IA conversacional en la banca

La IA conversacional utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning (ML) para comprender el habla o el texto, interpretar la intención y generar respuestas claras y similares a las de los humanos. A medida que estos sistemas manejan más conversaciones, el NLP y el machine learning (ML) trabajan juntos en un feedback que fortalece la precisión y mejora continuamente el rendimiento con el tiempo. La IA generativa mejora aún más este rendimiento al producir respuestas más naturales, flexibles y conscientes del contexto.

La IA conversacional se convirtió en una parte integral de los servicios de banca digital porque permite interacciones naturales a través de la voz y el texto. Los bancos lo emplean a través de chatbots de IA y agentes virtuales, lo que facilita y facilita el soporte para los clientes. Estos sistemas pueden comprender la intención y el sentimiento y eliminar la necesidad de menús rígidos, lo que reduce la fricción y mejora la experiencia del cliente.

Como una forma de IA en la banca, la IA conversacional moderniza la forma en que los clientes acceden a la ayuda y brinda a las instituciones más flexibilidad en la forma en que apoyan a los clientes. Los bancos emplean IA conversacional para ofrecer asistencia en tiempo real a través de aplicaciones móviles, sitios web y sistemas telefónicos las 24 horas del día. La tecnología puede identificar lo que necesita un cliente, recuperar la información correcta y brindar orientación clara en momentos como alertas de fraude, problemas de cuenta o preguntas sobre solicitudes de tarjetas de crédito o préstamos.

La IA conversacional también aborda problemas que a menudo impulsan a los clientes bancarios a cambiar de proveedor, como los largos tiempos de espera o la ayuda limitada fuera del horario laboral. Los asistentes impulsados por IA reducen la presión sobre los equipos humanos al ofrecer un autoservicio inmediato e inteligente. Pueden entregar conversaciones a agentes humanos con el contexto completo cuando sea necesario.

A medida que avanza la tecnología, las principales instituciones financieras están adoptando sistemas que comprenden las normas financieras y los requisitos de seguridad. Estas plataformas fintech proporcionan a las instituciones mejores insights de las necesidades de los clientes y favorecen una comunicación más proactiva y significativa. Este enfoque recupera el servicio personalizado y receptivo que muchos clientes consideraban perdido durante la transformación digital de la banca tradicional.

La IA conversacional es importante en la banca porque ayuda a cerrar la brecha cada vez mayor entre la conveniencia digital y el servicio personal y receptivo que esperan los clientes. Los bancos están trasladando más actividad en línea. Aunque 16% de clientes en todo el mundo se sienten cómodos con un banco sin sucursales y totalmente digital como su principal relación bancaria¹, muchos clientes siguen encontrando dificultades en los momentos en que necesitan asistencia.

La IA conversacional aporta una comprensión básica similar a la humana en estos canales digitales, lo que ayuda a los bancos a reconstruir la confianza al hacer que las interacciones se sientan más intuitivas y menos mecánicas. A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, brinda a los bancos nuevas formas de elevar el servicio a escala.

También representa un cambio importante en cómo el sector bancario interpreta y responde a las necesidades de los clientes. Los menús tradicionales y los sistemas de distribución pueden hacer que los clientes se sientan perdidos y sin apoyo durante situaciones complejas o urgentes. La IA conversacional puede comprender y adaptar a lo que el cliente intenta lograr. Este método ayuda a los bancos a satisfacer las expectativas de los clientes de un soporte rápido, claro y dinámico.

Para los bancos, la IA conversacional supone un cambio en el funcionamiento del servicio de atención al cliente dentro de la organización. Debido a que es más rápida, más constante y siempre está disponible, la IA conversacional transforma la atención al cliente de un centro de atención telefónica reactivo y un modelo de centro de contacto en un diferenciador estratégico. Los bancos que adoptan sistemas conversacionales avanzados se posicionan como más confiables y receptivos.

Al adoptar la IA conversacional, los bancos demuestran su compromiso con la innovación y las relaciones a largo plazo con los clientes. Estos sistemas capturan insights que ayudan a los bancos a comprender las necesidades de los clientes, refinar los productos, fortalecer la seguridad y guiar una toma de decisiones.

Con el auge de la IA generativa, las instituciones pueden mejorar aún más sus respuestas y crear experiencias de servicio más adaptables. De esta manera, la IA conversacional se convierte en una tecnología fundamental que remodela la forma en que operan los bancos y cómo los clientes experimentan los servicios financieros.

