22 de abril de 2022

Cómo los chatbots están redefiniendo la experiencia bancaria

Aivo | ChatBots Experiencia Bancaria

En 2021, The Fintech Times informó que el porcentaje de bancos medianos y cooperativas de crédito que utilizan chatbots se triplicó en un solo año. El uso saltó de solo el 4% al 13%. A finales del año pasado, los analistas predijeron que su uso podría duplicarse.

A medida que crece su presencia, los chatbots comienzan a redefinir la experiencia bancaria en sí. La IA Fintech, y los chatbots en particular, tienen el potencial de remodelar las expectativas y las necesidades de los usuarios cuando realizan operaciones bancarias. Los chatbots ya han:

  • Fortalecimiento de la fidelidad de los clientes
  • Proporcionado una mejor gestión financiera
  • Mejorado las tasas de conversión de leads en línea
  • Optimizado procesos bancarios rutinarios
  • Mejorado los resultados de inversión 
  • Automatizado la prevención de fraude

Estos éxitos apuntan hacia un futuro en el que los chatbots bancarios son la norma. Sin embargo, estos sólo funcionan cuando están bien implementados. Úsalos mal y los chatbots pueden resultar contraproducentes.

Descubre los diferentes tipos de chatbots que pueden usar los bancos y cómo funciona cada tipo. Luego, descubre cómo los bancos como el tuyo aplican chatbots para desbloquear todo su potencial. 

Chatbots bancarios: Un vistazo general

Los chatbots son aplicaciones de software que simulan conversaciones. La conversación impulsada por IA atiende a los clientes brindándoles información, instrucciones o consejos.

Los bancos y las uniones de crédito suelen integrar chatbots en sus sitios web y aplicaciones móviles. Un banco por lo regular adecúa la apariencia, el vocabulario y el tono de los chatbots para que encajen con su marca.

El chatbot puede ofrecer ayuda, o un usuario puede buscar su ayuda haciendo clic o tocando el icono.

Los chatbots bancarios están orientados al cliente. El mejor programa depende de las necesidades de los clientes que el banco busque atender.

Para responder preguntas comunes, un chatbot basado en reglas suele ser todo lo que se necesita. Pero para satisfacer necesidades más complejas, o para simular una conversación de manera más realista, un banco podría necesitar un bot impulsado por IA.

Chatbots basados en reglas

Los chatbots basados en reglas simulan conversaciones mediante un diagrama de flujo simple. En varios puntos de la conversación, el chatbot hace una pregunta y ofrece a los usuarios algunas opciones.

Cada respuesta del usuario hace que la conversación siga un "camino" diferente en el diagrama de flujo.

Cuando el chatbot elige todas las rutas correctas según las respuestas proporcionadas por el usuario, arroja la información o la página que están buscando.

La efectividad de un chatbot basado en reglas se reduce a la precisión del flujo. Los programadores a veces llaman a estas aplicaciones "chatbots simples" o "chatbots de pautas establecidas".

Las pautas establecidas son la información y las rutas dentro del "diagrama de flujo" interno del chatbot. La mayoría de las pautas establecidas son árboles de decisión o árboles semánticos. 

Chatbots de Menú (Árbol de decisiones)

Los chatbots de menú presentan opciones al usuario en forma de menú o botones. Un chatbot de menú bancario puede presentar botones con preguntas frecuentes, por ejemplo "¿Cómo encuentro mi número de transferencia interbancaria?"

O bien, un menú puede ofrecer categorías de información, como "seguridad de la cuenta" o "abrir una cuenta". 

Problemas con los chatbots de menú

Dos problemas con los chatbots de menú son las barreras del idioma y la categorización no intuitiva.

Las barreras del idioma significan que un cliente puede hablar inglés como segundo idioma o que su dialecto regional no coincida con el inglés del chatbot. Un cliente puede cerrar el menú si el chatbot usa términos desconocidos, incluso si el cliente sabía lo que estaba buscando. 

