều khó khăn. Thật không may, nó trở nên tồi tệ hơn khi quá trình truyền thông số hóa bị hỏng. Việc chuyển từ một bot trò chuyện tự động sang một người đại diện mà không có, có thể vô tình làm người tiêu dùng khó chịu.

Cục Dịch vụ Khách hàng Đa kênh của Tiểu bang Hoa Kỳ, đã phát hiện ra rằng hai phần ba khách hàng thất vọng với các công ty trước khi họ nói chuyện với các đại lý. Thông thường nhờ vào việc làm đảo lộn các chatbot yêu cầu khách hàng lặp lại thông tin, giải pháp còn lại là: Trao đổi với nhân viên hỗ trợ. Và 91% không sẵn sàng kinh doanh trở lại sau một trải nghiệm tiêu cực như vậy.

Nhưng thị trường chatbot toàn cầu đang phát triển là có lý do. Năm 2019, với giá trị 494,68 triệu đô la chỉ riêng cho ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm (BFSI), lĩnh vực này được dự đoán sẽ đạt 3,39 tỷ đô la vào năm 2027. Vậy ai đang thành công trong không gian thị trường này?

Các thương hiệu dịch vụ phi tài chính đang đẩy mạnh. Khả năng ngôn ngữ ngày càng tăng của chatbot ngày nay cho phép các công ty mô tả các định nghĩa phức tạp như giao diện lập trình ứng dụng mà một đứa trẻ 5 tuổi sẽ hiểu. Cho dù đó là để tạo sự khác biệt cho một nhà cung cấp mạng di động hay để độc quyền các thương hiệu đáng tin cậy , các công ty ưu tiên kỹ thuật số đang mang đến cho các ngân hàng sự cạnh tranh khốc liệt.

Các ngân hàng có các quy định chặt chẽ và rủi ro cần giảm thiểu, nhưng họ cũng có thông tin để đảm bảo cung cấp các sản phẩm tài chính tốt nhất. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu chatbot, các ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro và cung cấp các dịch vụ riêng biệt—họ chỉ cần hiểu rõ hơn cách áp dụng các công cụ này một cách chính xác và hiệu quả cho đối tượng của mình.

Những thách thức ngân hàng phải đối mặt

Ở phạm vi toàn cầu, người tiêu dùng đánh giá dịch vụ khách hàng của ngân hàng ở mức 3,84 trên 5 . Thật thú vị, điểm số cao nhất là ở Indonesia, nơi các dịch vụ chủ yếu được cung cấp trực tuyến vì rất khó tìm được các ngân hàng truyền thống.

Tuy nhiên, gần một nửa số tổ chức trên toàn cầu vẫn cần cung cấp hành trình mở tài khoản tiết kiệm trong ứng dụng di động của họ, trong khi chưa đến một phần ba đã giới thiệu doanh số đầu tư. Việc hiểu các sản phẩm và yêu cầu tài chính có thể gây nhầm lẫn. Khách hàng cần một kênh tin cậy để liên lạc với ngân hàng, đặt câu hỏi và nhận câu trả lời 24/7.

Các ngân hàng hoạt động hiệu quả nhất có hơn 30 lần đăng nhập ứng dụng ngân hàng mỗi tháng so với ngân hàng toàn cầu trung bình nhận được 18-22 lần đăng nhập. Các ngân hàng hoạt động tốt khi nhu cầu của khách hàng được đáp ứng, nhưng khi xã hội ngân hàng phát triển, công nghệ sẽ thu hẹp khoảng cách để cung cấp các kênh liên lạc cho từng khách hàng.

Các chatbot của ngân hàng có sức mạnh—và dữ liệu—để truyền đạt thông tin sản phẩm, quy định, thông số và thông tin khách hàng, với quy trình công việc phù hợp. Những điều như duy trì mức tối thiểu về điểm tín dụng và thanh toán các khoản vay không có bảo đảm có thể không rõ ràng đối với khách hàng, nhưng đối với ngân hàng thì đó là điều hiển nhiên.

Đồng thời, việc trì hoãn các quy trình khiến ngân hàng tốn thời gian của một số đại lý và các ưu đãi hết hạn, khiến khách hàng không hài lòng với dịch vụ và không có sản phẩm mong muốn. Các thương hiệu nên ưu tiên giải quyết các vấn đề trong lần liên hệ đầu tiên và trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng biến điều này thành hiện thực.

