AI conversazionale nel settore bancario

L'AI conversazionale utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'apprendimento automatico (ML) per comprendere il linguaggio parlato o scritto, interpretare l'intento e generare risposte chiare e simili a quelle umane. Man mano che questi sistemi gestiscono più conversazioni, NLP e l'apprendimento automatico (ML) collaborano in un ciclo di feedback che rafforza la precisione e migliora costantemente nel tempo le prestazioni. L'AI generativa migliora ulteriormente queste prestazioni producendo risposte più naturali, flessibili e consapevoli del contesto.

L'AI conversazionale è diventata parte integrante dei servizi bancari digitali in quanto consente interazioni naturali tra voce e testo. Le banche la utilizzano attraverso i chatbot di AI e e gli agenti virtuali, che rendono il supporto più semplice e intuitivo per i clienti. Questi sistemi possono comprendere l'intento e il sentiment ed eliminare così la necessità di menu rigidi, riducendo di conseguenza l'attrito e migliorando l'esperienza del cliente.

Come forma di AI nel settore bancario, l'AI conversazionale modernizza il modo in cui i clienti accedono all'assistenza e offre agli istituti una maggiore flessibilità nel modo in cui offrono assistenza ai clienti. Le banche utilizzano l'AI conversazionale per offrire supporto in tempo reale su app mobili, siti web e sistemi telefonici 24 ore su 24. La tecnologia può individuare quello di cui un cliente ha bisogno, recuperare le informazioni corrette e fornire indicazioni chiare in vari momenti come avvisi di frode, problemi sui conti o domande relative a richieste di carte di credito o prestiti.

L'AI conversazionale affronta anche problemi che spesso spingono i clienti di banche a cambiare fornitore, come lunghi tempi di attesa o assistenza limitata fuori orario. Gli assistenti basati su AI riducono la pressione sui team umani offrendo un self-service immediato e intelligente. Quando necessario, possono inoltrare le conversazioni ad agenti umani con un contesto completo.

Con il progredire della tecnologia, le principali istituzioni finanziarie stanno adottando sistemi che comprendono le regole finanziarie e i requisiti di sicurezza. Queste piattaforme fintech offrono alle istituzioni dei insight migliori per le esigenze dei clienti e supportano una comunicazione più proattiva e significativa. Questo approccio ripristina il servizio personalizzato e reattivo che molti clienti ritengono sia andato perduto durante la trasformazione digitale del sistema bancario tradizionale.

L'IA conversazionale è importante nel settore bancario perché aiuta a colmare il divario sempre più ampio tra la comodità digitale e il servizio personale e reattivo che i clienti si aspettano. Le banche stanno spostando sempre più attività online. Mentre il 16% dei clienti ^Sebbene in tutto il mondo si trovino a proprio agio con una banca completamente digitale e senza fili come principale rapporto bancario1, molti clienti incontrano ancora difficoltà nei momenti in cui hanno bisogno di supporto.

L'AI conversazionale porta una comprensione di base, simile a quella umana, in questi canali digitali, aiutando le banche a ricostruire la fiducia rendendo le interazioni più intuitive e meno meccaniche. Dal momento che la tecnologia AI continua a progredire, offre alle banche nuovi modi per migliorare il servizio su larga scala.

Rappresenta inoltre un cambiamento importante nel modo in cui il settore bancario interpreta e risponde alle esigenze dei clienti. I menu e i sistemi di instradamento tradizionali possono far sentire i clienti abbandonati e senza supporto in situazioni complesse o urgenti. I conversational AI chatbots possono comprendere e adattarsi a quello che il cliente sta cercando di realizzare. Questo metodo aiuta le banche a soddisfare le aspettative dei clienti offrendo così un supporto rapido, chiaro e dinamico.

Per le banche, l'AI conversazionale segnala un cambiamento nel modo in cui il servizio clienti funziona all'interno dell'organizzazione. Essendo più veloce, più coerente e sempre disponibile, l'AI conversazionale trasforma il servizio clienti da modello reattivo di call center e contact center in uno strumento di differenziazione strategico. Le banche che adottano sistemi conversazionali avanzati si posizionano come più affidabili e reattive.

Adottando i conversational AI chatbots, le banche dimostrano di essere impegnate nei confronti dell'innovazione e della relazione con il cliente. Questi sistemi acquisiscono insight che aiutano le banche a comprendere le esigenze dei clienti, a perfezionare i prodotti, a rafforzare la sicurezza e a guidare un processo decisionale più intelligente.

Con l'ascesa dell'AI generativa, le istituzioni possono migliorare ulteriormente le risposte e creare esperienze di servizio più adattive. In questo modo, l'AI conversazionale diventa una tecnologia fondamentale che rimodella il modo in cui le banche operano e il modo in cui i clienti vivono i servizi finanziari.

