Chatbot là một chương trình được thiết kế để hiểu, học và trò chuyện như con người và trả lời các truy vấn trong thời gian thực. Chúng đã tồn tại từ cuối những năm 1950, nhưng chỉ trong những năm gần đây, chúng mới có được sử dụng thương mại.
Thập kỷ vừa qua rất quan trọng đối với sự phát triển của các công nghệ này và với sự trợ giúp của Trí tuệ nhân tạo, các công cụ nguồn mở, tích hợp với các nhà cung cấp thanh toán, thuật toán độc quyền và hơn thế nữa, các bot có rất nhiều thứ để cung cấp. Hãy xem xét trường hợp cụ thể của ChatBots cho các ngân hàng.
Chúng tôi chia sẻ những mẹo này dựa trên những gì chúng tôi đã học về giải pháp chatbot cho ngân hàng.
Giao diện ngân hàng trực tuyến hầu hết thời gian là rất phức tạp. Các ngân hàng nghĩ rằng việc cung cấp một loạt các chức năng dịch vụ sẽ cải thiện.
Nhưng theo Tạp chí Chatbot, 99% nhiệm vụ người dùng muốn thực hiện bằng hệ thống ngân hàng trực tuyến là: kiểm tra số dư của họ, kiểm tra lịch sử giao dịch gần đây của họ và thực hiện chuyển tiền đơn giản.
Ở một số ngân hàng, bạn có thể truy cập vào lịch sử trên màn hình chính, nhưng các tính năng khác có thể truy cập bằng cách hỏi bot. Và khi nói đến các lệnh được sử dụng không thường xuyên, sẽ dễ dàng tìm thấy chúng hơn các từ hơn là điều hướng các giao diện người dùng đồ họa phức tạp. Ví dụ: "hủy thẻ tín dụng của tôi": có trong "thẻ", "cài đặt", "liên hệ" hoặc ở nơi khác không?
Các tổ chức tài chính với số lượng lớn khách hàng am hiểu kỹ thuật số đang thử nghiệm các phương pháp khác nhau để chủ động cung cấp thông tin khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch và hồ sơ kỹ thuật số của họ. Theo thứ tự đó, họ sử dụng bot để:
Các ngân hàng nói riêng đang bắt đầu thấy giá trị thực sự của hệ thống phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) cho dịch vụ khách hàng.
Họ đang thử nghiệm các chatbot cho phép khách hàng xác thực dựa trên các mẫu giọng nói từ các cuộc hội thoại tự nhiên và giúp hoàn thành giao dịch nhanh chóng.
Về lý thuyết, công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ hiểu mọi thứ mà người dùng đang cố gắng nói. Công nghệ NLP khá tiên tiến trong vấn đề đó. Nhưng người dùng mới cần hiểu phạm vi của những gì họ có thể yêu cầu của một bot ngân hàng. Nó chủ yếu được khuyến khích để thực hiện một quá trình tích hợp cẩn thận. Nhưng mặt khác, người dùng nâng cao sẽ muốn sử dụng các lệnh và phím tắt ngắn hơn cho các tác vụ thường xuyên hơn.
Khả năng khám phá và tốc độ có thể được cải thiện thông qua:
Giao diện người dùng tốt không phải là sự điều chỉnh đơn giản các biểu mẫu của bạn với bot đặt câu hỏi cho từng trường biểu mẫu có thể.
Trong các hình thức ngân hàng, có nhiều lựa chọn mà bạn có thể không muốn chạm vào trong hầu hết các trường hợp, nhưng đôi khi bạn phải, chẳng hạn như ngày, tiền tệ, địa chỉ hoặc thậm chí là một tiêu đề. Nhưng trong mọi trường hợp, một giao diện lai hoạt động tốt hơn: phần đàm thoại, phần điểm và phần nhấp.
Trong tương tác với bot, rất dễ mất cảm giác chịu trách nhiệm về mọi thứ. Theo thứ tự đó, khi bạn xây dựng một bot, cần phải tạo các khoảng trống để người dùng xác nhận hoặc hủy bỏ các quy trình nhất định.
Vì vậy, họ sẽ cảm thấy rằng họ thực sự chịu trách nhiệm về cuộc trò chuyện. Đặc biệt khi nói đến tiền, người dùng cần có khả năng chấp nhận hoặc hủy bỏ các quy trình.
Tương tác với ngân hàng hoặc tổ chức tài chính khá nghiêm trọng, nhưng điều này không có nghĩa là bot của bạn nên thiếu cá tính. Ngược lại, người dùng muốn tương tác với một bot thân thiện, cá tính và thậm chí là khiếu hài hước. Bạn thậm chí có thể dành thời gian cho sự xuất hiện của bot.