La categorización no intuitiva es otro problema con los chatbots de menú. Un cliente puede enviar una solicitud común: quiere más información sobre préstamos personales.

Sin embargo, es posible que ella no intuya que el banco ha clasificado los préstamos personales como "créditos".

Si el menú no tiene la categoría "información de préstamos", es posible que se sienta frustrada e intente llamar a un agente humano, aunque el chatbot tenga la información que buscaba en algún lugar de su menú. 

Lingüístico/conversacional (árbol semántico)

Los chatbots lingüísticos utilizan un árbol semántico. Son un poco más sofisticados que los chatbots de menú. Superan las barreras del idioma mejor que los chatbots de menú. A su vez, un chatbot lingüístico no requiere que los clientes intuyan su categorización. 

En lugar de requerir que un usuario haga clic en botones específicos, los chatbots lingüísticos pueden responder a una variedad de declaraciones, preguntas y respuestas humanas.

Estos chatbots entienden sinónimos. Pueden proporcionar a los usuarios la información que desean, incluso cuando los usuarios escriban diferentes palabras para llegar allí. 

Chatbots con IA (con aprendizaje automático)

Los chatbots con IA son considerablemente más sofisticados que los chatbots de estilo "diagrama de flujo".

El aprendizaje automático o “machine learning” permite a los programadores entrenar chatbots. Los chatbots están capacitados para comprender información relevante y el habla humana a través de conjuntos de datos masivos.

El entrenamiento permite que los chatbots entiendan tanto la definición de los términos en una pregunta como el contexto de la misma. También proporciona a los chatbots métodos para que los clientes accedan a su información personal de forma segura. 

Si bien el entrenamiento mejora la sofisticación y el realismo de un chatbot, también es costoso. A veces, el retorno de la inversión es conveniente para los bancos, sobre todo si aumenta la adquisición de clientes. 

Chatbot basado en palabras clave

Los chatbots basados en palabras clave utilizan el procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés).

NLP es una aplicación de inteligencia artificial que ayuda a los chatbots a comprender los lenguajes humanos centrándose en palabras clave. Permite que los chatbots hagan coincidir las palabras clave que usan los clientes con información relevante. 

Algunos ingenieros han creado chatbots híbridos que combinan funciones de chatbot de menú con NLP. Si bien NLP mejora la precisión de un chatbot, todavía tiene algunas deficiencias.

Por ejemplo, algunos chatbots basados en palabras clave no siempre distinguen entre preguntas de "qué" y "cómo" con la misma palabra clave, por lo que brindan las mismas respuestas para ambas. 

Chatbot contextual

Los chatbots contextuales pueden llegar a conocer personalmente a los clientes individuales. El aprendizaje automático permite que estos chatbots recuerden cosas que un cliente específico dijo o hizo anteriormente. 

Esto ayuda a que los chatbots atiendan a los clientes más rápido. En consecuencia, aumenta la probabilidad de que el cliente obtenga lo que quiere a la primera. 

Chatbots basados en voz

Los ingenieros entrenan a los chatbots basados en voz para comprender las palabras clave y el contexto. También ayudan a sus "bots de voz" a interpretar una amplia gama de dialectos y lenguas vernáculas habladas.

Estos chatbots pueden participar específicamente en una conversación hablada en lugar de solo enviar mensajes de texto. Siri y Alexa son ejemplos muy conocidos de chatbots basados en voz. 

Chatbots híbridos

Los chatbots híbridos son un compromiso popular para muchos bancos. Estos modelos son mucho más sofisticados que los chatbots basados en reglas. Sin embargo, no son tan caros como los chatbots de IA completos.

Cómo los chatbots mejoran la experiencia bancaria

Los chatbots están revolucionando la banca al automatizar los servicios en todas sus vertientes. Como IA conversacional, los chatbots están equipados para realizar muchas tareas de servicio al cliente, lo que libera el tiempo de los agentes humanos.

