لماذا التقليل من استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في الكلام قد يكلف البنوك المليارات

لسنوات ، تدفق رأس المال الاستثماري المليارات على بنوك التكنولوجيا المالية مثل Chime و N26 على رهان يمكن لمثل هذه الشركات الناشئة أن تنتزع حصة الأسد من الأصول المقدرة بنحو 469 تريليون دولار المملوكة عالميًا من قبل المؤسسات المالية الأخرى وبنوك التجزئة.

احتفظت البنوك بمفردها خلال الوباء ، حيث سجلت أرباحًا قياسية لعام 2021 مع معدلات خصم منخفضة ، وزيادة ودائع العملاء ، وفرص الاستثمار المزدهرة. ومع ذلك ، وجدت دراسة استقصائية جديدة شملت 142 مديرًا تنفيذيًا مصرفيًا حول العالم ، أجراها Capgemini و Qorus لتقرير الخدمات المصرفية للأفراد العالمية 2022 ، أن 70٪ منهم يعتقدون أنهم يفتقرون إلى تحليل البيانات التأسيسي وقدرات الذكاء الاصطناعي للمنافسة على المدى الطويل.

ما هو أكبر مصدر للقلق؟ تجربة الزبون. التكنولوجيا التي تمكّن التمويل اللامركزي - حيث يقوم المستهلكون بالتمويل متى وأينما يريدون - يتم تعزيزها الآن بتجربة مصرفية أكثر تطوراً تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تتيح تطبيقات الأجهزة المحمولة أكثر من مجرد دفع الفواتير حيث يقوم المساعدون الافتراضيون المزودون بالذكاء الاصطناعي بتنبيه العملاء إلى نشاط احتيالي محتمل أو تحويل الأموال عبر الأوامر الصوتية.

بينما تعمل شركات التكنولوجيا المالية والشركات التقنية مثل Apple و Google على إنشاء أنظمة سريعة وسهلة الاستخدام للتفاعل مع العملاء ، فإن البنوك الحالية لديها أنظمة قديمة قديمة تجعل من الصعب الاستفادة من تلال البيانات الشخصية والمالية وحتى الاجتماعية التي جمعتها لكل عميل.

علاوة على ذلك ، يفتقد الكثيرون لتقنية المساعد الصوتي الأساسية التي يتبناها المستهلكون بأعداد كبيرة. أشار حوالي 50٪ من 8,000 عميل مصرفي شملهم الاستطلاع في تقرير Capgemini المذكور أعلاه إلى أن المساعدين الصوتيين هم ميزة يرغبون في رؤيتها أكثر من غيرهم ، إلا أن 35٪ فقط من المديرين التنفيذيين للبنوك اعتبروا ذلك من أولوياتهم.

خطاب مدرك للسياق AI

وحتى بالنسبة لأولئك الذين يتبنون التعرف التلقائي على الكلام وتحويل النص إلى كلام ومعالجة اللغة الطبيعية ، فإن اختيار التكنولوجيا المناسبة هو مفتاح لكل ما يلي على طريق ولاء العملاء المستمر والمتزايد.

يساعد الذكاء الاصطناعي ممثلي مركز الاتصال على تقديم إجابات وحلول أفضل باستخدام مساعدين افتراضيين وروبوتات محادثة في المراحل الأولى من المكالمة لفهم المشكلة وحتى حلها بالكامل. ذكرت شركة NatWest ومقرها المملكة المتحدة مؤخرًا أن Cora - المساعد الافتراضي للمحادثة القائم على الذكاء الاصطناعي للبنك - يتعامل مع 58٪ من الاستفسارات الإضافية سنويًا ويستكمل 40٪ من تلك التفاعلات دون تدخل بشري.

بعد المال

يؤدي الحل الرقمي لاستفسارات العملاء إلى تحقيق وفورات كبيرة في التكاليف للبنوك ، التي من المتوقع أن توفر 7.3 مليار دولار بحلول عام 2023 من خلال استخدام المساعدين الافتراضيين ، وفقًا لدراسة حديثة أجرتها شركة Juniper Research.

عادة ما تحاول البنوك التي تركز فقط على وفورات التكلفة هذه الاكتفاء ببرنامج الذكاء الاصطناعي للكلام الذي يتعرف على حوالي 80٪ من الكلمات التي يتحدث بها العميل. السبب: ليس لديهم موارد المطور لتخصيص برنامج chatbot لفهم الكلمات أو العبارات الفريدة في الصناعة.

ومع ذلك ، فإن استخدام هذا التكتيك يذهب إلى جوهر ما إذا كان العميل يعتبر كل تفاعل مفيدًا أم غير مفيد. في المنافسة مع fintechs ، يجب أن تكون تقنية التعرف الآلي على الكلام وتحويل النص إلى كلام خاصة بالصناعة وحتى خاصة بالشركة.

لعبة الابتكار

للقيام بالكلام بشكل صحيح ، يبدأ بالتعرف التلقائي على الكلام. بدون الحصول على دقة أعلى من 85 ٪ ، لن تؤدي الخدمات النهائية التي تستخدم الكلام الذكاء الاصطناعي كأساس إلى تحقيق نتائج الأعمال المتوقعة أو تقديم التأثير الذي يتوقعه المرء.

يتضمن بعضها تحليل المشاعر والتخصيص المفرط وحتى حفظ السجلات التنظيمية. من خلال العمل مع برنامج التعرف على الكلام الذي يحتوي بالفعل على الآلاف من النماذج المدربة مسبقًا ، يمكن للبنوك التوسع بسرعة ببساطة عن طريق تخصيص مزيد من التدريب وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. بعد ذلك ، يمكنهم تقديم نفس التجربة في أي مكان - داخل الشركة وفي السحابة والهجين.

لا تزال البنوك تتعلم خصوصيات وعموميات ابتكار المنصات. بدون أساس قوي في التعرف الآلي على الكلام وتقنية تحويل النص إلى كلام ، فإن إنشاء منتجات مالية جديدة والترويج لها والحفاظ على علاقات العملاء والابتكار من خلال الشراكات هي مقترحات مهزوزة في أحسن الأحوال.