Xung quanh việc nhân hóa bot, có những chiều quan trọng khác. Nếu bot phản ứng quá nhanh, nó sẽ phá hỏng ảo tưởng nói chuyện với một con người. Nếu quá chậm, robot được cho là không thông minh lắm. Vì vậy, đo thời gian tương tác tự nhiên cũng rất quan trọng.
Điều khiến bot thú vị không chỉ là việc chúng có thể trả lời các câu hỏi mà còn có thể chủ động cung cấp thông tin. Theo thứ tự đó, bot ngân hàng có thể:
Ngân hàng toàn cầu đang bắt đầu sử dụng các chatbot dựa trên AI trong các ứng dụng ngân hàng để đạt được những lợi ích sau.
Những gì internet cho thấy là hệ thống dịch vụ khách hàng của các ngân hàng còn yếu. Email (với các phản hồi mất ngày làm việc) và chờ đợi các cuộc gọi điện thoại không hiệu quả.
Bots giải quyết những vấn đề này bằng cách cung cấp sẵn sàng 24/7 với dịch vụ hạng nhất và phản hồi ngay lập tức.
Không chỉ khách hàng được hưởng lợi từ bot, các hệ thống này cũng có thể làm cho cuộc sống của nhân viên ngân hàng dễ dàng hơn.
Khách hàng ngày nay muốn quản lý tài khoản của họ, đặt hàng và hủy dịch vụ, thực hiện giao dịch và biết số dư của họ trong vài giây. Và theo thứ tự đó, họ muốn ngân hàng có thể xử lý tất cả những điều đó.
Theo RubyGarage, khách hàng trải nghiệm sự hài lòng cao hơn (73%) khi họ được bot giúp đỡ để thực hiện tất cả các hoạt động này, so với các kênh truyền thông khác.
Chatbots cung cấp nhiều công cụ để đo lường sự hài lòng của khách hàng. Khác với yêu cầu thông thường để đánh giá công việc của chatbot hoặc một câu hỏi phổ biến như Cuộc trò chuyện này có hữu ích không?
Các câu trả lời giúp các ngân hàng cải thiện các giải pháp hiện có của họ.
Bots thu thập tất cả các dữ liệu cá nhân họ có thể nhận được. Với thông tin này, quảng cáo chung có thể được thay thế bởi một quảng cáo phù hợp với hồ sơ của khách hàng.
Điều này dẫn đến các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn nhiều, giúp cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và mức độ tham gia của người dùng. Tiện ích mở rộng chatbot của ImaginBank trong Messenger là một ví dụ tuyệt vời, vì nó cung cấp các chương trình khuyến mãi dựa trên vị trí, sở thích và sở thích của người dùng.
Nhiều người không biết làm thế nào để quản lý tài chính của họ và họ cũng không có ai đó dạy họ những điều cơ bản.
Thật tuyệt vời khi có một cố vấn cá nhân sẵn sàng 24/7, và đây chính xác là những gì Bank of America đã làm. Chatbot của cô có tên Erica dạy người dùng cách tiết kiệm tiền.
Tự động hóa giúp tiết kiệm thời gian, hoàn thành các nhiệm vụ trong vài phút mà nếu không sẽ mất hàng giờ. Một số chatbot thậm chí còn thông minh đến mức chúng có thể dễ dàng thay thế một luật sư hoặc kế toán viên, hoặc ít nhất là giúp họ thực hiện nhiều công việc hàng ngày.
Và theo thứ tự đó, nhiều bot có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Ví dụ, COiN của JPMorgan Chase là một chương trình phân tích các hợp đồng phức tạp nhanh hơn và hiệu quả hơn mọi người. Theo JPMorgan Chase, hệ thống này đã giúp họ tiết kiệm gần 400.000 giờ nhân viên vào năm ngoái.
Cuối cùng, chatbot có thể xử lý nhiều nhiệm vụ tài chính. Họ có thể cắt giảm chi phí, cải thiện dịch vụ, thu hút khách hàng và giữ chân khách hàng với một công ty. Và họ giúp đỡ không chỉ khách hàng, mà cả nhân viên, và theo thứ tự đó, toàn bộ tổ chức.
Triển vọng có vẻ tốt cho các chatbot ngân hàng, vì vậy trong năm năm tới, các hệ thống dựa trên AI này có thể sẽ có mặt ở mọi tổ chức tài chính trên thế giới mà không có ngoại lệ.
