何年もの間、数十億ドルのベンチャーキャピタルが、チャイムやN26などのフィンテック銀行に注ぎ込まれてきました。そのような新興企業が、他の金融機関や小売銀行が世界中で保有する推定469兆ドルの資産の大部分を奪うことができるという賭けです。
スピーチを正しく行うには、自動音声認識から始めます
銀行はパンデミックの間も持ちこたえ、2021 年の記録的な利益を報告しており、これは低い償却率、顧客預金の増加、投資機会の活発化によるものです。 しかし、ワールド リテール バンキング レポート 142 のためにキャップジェミニと Qorus が実施した、世界中の 2022 人の銀行幹部を対象とした新しい調査では、彼らの 70% が、長期的に競争するための基本的なデータ分析と AI 能力が不足していると考えていることがわかりました。
最大の懸念は何ですか？ 顧客体験。 消費者が好きなときに好きな場所で銀行取引を行う分散型金融を強化するテクノロジーは、より洗練された AI 主導の銀行体験で強化されています。 AI を活用した仮想アシスタントが潜在的な不正行為を顧客に警告したり、音声コマンドを介して送金したりすることで、モバイル アプリは支払いを請求するだけでなく、それ以上のことを可能にします。
Apple や Google などのフィンテック企業やテクノロジー企業が顧客とのやり取りのために高速で使いやすいシステムを作成している一方で、既存の銀行は時代遅れのレガシー システムを使用しており、蓄積した個人データ、財務データ、さらには社会データの山を活用することがより困難になっています。顧客ごとに。
さらに、多くのユーザーは、消費者が大挙して受け入れている基本的な音声アシスタント技術を見逃しています。 前述の Capgemini のレポートで調査された 50 の銀行顧客の約 8,000% が、最も欲しい機能として音声アシスタントを挙げましたが、銀行幹部の 35% だけが音声アシスタントを優先事項と見なしていました。
コンテキスト認識音声 AI
また、自動音声認識、テキスト読み上げ、自然言語処理を採用している企業にとっても、適切なテクノロジーを選択することは、顧客ロイヤルティを継続的に高めていくためのすべての鍵となります。
AI は、通話の初期段階で仮想アシスタントとチャットボットを使用して問題を理解し、さらには完全に解決することで、コール センターの担当者がより適切な回答とソリューションを提供できるようにします。 英国を拠点とする NatWest は最近、銀行の会話型 AI ベースの仮想アシスタントである Cora が処理する問い合わせが年々 58% 増加し、人間の介入なしでこれらのやり取りの 40% を完了していると報告しました。
お金をたどる
最近のジュニパー リサーチの調査によると、顧客の問い合わせをデジタルで解決することにより、銀行は大幅なコスト削減を実現できます。銀行は仮想アシスタントを使用することで、7.3 年までに 2023 億ドルを節約できると予想されています。
これらのコスト削減のみに焦点を当てている銀行は通常、顧客が話す言葉の約 80% を認識する音声 AI ソフトウェアで間に合わせようとします。 その理由は、業界固有の単語やフレーズを理解できるようにチャットボット ソフトウェアをカスタマイズするための開発者リソースがないからです。
ただし、その戦術を採用することは、顧客が各やり取りを役立つと考えるか、役に立たないと考えるかの核心になります。 フィンテック企業との競争において、自動音声認識およびテキスト読み上げ技術は、業界および企業固有のものでなければなりません。
イノベーションゲーム
スピーチを正しく行うには、自動音声認識から始めます。 85% を超える精度が得られなければ、音声 AI を基盤として使用するダウンストリーム サービスは、期待されるビジネス成果を推進したり、期待した効果をもたらしたりすることはありません。
これらには、センチメント分析、高度な個人化、さらには規制上の記録保持が含まれます。 すでに何千もの事前トレーニング済みモデルを備えた音声認識ソフトウェアを使用することで、銀行は特定のニーズに合わせてさらにトレーニングを調整するだけで、迅速に拡張できます。 その後、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドなど、どこでも同じエクスペリエンスを提供できます。
銀行は、プラットフォームのイノベーションの詳細をまだ学んでいます。 自動音声認識とテキスト読み上げ技術の強力な基盤がなければ、新しい金融商品の作成と販売促進、顧客関係の維持、パートナーシップによる革新は、どう見ても不安定な命題です。
