מדוע חסכון בטכנולוגיית בינה מלאכותית בדיבור עלולה לעלות לבנקים מיליארדים

במשך שנים, מיליארדי הון סיכון זרמו לבנקי פינטק כמו Chime ו-N26, על ההימור שצעירים כאלה יכולים לגרש את חלק הארי של נכסים של 469 טריליון דולר המוערכים בעולם על ידי מוסדות פיננסיים אחרים ובנקים קמעונאיים.

הבנקים החזיקו מעמד במהלך המגיפה, ודיווחו על רווחי שיא של 2021 על שיעורי חיוב נמוכים, עליית פיקדונות לקוחות והזדמנויות השקעה משגשגות. עם זאת, סקר חדש של 142 מנהלי בנקאות ברחבי העולם, שנערך על ידי Capgemini ו-Qorus עבור דו"ח הבנקאות הקמעונאית העולמית 2022, מצא כי 70% מהם סבורים שאין להם ניתוח נתונים בסיסי ויכולות בינה מלאכותית כדי להתחרות בטווח הארוך.

מה החשש הכי גדול? חווית לקוח. הטכנולוגיה המעצימה את הפיננסים המבוזרים - היכן שהצרכנים הבנקים מתי והיכן שהם רוצים - מתוגברת כעת עם חווית בנקאות מתוחכמת יותר, מונעת בינה מלאכותית. אפליקציות סלולריות מאפשרות יותר מסתם תשלום חשבונות, שכן עוזרים וירטואליים חדורי בינה מלאכותית מתריעים ללקוחות על פעילות הונאה פוטנציאלית או מעבירים כסף באמצעות פקודות קוליות.

בעוד שחקני פינטק וטכנולוגיה כמו אפל וגוגל יוצרים מערכות מהירות וקלות לשימוש לאינטראקציות עם לקוחות, לבנקים מכהנים יש מערכות מיושנות שמקשות יותר למנף את הררי הנתונים האישיים, הפיננסיים ואפילו החברתיים שהם צברו. עבור כל לקוח.

יתרה מכך, רבים מתגעגעים לבסיס הטכנולוגי של עוזר הקולי שהצרכנים מאמצים בהמוניהם. כ-50% מ-8,000 לקוחות בנקאיים שנסקרו בדו"ח Capgemini הנ"ל ציינו את העוזרות הקוליות כתכונה שהם הכי רוצים לראות, אך רק 35% מהמנהלים בבנק ראו זאת בראש סדר העדיפויות.

AI דיבור מודע להקשר

ואפילו למי שמאמץ זיהוי דיבור אוטומטי, טקסט לדיבור ועיבוד שפה טבעית, בחירת הטכנולוגיה הנכונה היא המפתח לכל מה שבא בהמשך הדרך לנאמנות לקוחות מתמשכת וגוברת.

בינה מלאכותית מסייעת לנציגי המוקדים לספק תשובות ופתרונות טובים יותר על ידי שימוש בעוזרים וירטואליים ובצ'אטבוטים בשלבים הראשונים של השיחה כדי להבין את הבעיה ואף לפתור אותה במלואה. NatWest, שבסיסה בבריטניה, דיווחה לאחרונה ש-Cora - העוזרת הוירטואלית מבוססת הבינה המלאכותית של הבנק לשיחה - מטפלת ב-58% יותר פניות משנה לשנה ומשלימה 40% מהאינטראקציות הללו ללא התערבות אנושית.

בעקבות הכסף

פתרון דיגיטלי של פניות לקוחות מניב חיסכון משמעותי בעלויות לבנקים, שצפויים לחסוך 7.3 מיליארד דולר עד 2023 באמצעות שימוש בעוזרים וירטואליים, על פי מחקר שנערך לאחרונה על ידי Juniper Research.

בנקים שהתמקדו אך ורק בחיסכון בעלויות מנסים בדרך כלל להסתפק בתוכנת בינה מלאכותית בדיבור המזהה כ-80% מהמילים הנאמרות על ידי לקוח. הסיבה: אין להם את משאבי המפתחים להתאים אישית את תוכנת הצ'טבוט להבנת מילים או ביטויים ייחודיים לתעשייה.

עם זאת, השימוש בטקטיקה זו מוביל ללב של האם לקוח רואה שכל אינטראקציה מועילה או לא מועילה. בתחרות עם פינטק, זיהוי דיבור אוטומטי וטכנולוגיית טקסט לדיבור חייבות להיות ספציפיות לתעשייה ואפילו לחברה.

משחק החדשנות

כדי לעשות דיבור נכון, זה מתחיל בזיהוי דיבור אוטומטי. מבלי להגיע לדיוק מעל 85%, השירותים במורד הזרם המשתמשים ב-AI דיבור כבסיס לא יניעו את התוצאות העסקיות הצפויות או יספקו את ההשפעה שמצפה להם.

חלקם כוללים ניתוח סנטימנטים, היפר-פרסונליזציה ואפילו רישום רגולטורי. על ידי עבודה עם תוכנת זיהוי דיבור שכבר יש לה אלפי דגמים מאומנים מראש, בנקים יכולים להגדיל במהירות פשוט על ידי התאמת הדרכה נוספת לצרכים הספציפיים שלהם. לאחר מכן, הם יכולים לספק את אותה חוויה בכל מקום - במקום, בענן והיברידית.

הבנקים עדיין לומדים את היתרונות והחסרונות של חדשנות בפלטפורמות. ללא בסיס חזק בזיהוי דיבור אוטומטי וטכנולוגיית טקסט לדיבור, יצירה וקידום של מוצרים פיננסיים חדשים, שמירה על קשרי לקוחות וחידוש באמצעות שותפויות הן הצעות רעועות במקרה הטוב.