对于已经有需要的客户来说，联系财务顾问可能会给他们带来压力，而且对于许多人来说，讨论与金钱相关的问题令人望而生畏。不幸的是，当数字化通信过程中断时，情况会变得更糟。从一个自动聊天机器人转变为一个没有 not 的代表，可能会无意中让消费者感到不安。 美国多渠道客户服务状况发现，  在与代理商交谈之前对公司感到失望。通常要感谢要求客户重复信息的烦人聊天机器人，剩下的解决方案是：与代理交谈。 91% 的人在经历了这样的负面经历后不愿意再次开展业务。 三分之二的客户 但全球聊天机器人市场的增长是有原因的。 2019 年，仅银行、金融服务和保险 (BFSI) 一项就价值 ，预计到 2027 年该行业将达到 33.9 亿美元。那么谁在这个市场领域取得了成功？ 4.9468 亿美元 非金融服务品牌正在加紧布局。如今，  使公司能够描述复杂的定义，例如 5 岁儿童就能理解的应用程序编程接口。无论是为了区分 提供商还是垄断 ，数字优先的公司都在给银行带来激烈的竞争。 聊天机器人不断增长的语言能力 移动网络 可信品牌 银行有严格的监管和风险需要降低，但他们也有信息来确保他们提供最好的金融产品。在人工智能 (AI) 和聊天机器人数据的支持下，银行可以降低风险并提供定制服务——他们只需要更好地了解如何为他们的受众正确有效地应用这些工具。 银行面临的挑战 在全球范围内，消费者对银行客户服务的评分为  。有趣的是，得分最高的是印度尼西亚，那里的服务主要是在线服务，因为很难找到实体银行。 3.84（满分 5） 然而，全球近 仍需要在其移动应用程序中提供储蓄账户开户流程，而只有不到三分之一的机构推出了投资销售。了解金融产品和要求可能会令人困惑。客户需要一个值得信赖的渠道来与银行沟通、提出问题并获得全天候 24/7 的答复。 一半的机构 与普通全能银行每月接收 18-22 次登录相比，表现最佳的银行每月会看到 。当客户的需求得到满足时，银行表现良好，但随着银行社会的发展，技术弥合了差距，为每个客户提供沟通渠道。 超过 30 次银行应用程序登录 银行的聊天机器人拥有通过正确的工作流程传达产品信息、法规、参数和客户信息的能力和数据。诸如保持最低信用评分和还清无抵押贷款之类的事情对客户来说可能并不明显，但对银行来说却是显而易见的。 同时，延迟流程会花费银行多个代理的时间和报价过期，导致客户对服务不满意并且没有他们想要的产品。品牌应该优先解决第一次接触的问题，而人工智能 (AI) 有能力使这成为可能。 银行必须定义上下文 大约 43% 的客户感觉更愿意与聊天机器人共享数据，   。但银行并没有使用这项技术来构建其客户的背景图片。结果，他们错过了改善服务和收入增长的机会。 对于 zoomer 和千禧一代，这一比例跃升至 60% 今天的 和 让每个人都通过标准渠道。在单个聊天机器人交互中共享的内容没有个性化服务。然而，当银行整合多个对话数据时，他们可以在幕后生成独特的客户人工智能档案。 人工智能 聊天机器人 银行拥有大量数据，从损益表、支出和月末余额，到通话记录、聊天机器人对话和客户查询。通过数据清理分析和产品知识，银行可以训练人工智能来评估客户的财务能力。  AI 生成的客户行为档案可提供客户的整体视图，同时保护他们的隐私。这有助于银行预先确定客户有资格获得哪些产品，他们可以采取哪些步骤来确保合格，并且集成的聊天机器人可以指导他们的旅程。 假设客户的债务收入比对于产品而言过高。个人将想知道他们应该采取哪些步骤才能获得资格。与其让聊天机器人拒绝潜在的贷款客户，不如让银行问：为什么贷款额度这么高？客户可以用 X 点还清吗？这些问题收集了解问题所需的重要数据。 银行必须为高收入和低收入客户创建简单的工作流程，以收集背景信息、预测客户需求并相应地提供产品和建议。  可以在家里得到个人 信贷增长快于 ，银行正在苦苦挣扎。他们需要找到更准确地量化贷款风险并提供内部产品的方法。 存款 为此，银行必须缩小内部数据与客户沟通之间的差距。让我们回到抵押贷款客户。他们共享一个 ID 或银行参考号，因此聊天机器人的 AI 可以遵循工作流程。 借助预先映射的 AI 配置文件，银行已经知道客户的财务能力和后续步骤，使聊天机器人能够提出简单的问题并产生最佳场景。选项，例如他们今天可以接受的贷款和如果他们做 XYZ 的话他们可以负担得起的贷款。 与此同时，银行可以使用 AI 创建工作流程来评估其内部产品（风险限额所在），并提出问题，通过适当的回答，他们也可以为客户提供这些解决方案。 当银行使用 AI 分析客户的行为时，他们可以识别他们的潜力。这样，银行可以使用简单的下一步工作流程准备聊天机器人，增强用户体验，并构建更好的产品来支持经济的金融健康。 本文最初由 Uday Akkaraju 在 The Sociable 上发表。

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银行如何通过滥用聊天机器人来损害他们的业务

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