Por qué escatimar en tecnología de IA de voz podría costar miles de millones a los bancos

Durante años, se han invertido miles de millones en capital de riesgo en bancos fintech como Chime y N26 con la apuesta de que estas nuevas empresas pueden arrebatar la mayor parte de un estimado de $ 469 billones en activos en poder de otras instituciones financieras y bancos minoristas a nivel mundial.

Los bancos se han mantenido firmes durante la pandemia, informando ganancias récord en 2021 en bajas tasas de cancelación, aumento de los depósitos de los clientes y prósperas oportunidades de inversión. Sin embargo, una nueva encuesta de 142 ejecutivos bancarios de todo el mundo, realizada por Capgemini y Qorus para el Informe de banca minorista mundial 2022, encontró que el 70% de ellos cree que carecen de análisis de datos fundamentales y capacidades de inteligencia artificial para competir a largo plazo.

¿Cuál es la mayor preocupación? Experiencia del cliente. La tecnología que potencia las finanzas descentralizadas, donde los consumidores realizan operaciones bancarias cuando y donde quieren, ahora se complementa con una experiencia bancaria más sofisticada impulsada por IA. Las aplicaciones móviles permiten más que solo el pago de facturas, ya que los asistentes virtuales infundidos con IA alertan a los clientes sobre posibles actividades fraudulentas o transfieren dinero a través de comandos de voz.

Mientras que las fintech y los actores tecnológicos como Apple y Google están creando sistemas rápidos y fáciles de usar para las interacciones con los clientes, los bancos establecidos tienen sistemas heredados obsoletos que dificultan el aprovechamiento de las montañas de datos personales, financieros e incluso sociales que han acumulado. para cada cliente.

Además, a muchos les falta la tecnología fundamental de asistente de voz que los consumidores están adoptando en masa. Alrededor del 50 % de los 8,000 clientes bancarios encuestados en el informe de Capgemini mencionado anteriormente mencionaron los asistentes de voz como una característica que más les gustaría ver, pero solo el 35 % de los ejecutivos bancarios lo vieron como una prioridad.

IA de voz sensible al contexto

E incluso para aquellos que están adoptando el reconocimiento automático de voz, texto a voz y procesamiento de lenguaje natural, elegir la tecnología adecuada es clave para todo lo que sigue en el camino hacia la lealtad continua y creciente del cliente.

La IA ayuda a los representantes del centro de llamadas a brindar mejores respuestas y soluciones mediante el uso de asistentes virtuales y chatbots en las fases iniciales de una llamada para comprender el problema e incluso resolverlo por completo. NatWest, con sede en el Reino Unido, informó recientemente que Cora, el asistente virtual conversacional basado en IA del banco, maneja un 58 % más de consultas año tras año y completa el 40 % de esas interacciones sin intervención humana.

Siguiendo el dinero

La resolución digital de las consultas de los clientes genera ahorros de costos significativos para los bancos, que se espera que ahorren $ 7.3 mil millones para 2023 mediante el uso de asistentes virtuales, según un estudio reciente de Juniper Research.

Los bancos que se enfocan únicamente en esos ahorros de costos generalmente intentan arreglárselas con un software de IA de voz que reconoce aproximadamente el 80% de las palabras pronunciadas por un cliente. La razón: no tienen los recursos de desarrollo para personalizar el software de chatbot para comprender palabras o frases exclusivas de la industria.

El empleo de esa táctica, sin embargo, va al núcleo de si un cliente considera que cada interacción es útil o inútil. En competencia con las fintech, el reconocimiento de voz automatizado y la tecnología de texto a voz deben ser específicos de la industria e incluso de la empresa.

El juego de la innovación

Para hablar bien, comienza con el reconocimiento de voz automático. Sin obtener una precisión superior al 85 %, los servicios posteriores que utilizan la IA de voz como base no generarán los resultados comerciales esperados ni generarán el impacto esperado.

Algunos de estos incluyen análisis de sentimientos, hiperpersonalización e incluso mantenimiento de registros regulatorios. Al trabajar con un software de reconocimiento de voz que ya tiene miles de modelos preentrenados, los bancos pueden escalar rápidamente simplemente adaptando la capacitación adicional a sus necesidades específicas. Luego, pueden brindar la misma experiencia en cualquier lugar: en las instalaciones, en la nube e híbrida.

Los bancos todavía están aprendiendo los entresijos de la innovación de plataformas. Sin una base sólida en el reconocimiento de voz automatizado y la tecnología de texto a voz, la creación y promoción de nuevos productos financieros, el mantenimiento de las relaciones con los clientes y la innovación a través de asociaciones son, en el mejor de los casos, propuestas inestables.