La IA conversacional responde a muchas necesidades. Más adelante encontrará una lista de casos de uso clasificados según la frecuencia con la que se aplican en la mayoría de los bancos.

Los agentes de IA manejan consultas rutinarias de los clientes, como saldos de cuentas, detalles de productos o historial de transacciones. Cuando se verifica al usuario, puede acceder a datos reales del cliente para proporcionar respuestas rápidas y precisas para una experiencia bancaria mejorada.

Cuando una pregunta es demasiado compleja para la IA, entrega la conversación a un agente humano con contexto completo, por lo que el cliente no necesita repetirse. Este proceso ayuda a los bancos a optimizar la eficiencia del soporte a lo largo de todo el recorrido del cliente y a aumentar la satisfacción de los clientes.

La IA conversacional soporta tareas reales de autoservicio. Los clientes pueden iniciar pagos, configurar transferencias o activar tarjetas diciéndole al sistema lo que quieren hacer. La IA reconoce la intención y completa la acción por sí misma o guía al cliente paso a paso.

La IA conversacional puede agilizar el proceso de ID&V guiando a los clientes a través de los pasos de verificación en un flujo conversacional natural. La IA puede hacer preguntas, solicitar documentación y procesar cargas, todo dentro de la misma interfaz de chat o voz. Esto reduce la fricción y hace que la autenticación se sienta más fluida.

Los asistentes virtuales pueden guiar a los nuevos clientes a través de los pasos de incorporación, como abrir una cuenta, verificar la identidad y seleccionar productos. Debido a que la IA se conecta a los sistemas backend, puede recopilar la información requerida, activar flujos de trabajo de activación y agilizar todo el proceso de incorporación.

La IA también ayuda a los agentes humanos. Durante una llamada o un chat, la IA escucha, transcribe y sugiere recursos o respuestas relevantes en tiempo real. También recopila el contexto antes de la entrega, por lo que los agentes ya saben con quién están hablando y cuál es el problema. Este sistema aumenta la eficacia de los agentes, reduce el tiempo de tramitación y ayuda a garantizar la coherencia.

La IA conversacional puede operar en muchos puntos de contacto, como voz, SMS, WhatsApp, aplicaciones de banca móvil y chat web. Esta versatilidad brinda a los clientes flexibilidad para utilizar el canal que prefieran. También admite varios idiomas, por lo que los bancos pueden ofrecer un servicio coherente en el idioma nativo a una base de clientes más amplia.

Los agentes de IA pueden enviar notificaciones proactivas de recordatorio sobre pagos o comisiones próximas a través de canales de chat. También pueden facilitar el procesamiento de pagos directamente en la conversación sin redirigir al usuario a otra pantalla o plataforma.

Algunas plataformas de IA conversacional analizan el sentimiento o la urgencia de los mensajes de los clientes. Si la IA detecta frustración, confusión o un problema grave, puede derivar inmediatamente a un agente humano, lo que ayuda a garantizar que los problemas importantes reciban la atención adecuada.

Se registra cada interacción con el cliente. Los sistemas de IA conversacional crean transcripciones y resúmenes que se pueden utilizar tanto para el cumplimiento de normas como para obtener insight sobre las consultas comunes de los clientes, los desafíos, los problemas de productos y otras tendencias. Estos insights ayudan a refinar las soluciones de IA y mejorar las interacciones futuras.

La IA conversacional ofrece una gama de beneficios que van más allá de la automatización bancaria. Estos beneficios incluyen:

Mejor detección de fraude y gestión de riesgos: las plataformas conversacionales Advanced pueden ayudar a mejorar la detección de fraude y reducir el riesgo de fraude al combinar acceso en tiempo real a las cuentas con una monitorización inteligente. El 61% de los ejecutivos bancarios dice que la detección del riesgo de fraude proporcionará el mayor impulso al valor del negocio, seguido de cerca por la ciberseguridad con un 52%.²

Mejora de la experiencia del cliente: la IA conversacional mejora aspectos clave de la experiencia del cliente, como la confianza, la rapidez y la personalización. Debido a que puede operar todo el día en todos los canales, los clientes pueden obtener ayuda sin esperar. La IA también se adapta en función del contexto y las señales emocionales, lo que lleva a conversaciones más relevantes y similares a las humanas.

Mayor eficiencia y ahorro de costos: Al gestionar una gran parte de las consultas rutinarias, la IA conversacional ayuda a los bancos a reducir la carga de trabajo de los agentes humanos. Las soluciones impulsadas por IA pueden mejorar la eficiencia operativa al tiempo que reducen los volúmenes de llamadas y los costos operativos. Ayudan a los agentes humanos a trabajar de manera más eficaz al proporcionar contexto, respuestas relevantes y resúmenes de conversaciones.