Los chatbots bancarios también agilizan los procesos repetitivos. Todo esto ocasiona mejoras clave en la experiencia bancaria. 

Alimentación de Leads (Lead Nurturing)

La alimentación de leads o Lead Nurturing aumenta la captación de clientes de los bancos. Los clientes abren cuentas con más frecuencia después de una agradable conversación introductoria con un chatbot.

Las conversaciones de generación de leads con chatbots también juegan un papel importante en la conversión. 

Soporte para preguntas frecuentes

Los chatbots agilizan el servicio al brindar respuestas a las personas de sus preguntas más frecuentes. Esto reduce la carga de trabajo de los agentes de servicio al cliente.

Cuando hay un gran volumen de llamadas, los agentes pueden concentrar sus energías en las necesidades más complejas de los clientes. Esto permite a los clientes satisfacer sus necesidades, sin importar la complejidad de sus problemas. 

Abrir una cuenta bancaria

Los chatbots pueden guiar a un cliente para la apertura de una cuenta bancaria. También pueden responder preguntas sobre la documentación y el uso del sitio web.

Si ocurre un problema inesperado, el chatbot puede transferir un cliente a un agente en vivo. De igual manera, puede enviar automáticamente los datos del cliente.  

Navegando por la Banca Personal

Los chatbots ayudan a los clientes a navegar por la banca personal con:

  • Soporte automatizado
  • Alertas
  • Recordatorios

Un banco puede configurar un chatbot para enviar automáticamente un mensaje cuando se active. El detonante puede ser una palabra clave o un problema como una cuenta sobregirada. Las palabras clave también pueden desencadenar mensajes que aconsejan diferentes opciones de ahorro o préstamo. 

Los chatbots también pueden reconocer patrones de clientes. Esto les permite recordar a los clientes cosas como los próximos pagos automáticos. 

Ayuda para préstamos e hipotecas

Los chatbots bancarios pueden acelerar los procesos de hipotecas y préstamos. El procesar préstamos hipotecarios implica específicamente realizar tareas repetitivas. Los chatbots pueden agilizar el proceso de solicitud de préstamo. Estos guían a los solicitantes a través del proceso y responden preguntas.

Los chatbots también ayudan a precalificar a un solicitante para un préstamo. Pueden comunicar información importante y personalizada sobre los factores de riesgo al cliente. 

También pueden automatizar la extracción de datos y la clasificación de documentos. Esto puede mejorar las tasas de éxito de las solicitudes de préstamos y agilizar las partes repetitivas del proceso. 

Prevención del fraude

Los chatbots pueden facilitar los servicios de prevención de fraude y antirrobo. Esto puede incluir:

  • Alertas de detección de fraude automatizadas
  • Comunicación proactiva (medidas antirrobo)
  • Monitoreo de cuenta

Servicio al cliente 24/7

Los chatbots nunca duermen. Pueden ofrecer servicios a los clientes fuera del horario bancario. También pueden configurar una devolución de llamada de un agente en caso de necesitarse. 

Registro de reseñas de clientes

Los chatbots son una gran fuente de retroalimentación de los clientes. Pueden hacer preguntas a los clientes sobre su experiencia de una manera llamativa.

Esto permite a los clientes informar a los bancos sobre su experiencia de manera cualitativa. Los chatbots pueden clasificar y canalizar estos datos a otras IA.

Estas IA pueden analizar los datos ingresados. El análisis puede revelar puntos de mejora. O bien, puede sugerir posibles soluciones a problemas recurrentes de los clientes. 

¿Cómo revolucionarán los chatbots tu experiencia?

Los programas de IA pueden mejorar los servicios en una amplia gama de industrias. Los chatbots ahora son aplicaciones icónicas que nos recuerdan lo realmente genial que es la IA. 

Los chatbots bancarios ahorran tiempo, involucran a los clientes y mejoran el flujo de trabajo de los agentes humanos. ¿Cómo pueden los chatbots mejorar tu trabajo? 

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