L'AI conversazionale supporta numerose esigenze. Più avanti è riportato un elenco di casi d'uso classificati in base alla frequenza con cui vengono applicati nella maggior parte delle banche.

Gli agenti AI gestiscono le richieste ordinarie dei clienti, come il saldo del conto, i dettagli dei prodotti o la cronologia delle transazioni. Quando l'utente viene verificato, può accedere a dati reali dei clienti per fornire risposte rapide e accurate e migliorare l'esperienza bancaria.

Quando una domanda è troppo complessa per l'AI, allora passa la conversazione a un agente umano fornendogli il contesto completo, in modo che il cliente non debba ripetersi. Questo processo aiuta le banche a ottimizzare l'efficienza del supporto durante tutto il percorso del cliente e ad aumentare la soddisfazione del cliente.

L'AI conversazionale supporta attività reali di self-service. I clienti possono avviare pagamenti, impostare trasferimenti o attivare le carte dicendo al sistema cosa vogliono fare. L'AI riconosce l'intento e completa l'azione da sola oppure guida il cliente passo dopo passo.

L'AI conversazionale può snellire il processo di identificazione e verifica guidando i clienti attraverso le fasi di verifica in un flusso conversazionale naturale. L'AI può fare domande, chiedere la documentazione ed elaborare gli upload, il tutto all'interno della stessa chat o interfaccia vocale. Questo riduce l'attrito e rende l'autenticazione più fluida.

Gli assistenti virtuali possono guidare i nuovi clienti attraverso le fasi di onboarding come aprire un account, verificare l'identità e selezionare i prodotti. Dal momento che l'AI si collega ai sistemi di backend, può raccogliere le informazioni necessarie, attivare i workflow di attivazione e semplificare l'intero processo di onboarding.

L'AI supporta anche gli agenti umani. Durante una chiamata o una chat, l'AI ascolta, trascrive e suggerisce risorse o risposte pertinenti in tempo reale. Raccoglie inoltre il contesto prima della consegna, in modo che gli agenti sappiano già con chi stanno parlando e qual è il problema. Questo sistema rende gli agenti più efficaci, riduce i tempi di gestione e aiuta a garantire la coerenza.

L'AI conversazionale può operare su numerosi punti di contatto, come voce, SMS, WhatsApp, app di mobile banking e chat web. Questa versatilità offre ai clienti la possibilità di utilizzare il canale che preferiscono. Supporta inoltre più lingue, in modo che le banche possano offrire un servizio coerente e nella lingua madre a una base più ampia di clienti.

Gli agenti AI possono inviare notifiche proattive relative a pagamenti o commissioni imminenti attraverso canali di chat. Possono inoltre facilitare l'elaborazione dei pagamenti direttamente nella conversazione senza reindirizzare l'utente a un'altra schermata o piattaforma.

Alcune piattaforme di AI conversazionale analizzano il sentiment o l'urgenza nei messaggi dei clienti. Se l'AI rileva un senso di frustrazione, confusione o un problema serio, può immediatamente passare a un agente umano, aiutando a garantire che le questioni importanti ricevano la giusta attenzione.

Ogni interazione con il cliente viene registrata. I sistemi di AI conversazionale approntano trascrizioni e riassunti che possono essere utilizzati sia per la conformità sia per l'estrazione di insight su domande comuni dei clienti, sfide, problemi di prodotto e altre tendenze. Questi insight aiutano a perfezionare le soluzioni di AI e a migliorare le interazioni future.

L'AI conversazionale offre una serie di vantaggi che vanno oltre l'automazione bancaria. Questi vantaggi includono:

Miglior rilevamento delle frodi e della gestione del rischio: piattaforme conversazionali avanzate possono aiutare a migliorare il rilevamento delle frodi e ridurre il rischio di frode combinando l'accesso in tempo reale agli account con un monitoraggio intelligente. Il 61% dei dirigenti bancari afferma che il rilevamento del rischio di frode fornirà il maggiore impulso al valore aziendale, con la cybersecurity subito dopo, al 52%.²

Esperienza cliente migliorata: l'AI conversazionale migliora gli aspetti fondamentali dell'esperienza del cliente come fiducia, velocità e personalizzazione. Dal momento che può funzionare tutto il giorno su tutti i canali, i clienti possono ricevere assistenza senza dover attendere. L'AI si adatta anche in base al contesto e ai segnali emotivi, portando a conversazioni più pertinenti e simili a quelle umane.

