AI percakapan di sektor perbankan

AI percakapan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan machine learning (ML) untuk memahami ucapan atau teks, menafsirkan maksud, dan menghasilkan respons yang jelas layaknya manusia. Karena sistem ini menangani lebih banyak percakapan, NLP dan ML bekerja bersama dalam loop masukan yang memperkuat akurasi dan terus meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu. AI generatif meningkatkan kinerja ini lebih jauh dengan menghasilkan respons yang lebih alami, fleksibel, dan sadar konteks.

AI percakapan telah menjadi bagian integral dari layanan perbankan digital karena memungkinkan interaksi alami di seluruh suara dan teks. Bank menggunakannya melalui chatbot dan agen virtual AI, yang membuat dukungan menjadi lebih mudah dan intuitif bagi pelanggan. Sistem ini dapat memahami maksud dan sentimen serta menghilangkan kebutuhan akan menu yang kaku, sehingga mengurangi gesekan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Sebagai bentuk AI di sektor perbankan, AI percakapan memodernisasi cara pelanggan mengakses bantuan dan memberi institusi lebih banyak fleksibilitas dalam cara mereka mendukung pelanggan. Bank menggunakan AI percakapan untuk menawarkan dukungan real-time di seluruh aplikasi seluler, situs web, dan sistem telepon sepanjang waktu. Teknologi ini dapat mengidentifikasi apa yang dibutuhkan pelanggan, mengambil informasi yang tepat, dan memberikan panduan yang jelas untuk hal-hal seperti peringatan penipuan, masalah akun, atau pertanyaan tentang kartu kredit atau aplikasi pinjaman.

AI percakapan juga mengatasi masalah yang sering mendorong pelanggan perbankan untuk beralih penyedia, seperti waktu tunggu yang lama atau bantuan setelah jam kerja yang terbatas. Asisten yang didukung AI mengurangi tekanan pada tim manusia dengan menawarkan layanan mandiri yang cerdas dan cepat. Mereka dapat menyerahkan percakapan kepada agen manusia dengan konteks penuh saat dibutuhkan.

Seiring kemajuan teknologi, lembaga keuangan terkemuka mengadopsi sistem yang memahami aturan keuangan dan persyaratan keamanan. Platform teknologi keuangan ini memberikan insight yang lebih baik bagi perusahaan tentang kebutuhan pelanggan dan mendukung komunikasi yang lebih proaktif dan bermakna. Pendekatan ini mengembalikan layanan pribadi dan responsif yang dirasakan banyak pelanggan hilang selama transformasi digital perbankan tradisional.

AI percakapan penting dalam perbankan karena membantu menutup kesenjangan yang melebar antara kenyamanan digital dan layanan pribadi yang responsif yang diharapkan pelanggan. Bank mengalihkan lebih banyak aktivitas ke online. Meskipun 16% nasabah di seluruh dunia merasa nyaman dengan bank tanpa kantor cabang dan sepenuhnya digital sebagai penyedia perbankan utama mereka ¹, banyak nasabah yang masih mengalami kesulitan pada saat mereka membutuhkan dukungan.

AI percakapan membawa pemahaman dasar layaknya manusia ke dalam saluran digital ini, membantu bank membangun kembali kepercayaan dengan membuat interaksi terasa lebih intuitif dan tidak terlalu mekanis. Seiring dengan kemajuan teknologi AI, ini memberi bank cara baru untuk meningkatkan layanan dalam skala besar.

Ini juga merupakan perubahan besar dalam bagaimana sektor perbankan menafsirkan dan menanggapi kebutuhan pelanggan. Menu tradisional dan sistem routing dapat membuat pelanggan merasa tersesat dan tidak didukung selama situasi yang kompleks atau mendesak. AI percakapan dapat memahami dan beradaptasi dengan apa yang ingin dicapai pelanggan. Metode ini membantu bank memenuhi harapan pelanggan untuk dukungan yang cepat, jelas, dan dinamis.

Untuk bank, AI percakapan menandakan perubahan dalam cara layanan pelanggan berfungsi dalam organisasi. Karena lebih cepat, lebih konsisten, dan selalu tersedia, AI percakapan mengubah layanan pelanggan dari pusat panggilan reaktif dan model pusat panggilan menjadi pembeda strategis. Bank yang mengadopsi sistem percakapan canggih memposisikan diri mereka untuk menjadi lebih andal dan responsif.

Dengan mengadopsi AI percakapan, bank menunjukkan komitmen terhadap inovasi dan hubungan pelanggan jangka panjang. Sistem ini menangkap insight yang membantu bank memahami kebutuhan pelanggan, menyempurnakan produk, memperkuat keamanan, dan memandu pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

Dengan munculnya AI generatif, institusi dapat lebih meningkatkan respons dan menciptakan pengalaman layanan yang lebih adaptif. Dengan cara ini, AI percakapan menjadi teknologi yang membentuk kembali cara bank beroperasi dan bagaimana pelanggan mengalami pengalaman layanan keuangan.

AI percakapan mendukung banyak kebutuhan. Berikut adalah daftar contoh penggunaan yang diberi peringkat berdasarkan seberapa umum contoh-contoh tersebut diterapkan di sebagian besar bank.