Các ngân hàng phải xác định bối cảnh

Khoảng 43% khách hàng cảm thấy thoải mái hơn khi chia sẻ dữ liệu với chatbot, tăng lên 60% đối với những người thu phóng và thế hệ thiên niên kỷ . Nhưng các ngân hàng không sử dụng công nghệ này để xây dựng một bức tranh theo ngữ cảnh về khách hàng của họ. Kết quả là họ đang bỏ lỡ việc cải thiện dịch vụ và tăng trưởng doanh thu.

AI và chatbot ngày nay đưa mọi người qua một kênh tiêu chuẩn. Không có sự cá nhân hóa dịch vụ từ những gì được chia sẻ trong một tương tác chatbot duy nhất. Tuy nhiên, khi các ngân hàng tích hợp nhiều dữ liệu đàm thoại, họ có thể tạo hồ sơ AI duy nhất của khách hàng ở hậu trường.

Các ngân hàng có vô số dữ liệu, từ báo cáo thu nhập, chi tiêu và số dư cuối tháng cho đến lịch sử cuộc gọi, cuộc hội thoại chatbot và truy vấn của khách hàng. Với các phân tích làm sạch dữ liệu và kiến thức về sản phẩm, các ngân hàng có thể đào tạo AI để đánh giá khả năng tài chính của khách hàng.

Hồ sơ hành vi khách hàng do AI tạo ra mang lại cái nhìn tổng thể về khách hàng đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của họ. Điều này giúp các ngân hàng xác định trước những sản phẩm mà khách hàng đủ điều kiện nhận, những bước họ có thể thực hiện để đảm bảo đủ điều kiện và các chatbot tích hợp có thể hướng dẫn họ trên hành trình của mình.

Giả sử tỷ lệ nợ trên thu nhập của khách hàng quá cao đối với một sản phẩm. Cá nhân sẽ muốn biết những bước họ nên thực hiện để đủ điều kiện. Thay vì chatbot từ chối khách hàng tiềm năng cho vay, các ngân hàng cần đặt câu hỏi: Tại sao nó cao? Khách hàng có thể thanh toán bằng điểm X không? Những câu hỏi này thu thập dữ liệu quan trọng cần thiết để hiểu vấn đề.

Các ngân hàng phải tạo ra quy trình làm việc đơn giản cho khách hàng có thu nhập cao và thu nhập thấp để thu thập bối cảnh, dự đoán nhu cầu của khách hàng và cung cấp các sản phẩm và lời khuyên phù hợp.

Không sao để có được cá nhân ở nhà

Tín dụng đang tăng nhanh hơn tiền gửi , và các ngân hàng đang gặp khó khăn. Họ cần tìm cách định lượng rủi ro cho vay chính xác hơn và cung cấp các sản phẩm nội bộ.

Để làm như vậy, các ngân hàng phải thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu nội bộ và giao tiếp với khách hàng. Hãy quay trở lại với khách hàng thế chấp. Họ chia sẻ ID hoặc số tham chiếu ngân hàng để AI của chatbot có thể theo dõi quy trình làm việc.

Với hồ sơ AI được ánh xạ sẵn, các ngân hàng đã biết khả năng tài chính của khách hàng và các bước tiếp theo, cho phép chatbot đặt câu hỏi đơn giản và đưa ra các kịch bản tối ưu. Các lựa chọn như khoản vay họ có thể vay hôm nay và khoản vay họ có thể chi trả nếu họ thực hiện XYZ.

Đồng thời, các ngân hàng có thể sử dụng AI để tạo quy trình công việc đánh giá các sản phẩm nội bộ của họ, nơi có các khoản dự phòng rủi ro và đặt câu hỏi, với các câu trả lời phù hợp, cho phép họ cung cấp cho khách hàng các giải pháp này.

Khi các ngân hàng sử dụng AI để phân tích hành vi của khách hàng, họ có thể xác định tiềm năng của họ. Bằng cách này, các ngân hàng có thể chuẩn bị chatbot với quy trình công việc bước tiếp theo đơn giản, nâng cao trải nghiệm người dùng và xây dựng các sản phẩm tốt hơn để hỗ trợ sức khỏe tài chính của nền kinh tế.

Bài viết này ban đầu được xuất bản bởi Uday Akkaraju trên The Sociable.