Perché lesinare sulla tecnologia dell’intelligenza artificiale vocale potrebbe costare miliardi alle banche

Per anni, miliardi di capitale di rischio sono stati riversati nelle banche fintech come Chime e N26 nella scommessa che tali nuove imprese possano strappare la parte del leone di circa 469 trilioni di dollari di asset detenuti a livello globale da altri istituti finanziari e banche al dettaglio.

Le banche hanno resistito alla pandemia, registrando profitti record nel 2021 grazie a bassi tassi di addebito, all’aumento dei depositi dei clienti e alle fiorenti opportunità di investimento. Tuttavia, da un nuovo sondaggio condotto da Capgemini e Qorus per il World Retail Banking Report 142 su 2022 dirigenti bancari in tutto il mondo, è emerso che il 70% di loro ritiene di non avere analisi fondamentali dei dati e capacità di intelligenza artificiale per competere a lungo termine.

Qual è la preoccupazione più grande? Esperienza del cliente. La tecnologia che consente la finanza decentralizzata – dove i consumatori effettuano operazioni bancarie quando e dove vogliono – è ora arricchita con un’esperienza bancaria più sofisticata e basata sull’intelligenza artificiale. Le app mobili consentono molto più del semplice pagamento delle bollette poiché gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale avvisano i clienti di potenziali attività fraudolente o trasferiscono denaro tramite comandi vocali.

Mentre le fintech e gli attori tecnologici come Apple e Google stanno creando sistemi veloci e facili da usare per le interazioni con i clienti, le banche esistenti hanno sistemi legacy obsoleti che rendono più difficile sfruttare le montagne di dati personali, finanziari e persino sociali che hanno accumulato. per ciascun cliente.

Inoltre, a molti manca la tecnologia fondamentale dell’assistente vocale che i consumatori stanno abbracciando in massa. Circa il 50% degli 8,000 clienti bancari intervistati nel già citato rapporto Capgemini ha citato gli assistenti vocali come una funzionalità che desiderano vedere di più, ma solo il 35% dei dirigenti bancari li considera una priorità.

AI vocale sensibile al contesto

E anche per coloro che stanno adottando il riconoscimento vocale automatico, la sintesi vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale, la scelta della tecnologia giusta è fondamentale per tutto ciò che segue sulla strada verso una fidelizzazione continua e crescente dei clienti.

L'intelligenza artificiale aiuta i rappresentanti dei call center a fornire risposte e soluzioni migliori utilizzando assistenti virtuali e chatbot nelle fasi iniziali di una chiamata per comprendere il problema e persino risolverlo completamente. NatWest, con sede nel Regno Unito, ha recentemente riferito che Cora, l’assistente virtuale conversazionale della banca basata sull’intelligenza artificiale, gestisce il 58% in più di richieste anno dopo anno e sta completando il 40% di tali interazioni senza intervento umano.

Seguendo i soldi

Secondo un recente studio di Juniper Research, la risoluzione digitale delle richieste dei clienti comporta notevoli risparmi sui costi per le banche, che dovrebbero risparmiare 7.3 miliardi di dollari entro il 2023 attraverso l’uso di assistenti virtuali.

Le banche che si concentrano esclusivamente su questi risparmi sui costi in genere cercano di accontentarsi di un software di intelligenza artificiale vocale che riconosce circa l’80% delle parole pronunciate da un cliente. Il motivo: non hanno le risorse di sviluppo per personalizzare il software chatbot per comprendere parole o frasi uniche del settore.

L'utilizzo di questa tattica, tuttavia, è fondamentale per determinare se un cliente considera ogni interazione utile o inutile. In concorrenza con le tecnologie fintech, il riconoscimento vocale automatizzato e la tecnologia di sintesi vocale devono essere specifici del settore e persino dell’azienda.

Il gioco dell'innovazione

Per parlare bene, si inizia con il riconoscimento vocale automatico. Senza ottenere una precisione superiore all’85%, i servizi downstream che utilizzano l’intelligenza artificiale vocale come base non porteranno ai risultati aziendali attesi né forniranno l’impatto atteso.

Alcuni di questi includono l’analisi del sentiment, l’iper-personalizzazione e persino la tenuta dei registri normativi. Lavorando con un software di riconoscimento vocale che dispone già di migliaia di modelli pre-addestrati, le banche possono crescere rapidamente semplicemente adattando la formazione ulteriore alle loro esigenze specifiche. Quindi, possono offrire la stessa esperienza ovunque: on-premise, nel cloud e in modalità ibrida.

Le banche stanno ancora imparando i dettagli dell’innovazione della piattaforma. Senza una solida base nel riconoscimento vocale automatizzato e nella tecnologia di sintesi vocale, la creazione e la promozione di nuovi prodotti finanziari, il mantenimento delle relazioni con i clienti e l'innovazione attraverso le partnership sono, nella migliore delle ipotesi, proposte traballanti.