Agen AI menangani pertanyaan pelanggan rutin seperti saldo akun, detail produk, atau riwayat transaksi. Ketika pengguna diverifikasi, mereka dapat mengakses data pelanggan nyata untuk memberikan respons yang cepat dan akurat untuk pengalaman perbankan yang lebih baik.

Ketika sebuah pertanyaan terlalu rumit untuk AI, agen akan mengalihkan percakapan ke agen manusia dengan konteks penuh, sehingga pelanggan tidak perlu menjelaskan ulang. Proses ini membantu bank mengoptimalkan efisiensi dukungan di sepanjang perjalanan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

AI Percakapan mendukung tugas layanan mandiri yang nyata. Pelanggan dapat memulai pembayaran, mengatur transfer atau mengaktifkan kartu dengan memberi tahu sistem apa yang ingin mereka lakukan. AI mengenali niat dan menyelesaikan tindakan itu sendiri atau memandu pelanggan selangkah demi selangkah.

AI percakapan dapat menyederhanakan proses ID&V dengan membimbing pelanggan melalui langkah-langkah verifikasi dalam aliran percakapan alami. AI dapat mengajukan pertanyaan, meminta dokumentasi, dan memproses unggahan, semuanya dalam obrolan atau antarmuka suara yang sama. Ini mengurangi gesekan dan membuat autentikasi terasa lebih lancar.

Asisten virtual dapat memandu pelanggan baru melalui langkah-langkah pendaftaran seperti membuka akun, memverifikasi identitas, dan memilih produk. Karena AI terhubung ke sistem backend, ini dapat mengumpulkan informasi yang dibutuhkan, memicu alur kerja aktivasi, dan menyederhanakan seluruh proses onboarding.

AI juga mendukung agen manusia. Selama panggilan atau obrolan, AI mendengarkan, menyalin, dan menyarankan sumber daya atau jawaban yang relevan secara real time. Ini juga mengumpulkan konteks sebelum mengalihkan ke agen manusia, sehingga agen sudah tahu dengan siapa mereka berbicara dan apa masalahnya. Sistem ini membuat agen lebih efektif, mengurangi waktu penanganan, dan membantu memastikan konsistensi.

AI percakapan dapat beroperasi di banyak titik kontak, seperti suara, SMS, WhatsApp, aplikasi perbankan mobile, dan obrolan web. Keserbagunaan ini memberi pelanggan fleksibilitas untuk menggunakan saluran yang mereka sukai. Ini juga mendukung berbagai bahasa, sehingga bank dapat menawarkan layanan bahasa asli yang konsisten kepada basis pelanggan yang lebih luas.

Agen AI dapat mengirim pemberitahuan pengingat proaktif tentang pembayaran atau biaya yang akan datang melalui saluran obrolan. Mereka juga dapat memfasilitasi pemrosesan pembayaran langsung dalam percakapan tanpa mengarahkan pengguna ke layar atau platform lain.

Beberapa platform AI percakapan menganalisis sentimen atau urgensi dalam pesan pelanggan. Jika AI mendeteksi frustrasi, kebingungan, atau masalah serius, itu dapat segera mengalihkannya agen manusia, membantu memastikan bahwa isu-isu penting mendapat perhatian yang tepat.

Setiap interaksi pelanggan dicatat. Sistem AI percakapan membuat transkrip dan ringkasan yang dapat digunakan untuk kepatuhan dan menambang insight terkait pertanyaan umum pelanggan, tantangan, masalah produk, dan tren lainnya. Insight ini membantu menyempurnakan solusi AI dan meningkatkan interaksi di masa depan.

AI percakapan menawarkan berbagai manfaat yang lebih dari sekadar otomatisasi perbankan. Manfaatnya meliputi:

Deteksi penipuan dan manajemen risiko yang lebih baik: Platform percakapan tinglat lanjut dapat membantu meningkatkan deteksi penipuan dan mengurangi risiko penipuan dengan menggabungkan akses akun real-time dengan pemantauan cerdas. 61% eksekutif bank mengatakan bahwa deteksi risiko penipuan akan memberikan dorongan terbesar untuk nilai bisnis, dengan keamanan siber di belakang 52%.²

Pengalaman pelanggan yang ditingkatkan: AI percakapan meningkatkan dimensi pengalaman pelanggan utama seperti kepercayaan, kecepatan, dan personalisasi. Karena dapat beroperasi sepanjang hari di seluruh saluran, pelanggan bisa mendapatkan bantuan tanpa menunggu. AI juga beradaptasi berdasarkan konteks dan nuansa emosi, yang mengarah ke percakapan yang lebih relevan dan mirip manusia.

Efisiensi dan penghematan biaya yang lebih besar: Dengan menangani sebagian besar pertanyaan rutin, AI percakapan membantu bank mengurangi beban agen manusia. Solusi berbasis AI dapat meningkatkan efisiensi operasional sekaligus mengurangi volume panggilan dan biaya operasional. Solusi ini membantu agen manusia bekerja lebih efektif dengan memberikan konteks, tanggapan yang relevan, dan ringkasan percakapan.

