Konuşmaya dayalı yapay zeka, perakende bankacılık sektöründe müşteri hizmetlerini ve genel müşteri deneyimini iyileştirme konusunda büyük bir potansiyele sahiptir.
Müşteri deneyimi, geleneksel bankaların rakip rakiplerinin gerisinde kaldığı bir alan olmaya devam ediyor. Müşteri hizmetleri sıralamasında hakimiyetini sürdürenler bu yeni bankalardır (Ipsos'un son raporunda da görebileceğimiz gibi).
hizmet kalitesi raporu).
Hakimiyetleri kısmen teknolojik çevikliklerinden kaynaklanıyor. Dijital yerliler olarak bu bankalar, müşterilerinin deneyimini geliştirmek için otomasyonu ve yapay zekayı zaten benimsemiş durumda. Örneğin Monzo zaten kullanıyor
makine öğrenme müşteri hizmetleri temsilcilerinin müşteri sorularına yanıt vermesine yardımcı olmak.
Makine öğrenimi (ve işletmeler tarafından kullanılan daha yaygın sohbet robotları) doğru yönde atılmış bir adımdır, ancak bunlar konuşmaya dayalı yapay zeka değildir.
Konuşma yapay zekası nedir?
Müşteriler olarak, sohbet robotlarıyla etkileşime girmeye ve evdeki akıllı cihazları çalıştırmak için sesli komutlar kullanmaya alıştık ancak çoğu durumda, otomatikleştirilmiş cihazlarla akıcı bir konuşma (hatta biraz akıcı bir konuşma) yapmak hala imkansız. cihazlar veya sohbet işlevleri.
Konuşmaya dayalı yapay zeka bunu değiştirmeyi amaçlıyor. Amacı, teknolojinin insanların nasıl iletişim kurduğunu anlamasını ve bu iletişimi taklit etmek için elinden geleni yapmasını sağlayarak daha gerçekçi bir konuşma deneyimi sağlamaktır. Niyet okumaya ve tonu analiz etmek ve olası konuşma yollarını tahmin etmek için verileri kullanmaya çalışır.
Bankalar müşteri hizmetlerini geliştirmek için bunu nasıl kullanabilir?
1. Konuşmaya dayalı yapay zeka, daha hızlı çözüm sürelerine yol açabilir
Konuşmaya dayalı yapay zeka, uygulamalar ve cihazlarla etkileşimi kolaylaştırır çünkü teknoloji insan girdilerini daha iyi anlayabilir; insanların anlaşılması ve ihtiyaç duydukları yardımı alabilmeleri için doğru kelime kombinasyonunu yazarak zaman kaybetmelerine gerek yoktur.
Ağustos 2020 olarak,
Bu para found that – in some cases – it took three hours for customers to get through to a human when contacting their bank. Of course, this was in the middle of a global pandemic, so you can excuse a certain amount of disruption to services, but this is where conversational AI is a boon.
Konuşmaya dayalı yapay zeka, müşterilere bankalarıyla iletişim kurmanın yeni bir yolunu sunuyor. Daha basit bir sohbet robotunun aksine, konuşmaya dayalı yapay zeka daha karmaşık konuşmalarla başa çıkabilir ve sorgulara geleneksel bir bottan daha hızlı çözüm bulabilir. (Ayrıca insan müşteri hizmetleri ekiplerinin üzerindeki baskıyı da ortadan kaldırıyor, bu da bankanın genel yanıt süresini hızlandırmaya da yardımcı oluyor.)
2. Konuşmaya dayalı yapay zekanın kullanılması müşteri için daha iyi bir çözümle sonuçlanabilir
Konuşmaya dayalı yapay zeka, müşteri girdisini analiz etmek ve mümkün olan en iyi yanıtı bulmak için doğal dil işlemeyi kullanır.
It’s more anticipatory than a standard chatbot – it can predict what the customer will need based on previous interactions – and it finds it easier to follow switches in context as the conversation continues. This means the customer can ask different questions mid-conversation, get answers to those questions, then have the AI bring the conversation back to the original enquiry.
Konuşmadaki hızlı değişikliklere ayak uydurabilmek, doğru çözümü hızlı bir şekilde bulmanın gerçek bir avantajıdır. Hayal kırıklığını azaltır ve müşterilerin yardıma ihtiyaç duyabilecekleri farklı alanlar üzerinde düşünmelerine yardımcı olur.
Aynı zamanda daha sorunsuz ve daha gerçekçi bir konuşma deneyimi sunarak müşterilerin teknolojiden duydukları hayal kırıklığı nedeniyle bir insan operatöre bağlanmak isteme olasılığını azaltır.
3. Konuşmaya dayalı yapay zeka, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmaya yardımcı olabilir
Konuşmaya dayalı yapay zeka, kuruluş genelindeki verileri besler ve kullanır, böylece kuruluşa müşterinin yolculuğu hakkında tam bilgi verir. Duyarlılık analizinin eklenmesiyle, konuşmaya dayalı yapay zeka, yanıtları kişiselleştirme ve müşterinin bir sonraki adımda ne isteyebileceğini tahmin etme verisine ve yeteneğine sahiptir.
Bankalar için bu, müşterileri son derece alakalı önerilerle hedefleyebildiğinden, etkileşimli yapay zeka ile ürün ve hizmetlerin çapraz tanıtımının daha başarılı olduğu anlamına gelebilir.
Konuşmaya dayalı yapay zeka, bankaların tüm platformlarında ve temas noktalarında tutarlı bir müşteri deneyimi sağlamasına da yardımcı olabilir. Elbette herhangi bir yapay zeka, bilgisini besleyen ve geliştiren verinin kalitesine bağlıdır.
Perakende bankalar çok miktarda zengin müşteri verisine sahiptir. Artık bankalar (geleneksel ya da iddialı) diyaloga dayalı yapay zekayı keşfetmeye başlayarak bunu müşteri deneyimini iyileştirme, elde tutma ve çapraz satış zorluklarının üstesinden gelmek için kullanabilir.