Cumplimiento de normas y confianza mejorados: en la industria bancaria altamente regulada, la IA conversacional ayuda a mantener el cumplimiento de normas. Registra transcripciones de conversaciones para auditoría e informes, al tiempo que brinda a los clientes una interacción segura y abierta. Esta transparencia ayuda a generar confianza.

Alcance omnicanal y multilingüe: los agentes de IA conversacional operan a través de puntos de contacto multicanal que están conectados a los mismos sistemas de backend. También admiten varios idiomas, lo que permite a los bancos atender a bases de clientes más amplias y diversas.

Escalabilidad e innovación: la IA conversacional respalda la innovación en la Interacción del cliente. Con interacciones consistentes, los bancos pueden recopilar datos más completos sobre hábitos y preferencias, lo que permite ofrecer ofertas más personalizadas, asesoramiento relevante y nuevas ideas de productos.

Los bancos suelen tener problemas cuando despliegan IA conversacional sin objetivos claros o un diseño bien pensado. Puede obtener el máximo valor evitando estos errores comunes y siguiendo las mejores prácticas que hacen que el sistema sea más preciso, útil y fácil de usar para los clientes.

Algunos bancos comienzan de forma amplia y descentrada, lo que conduce a un rendimiento débil.

Mejores prácticas: comience con un caso de uso específico y de alto valor para evitar esfuerzos desperdiciados y permitir que la IA entregue resultados visibles temprano. Inicie con tareas comunes como preguntas frecuentes, preguntas sobre cuentas o soporte de tarjetas. Estas áreas ofrecen ganancias rápidas porque reducen el volumen de llamadas y mejoran los tiempos de respuesta sin una gran complejidad.

Los bots tradicionales que siguen guiones rígidos fallan cuando se trata de satisfacer las necesidades reales de los clientes. El uso de una lógica limitada u obsoleta crea callejones sin salida y obliga a los clientes a buscar ayuda humana.

Mejores prácticas: mantenga la conversación natural y previsible. Utilice un lenguaje sencillo y claro en las instrucciones y respuestas. Los clientes deben sentir que la IA entiende lo que quieren y puede guiarlos en cada paso sin confusión.

Si la IA no puede acceder a datos más profundos, se convierte en un asistente superficial. Los clientes esperan respuestas reales, no información básica que podrían encontrar en el sitio web.

Mejores prácticas: asegúrese de que el sistema pueda acceder a datos de cuenta, detalles de transacciones, comprobaciones de identidad e información del producto. Esta práctica permite a la IA dar respuestas precisas y realizar tareas reales en lugar de ofrecer afirmaciones generales.

Un diseño de escalamiento deficiente frustra a los clientes que ya están estresados. Si la transición a un agente humano es lenta, inconsistente o falta contexto, la experiencia del servicio se descompone.

Mejores prácticas: ofrezca entregas fluidas y humanas. La IA debe detectar cuándo un cliente necesita un agente humano y trasladarlo sin perder el contexto. Este enfoque evita que los clientes repitan el problema y reduce la frustración.

Los clientes esperan experiencias coherentes en todas partes. El lanzamiento en un solo canal hace que el sistema se sienta limitado y reduce la adopción.

Mejores prácticas: admita múltiples canales e idiomas. Despliegue la IA en voz, chat, aplicaciones y mensajería. Haga que la experiencia sea coherente en todos los canales y ofrezca opciones de idioma que coincidan con las necesidades del cliente.

Si los bancos instalan el sistema y dejan de perfeccionarlo, la precisión disminuye y la frustración de los clientes aumenta. El aprendizaje continuo es esencial para el éxito a largo plazo.

Mejores prácticas: monitoree el rendimiento y entrene con frecuencia. Revise las transcripciones, detecte puntos de entrega comunes y actualice los datos de capacitación para mejorar la precisión. Realice un seguimiento de las métricas y utilice analytics para comprender qué es lo que más piden los clientes y dónde tiene dificultades la IA.

Los comentarios internos pierden muchos puntos de fricción. Se necesitan pruebas de usuario reales para corregir flujos confusos e indicaciones poco claras y evitar sesiones abandonadas.

Mejores prácticas: pruebe con clientes reales antes de escalar. Pilotee el sistema con pequeños grupos y refine el flujo de conversación. Busque palabras confusas, pasos largos o puntos en los que los usuarios se queden atascados.