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3 FORMAS EN QUE LA IA CONVERSACIONAL OPTIMIZA LA EXPERIENCIA DEL CLIENTE EN LA BANCA

3 formas en que la IA Conversacional optimiza la experiencia del cliente en la banca

19 de mayo de 2023

Los bancos llevan mucho tiempo tratando de aprovechar la inteligencia artificial para automatizar determinados elementos de la experiencia de los usuarios en sus plataformas, sobre todo mediante asistentes de chatbots para responder a las solicitudes de atención al cliente. 

Pero aunque esta automatización ha supuesto un ahorro de costes para los bancos, la funcionalidad de estas herramientas ha sido, en el mejor de los casos, irregular. Basados en una tecnología anticuada y en el uso ineficiente de datos estáticos y no estructurados, estos chatbots a menudo son incapaces de proporcionar asistencia o soluciones eficaces, dejando a los clientes más frustrados que cuando empezaron a utilizarlos son más frustrados que al principio. Una experiencia de usuario negativa que puede erosionar significativamente la satisfacción y la lealtad del cliente a largo plazo.

Pero los recientes y espectaculares avances en la tecnología de IA conversacional, encarnados por el tan cacareado ChatGPT, prometen mejorar drásticamente la funcionalidad de las experiencias con chatbots. Mediante la aplicación del aprendizaje automático de vanguardia, la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural, estos chatbots de nueva generación son capaces de proporcionar asistencia significativa y experiencias contextuales y personalizadas que conducen a clientes más felices que se comprometen de forma más profunda y profunda y positiva con su banco. 

En un podcast reciente, el director de producto de Galileo, David Feuer, habló con Jim Marous, de Financial Brand, sobre tres formas clave en las que los avances en la tecnología de chatbot de IA están permitiendo a los bancos resolver los problemas de los usuarios de forma más inteligente y humana, proporcionando experiencias diferenciadas de nueva generación que refuerzan las relaciones con los clientes e impulsan un valor significativo a largo plazo.

Procesamiento del lenguaje natural para interacciones más humanas. 

La evolución del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que ha mejorado la capacidad de la IA para comprender, interpretar y responder al habla humana, permite a los chatbots de próxima generación comprender mejor qué problema está intentando resolver un cliente y, lo que es más importante, obtener detalles contextuales más precisos sobre la situación particular de ese cliente para ofrecer una respuesta más específica.

La PNL avanzada permite a los chatbots "averiguar qué es exactamente lo que el cliente está tratando de averiguar, averiguarlo por él y, a continuación, adaptar la respuesta a dónde está ese cliente y quién es ese cliente", afirma Feuer. 

Estas respuestas personalizadas son fundamentales para generar un sentimiento de empatía e indicar que los problemas de los clientes se comprenden y se les da prioridad, algo que las generaciones anteriores de chatbots, caracterizadas por interacciones impersonales y robóticas, a menudo no lograban transmitir plenamente, lo que hacía que los clientes se sintieran devaluados e infravalorados, señala Feuer. 

Según Feuer, los avances en PNL han permitido a los bancos mejorar significativamente esas experiencias de chatbot ofreciendo información que puede aprovecharse para aportar un sentido de empatía y humanidad a esas interacciones automatizadas. Estas experiencias positivas contribuyen en gran medida a aumentar la satisfacción del cliente con su banco y a fomentar un compromiso más profundo a largo plazo.

Grandes modelos lingüísticos para generar resúmenes procesables de conversaciones.

Además de mejorar la propia interacción entre el chatbot y el cliente, la IA avanzada también puede utilizarse a posteriori para generar resúmenes automatizados de esas conversaciones, que los bancos pueden extraer posteriormente para obtener información útil sobre las necesidades y los sentimientos de los clientes. 

"Existe la oportunidad de utilizar grandes modelos lingüísticos para realizar el análisis y descubrir realmente cómo generar nuevo valor (en forma de) resúmenes de conversación que ayuden tanto al cliente como al propio banco", señala Feuer. 

Galileo Cyberbank Konecta un asistente digital inteligente que aprovecha la IA para permitir interacciones bancarias conversacionales, cuenta con la capacidad de generar esos resúmenes de conversación automatizados para los bancos, añadió Feuer. 

Cómo Cyberbank Konecta ayuda a elevar el compromiso del cliente con la IA conversacional

Las IF pueden aprovechar los valiosos datos e información contenida en estos resúmenes para ayudar a mejorar el servicio, abordar cuestiones y problemas comunes y mejorar y profundizar las relaciones con los clientes.

IA para obtener información automatizada sobre los "micromomentos" de los clientes.

El patrón de interacciones de un cliente con su banco -incluidas las solicitudes de servicio al cliente- revela un tesoro de información sobre el contexto actual de la vida financiera de ese usuario en particular, por ejemplo, identificando si un cliente se está preparando para comprar un coche o hacer otra compra importante. 

Identificar esos "micromomentos" permite a un banco ofrecer productos y servicios muy pertinentes y adaptados a las necesidades únicas de ese cliente en ese momento concreto, y la IA puede optimizar ese proceso mediante la automatización inteligente, afirma Feuer. 

De este modo, la IA puede utilizarse para determinar "cuáles son las cosas clave que hay que ofrecer a ese cliente en función de dónde se encuentre en su micromomento", señaló Feuer. "Si un banco sabe, basándose en dos o tres interacciones, que ese cliente se está preparando para un acontecimiento vital concreto... el banco puede crear un conjunto de ofertas relevantes y sensibles al cliente".

En el caso de un cliente que se dispone a comprar un coche, por ejemplo, los bancos pueden ofrecerle recomendaciones de servicios basadas en IA, incluida la financiación, pero también descuentos u otras ofertas basadas en las relaciones que el banco pueda tener con concesionarios o fabricantes, explica Feuer. 

"Estamos utilizando la IA para crear conexiones relevantes e identificar los micromomentos en los que se encuentran los clientes, de modo que podamos... ofrecer a esos clientes productos relevantes, en lugar de simplemente ponerlos en una experiencia genérica", añadió el CPO de Galileo.

Obtenga más información sobre cómo la IA conversacional está desbloqueando nuevas experiencias para los clientes bancarios.

Esta es la segunda entrega de una serie especial de varios blogs. Haga clic aquí para leer la Parte 1. Para ver la entrevista completa con Jim Marous de la Marca Financiera, haga clic aquí.

Y para más información sobre transformación digital de la banca está ayudando a las instituciones financieras a mejorar las relaciones con los clientes, manténgase atento a las próximas ediciones.

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