Maggiore efficienza e risparmio sui costi: gestendo gran parte delle richieste ordinarie, l'AI conversazionale aiuta le banche a ridurre il carico degli agenti umani. Le soluzioni basate su AI possono migliorare l'efficienza operativa riducendo al contempo i volumi di chiamate e i costi operativi. Aiutano gli agenti umani a lavorare in modo più efficace fornendo contesto, risposte pertinenti e riepiloghi delle conversazioni.

Maggiore conformità e fiducia: in un settore come quello bancario altamente regolamentato, l'AI conversazionale aiuta a mantenere la conformità. Registra le trascrizioni delle conversazioni per audit e reporting, offrendo ai clienti un'interazione sicura e aperta. Questa trasparenza contribuisce a creare fiducia.

Portata omnicanale e multilingue: gli agenti AI conversazionali operano su punti di contatto multicanale tutti collegati agli stessi sistemi backend. Supportano inoltre più lingue, consentendo alle banche di servire basi clienti più ampie e diversificate.

Scalabilità e innovazione: l'AI conversazionale supporta l'innovazione nel coinvolgimento del cliente. Con interazioni costanti, le banche possono raccogliere dati più ricchi su abitudini e preferenze, consentendo offerte più personalizzate, consigli pertinenti e nuove idee di prodotto.

Le banche spesso incontrano problemi quando impiegano l'AI conversazionale senza obiettivi chiari e senza una progettazione ponderata. Puoi ottenere il massimo valore evitando questi errori comuni e seguendo le best practice che rendono il sistema più preciso, utile e facile da usare per i clienti.

Alcune banche iniziano senza essere adeguatamente centrate, il che porta a prestazioni scadenti.

Best practice: inizia con casi d'uso specifici e di alto valore per evitare uno spreco di sforzi e lascia che l'AI offra risultati visibili in anticipo. Inizia con le attività più comuni, come le FAQ, le domande sul conto o l'assistenza sulle carte. Queste aree garantiscono rapidi risultati perché riducono il volume delle chiamate e migliorano i tempi di risposta senza eccessiva complessità.

I bot tradizionali che seguono rigidi script non riescono quando si tratta di soddisfare le reali esigenze dei clienti. L'uso di una logica limitata o datata crea un punto morto e costringe i clienti a cercare un aiuto umano.

Best practice: mantieni la conversazione naturale e prevedibile. Usa un linguaggio semplice e chiaro nei prompt e nelle risposte. I clienti dovrebbero avere la sensazione che l'AI capisce cosa vogliono e può guidarli in ogni passaggio senza confusione.

Se l'AI non riesce ad accedere a dati più profondi, diventa un assistente superficiale. I clienti si aspettano risposte vere, non informazioni di base che potrebbero trovare sul sito.

Best practice: assicurati che il sistema sia in grado di accedere ai dati del conto e delle transazioni, ai controlli di identità e alle informazioni sui prodotti. Questa pratica consente all'AI di fornire risposte precise e di completare compiti reali, anziché offrire affermazioni generiche.

Una progettazione scadente dell'escalation frustra i clienti già stressati di per sé. Se il passaggio a un agente umano è lento, incoerente o manca di contesto, l'esperienza di servizio si interrompe.

Best practice: offri un trasferimento a un agente umano senza problemi. L'AI dovrebbe rilevare quando un cliente ha bisogno di un agente umano e trasferirlo senza perdere il contesto. Questo approccio evita che il cliente debba ripetere qual è il problema e riduce la frustrazione.

I clienti si aspettano esperienze coerenti sempre e comunque. Il passaggio a un solo canale fa sentire il sistema limitato e ne riduce l'utilizzo.

Best practice: supporta più canali e più lingue. Distribuisci l'AI tramite voce, chat, app e messaggistica. Rendi l'esperienza coerente su tutti i canali e offri opzioni linguistiche che corrispondono alle esigenze dei clienti.

Se le banche impostano il sistema e non continuano a perfezionarlo, la precisione diminuirà e la frustrazione dei clienti aumenterà. L'apprendimento costante è fondamentale per il successo a lungo termine.

Best practice: monitora le prestazioni e organizza frequenti sessione di addestramento. Controlla le trascrizioni, rileva i punti di abbandono più comuni e aggiorna i dati di addestramento per migliorare la precisione. Tieni traccia delle metriche e usa l'analytics per capire quali sono le richieste più frequenti dei clienti e dove l'AI fa più fatica.

I controlli interni tralasciano numerosi punti di attrito. I test sugli utenti reali sono necessari per correggere i flussi confusi e le richieste poco chiare e per evitare l'abbandono delle sessioni.

Best practice: prova con clienti reali prima di scalare. Sperimenta il sistema con piccoli gruppi e affina il flusso delle conversazioni. Cerca una formulazione confusa, passaggi lunghi o punti in cui gli utenti rimangono bloccati.