Peningkatan kepatuhan dan kepercayaan: Dalam industri perbankan beregulasi ketat, AI percakapan membantu menjaga kepatuhan. Ini merekam transkrip percakapan untuk audit dan pelaporan, sambil memberikan pelanggan interaksi yang aman dan terbuka. Transparansi ini membantu membangun kepercayaan.

Jangkauan omnichannel dan multibahasa: Agen AI percakapan beroperasi di seluruh titik sentuh multisaluran yang semuanya terhubung ke sistem backend yang sama. Agen AI juga mendukung berbagai bahasa, memungkinkan bank untuk melayani basis pelanggan yang lebih luas dan lebih beragam.

Skalabilitas dan inovasi: AI percakapan mendukung inovasi dalam keterlibatan pelanggan. Dengan interaksi yang konsisten, bank dapat mengumpulkan data yang lebih kaya tentang kebiasaan dan preferensi, memungkinkan penawaran yang lebih disesuaikan, saran yang relevan, dan ide produk baru.

Bank sering mengalami masalah ketika mereka menerapkan AI percakapan tanpa tujuan yang jelas atau desain yang bijaksana. Anda bisa mendapatkan nilai maksimal dengan menghindari kesalahan umum ini dan mengikuti praktik terbaik yang membuat sistem lebih akurat, bermanfaat, dan mudah digunakan pelanggan.

Beberapa bank memulai dengan luas dan tidak fokus, yang menyebabkan kinerja yang lemah.

Praktik terbaik: Mulailah dengan contoh penggunaan yang spesifik dan bernilai tinggi untuk mencegah upaya yang sia-sia dan biarkan AI memberikan hasil yang terlihat lebih awal. Mulailah dengan tugas umum seperti pertanyaan umum, pertanyaan akun, atau dukungan kartu. Area ini memberikan keuntungan cepat karena mengurangi volume panggilan dan meningkatkan waktu respons tanpa kerumitan yang berat.

Bot tradisional yang mengikuti skrip kaku gagal memenuhi kebutuhan pelanggan nyata. Menggunakan logika terbatas atau ketinggalan zaman menciptakan jalan buntu dan memaksa pelanggan untuk mencari bantuan manusia.

Praktik terbaik: Jaga agar percakapan tetap alami dan dapat diprediksi. Gunakan bahasa yang sederhana dan jelas dalam prompt dan tanggapan. Pelanggan harus merasa seperti AI memahami apa yang mereka inginkan dan dapat memandu mereka melalui setiap langkah tanpa kebingungan.

Jika AI tidak dapat mengakses data yang lebih dalam, itu menjadi asisten tingkat permukaan. Pelanggan mengharapkan jawaban nyata, bukan informasi dasar yang dapat mereka temukan di situs web.

Praktik terbaik: Pastikan bahwa sistem dapat mengakses data akun, detail transaksi, pemeriksaan identitas, dan informasi produk. Praktik ini memungkinkan AI untuk memberikan jawaban yang akurat dan menyelesaikan tugas nyata alih-alih menawarkan pernyataan umum.

Desain eskalasi yang buruk menyebabkan pelanggan menjadi frustrasi. Jika transisi ke agen manusia lambat, tidak konsisten, atau konteksnya hilang, pengalaman layanan akan rusak.

Praktik terbaik: Tawarkan pengalihan lancar ke agen manusia. AI harus mendeteksi kapan pelanggan membutuhkan agen manusia dan mengalihkan mereka tanpa kehilangan konteks. Pendekatan ini mencegah pelanggan mengulangi masalah dan mengurangi frustrasi.

Pelanggan mengharapkan pengalaman yang konsisten di mana saja. Peluncuran pada satu saluran membuat sistem terasa terbatas dan mengurangi adopsi.

Praktik terbaik: Mendukung berbagai saluran dan bahasa. Menerapkan AI di berbagai platform, termasuk suara, obrolan, aplikasi, dan pesan. Buat pengalaman yang konsisten di semua saluran dan tawarkan pilihan bahasa yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan.

Jika bank mengatur sistem dan berhenti menyempurnakannya, akurasi turun dan frustrasi pelanggan meningkat. Pembelajaran berkelanjutan sangat penting untuk kesuksesan jangka panjang.

Praktik terbaik: Pantau kinerja dan sering berlatih. Tinjau transkrip, deteksi titik pemutusan umum, dan perbarui data pelatihan untuk meningkatkan akurasi. Lacak metrik dan gunakan analitik untuk memahami apa yang paling sering ditanyakan pelanggan dan di mana AI kesulitan.

Ulasan internal melewatkan banyak poin gesekan. Pengujian pengguna nyata diperlukan untuk memperbaiki alur yang membingungkan dan petunjuk yang tidak jelas serta untuk menghindari sesi yang ditinggalkan.

Praktik terbaik: Uji dengan pelanggan nyata sebelum melakukan penskalaan. Lakukan percontohan sistem dengan beberapa kelompok kecil dan perbaiki aliran percakapan. Cari kata-kata yang membingungkan, langkah panjang, atau titik di mana pengguna kesulitan.