Waarom beknibbelen op spraak-AI-technologie banken miljarden kan kosten

Jarenlang zijn miljarden aan durfkapitaal in fintech-banken zoals Chime en N26 gestort, in de veronderstelling dat dergelijke parvenu het leeuwendeel van naar schatting $ 469 biljoen aan activa die wereldwijd door andere financiële instellingen en retailbanken worden gehouden, kunnen wegnemen.

Banken hebben hun mannetje staan ​​tijdens de pandemie en rapporteren recordwinsten voor 2021 op lage afboekingstarieven, stijgende klantdeposito's en bloeiende investeringsmogelijkheden. Maar uit een nieuw onderzoek onder 142 bankdirecteuren over de hele wereld, uitgevoerd door Capgemini en Qorus voor het World Retail Banking Report 2022, bleek dat 70% van hen gelooft dat ze geen fundamentele data-analyse en AI-mogelijkheden hebben om op lange termijn te concurreren.

Wat is de grootste zorg? Klantenervaring. De technologie die gedecentraliseerde financiering mogelijk maakt - waar consumenten bankieren wanneer en waar ze willen - is nu uitgebreid met een meer geavanceerde, AI-gestuurde bankervaring. Mobiele apps maken meer mogelijk dan alleen het betalen van facturen, aangezien virtuele assistenten met kunstmatige intelligentie klanten waarschuwen voor mogelijke frauduleuze activiteiten of geld overmaken via spraakopdrachten.

Terwijl fintechs en technologiespelers zoals Apple en Google snelle, gebruiksvriendelijke systemen voor klantinteracties creëren, hebben gevestigde banken verouderde legacy-systemen die het moeilijker maken om gebruik te maken van de bergen persoonlijke, financiële en zelfs sociale gegevens die ze hebben verzameld voor elke klant.

Bovendien missen velen de fundamentele stemassistenttechnologie die consumenten massaal omarmen. Ongeveer 50% van de 8,000 bankklanten die in het bovengenoemde Capgemini-rapport werden ondervraagd, noemde spraakassistenten als een functie die ze het meest zouden willen zien, maar slechts 35% van de bankdirecteuren zag dit als een prioriteit.

Contextbewuste spraak AI

En zelfs voor degenen die automatische spraakherkenning, tekst-naar-spraak en natuurlijke taalverwerking gebruiken, is het kiezen van de juiste technologie de sleutel tot alles wat volgt op de weg naar voortdurende en groeiende klantloyaliteit.

AI helpt callcentermedewerkers om betere antwoorden en oplossingen te bieden door in de beginfase van een gesprek virtuele assistenten en chatbots te gebruiken om het probleem te begrijpen en zelfs volledig op te lossen. Het in het VK gevestigde NatWest meldde onlangs dat Cora - de conversatie-AI-gebaseerde virtuele assistent van de bank - jaar op jaar 58% meer vragen afhandelt en 40% van die interacties afhandelt zonder menselijke tussenkomst.

Het geld volgen

Volgens een recent onderzoek van Juniper Research zorgt de digitale oplossing van vragen van klanten voor aanzienlijke kostenbesparingen voor banken, die tegen 7.3 naar verwachting 2023 miljard dollar zullen besparen door het gebruik van virtuele assistenten.

Banken die zich uitsluitend richten op die kostenbesparingen, proberen doorgaans genoegen te nemen met spraak-AI-software die ongeveer 80% van de woorden van een klant herkent. De reden: ze hebben niet de middelen voor ontwikkelaars om chatbotsoftware aan te passen om woorden of zinsdelen te begrijpen die uniek zijn voor de branche.

Het toepassen van die tactiek gaat echter tot de kern van de vraag of een klant elke interactie nuttig of nutteloos vindt. In concurrentie met fintechs moeten geautomatiseerde spraakherkenning en tekst-naar-spraaktechnologie branche- en zelfs bedrijfsspecifiek zijn.

Het innovatiespel

Om spraak goed te doen, begint het met automatische spraakherkenning. Zonder een nauwkeurigheid van meer dan 85%, zullen de downstream-services die spraak-AI als basis gebruiken, niet de verwachte bedrijfsresultaten stimuleren of de verwachte impact leveren.

Sommige hiervan omvatten sentimentanalyse, hyperpersonalisatie en zelfs het bijhouden van wettelijke registraties. Door te werken met spraakherkenningssoftware die al duizenden voorgetrainde modellen heeft, kunnen banken snel schalen door simpelweg verdere training af te stemmen op hun specifieke behoeften. Vervolgens kunnen ze overal dezelfde ervaring bieden: on-premise, in de cloud en hybride.

Banken leren nog steeds de ins en outs van platforminnovatie. Zonder een sterke basis in geautomatiseerde spraakherkenning en tekst-naar-spraaktechnologie, zijn het creëren en promoten van nieuwe financiële producten, het onderhouden van klantrelaties en innoveren door middel van partnerschappen op zijn best wankele voorstellen.