Por que economizar na tecnologia de IA de fala pode custar bilhões aos bancos

Durante anos, bilhões em capital de risco foram investidos em fintechs como Chime e N26, apostando que essas startups podem arrebatar a maior parte de cerca de US$ 469 trilhões em ativos mantidos globalmente por outras instituições financeiras e bancos de varejo.

Os bancos se mantiveram firmes durante a pandemia, relatando lucros recordes em 2021 com baixas taxas de baixa, aumento dos depósitos de clientes e prósperas oportunidades de investimento. No entanto, uma nova pesquisa com 142 executivos bancários em todo o mundo, conduzida pela Capgemini e Qorus para o World Retail Banking Report 2022, descobriu que 70% deles acreditam que não possuem análise de dados fundamental e recursos de IA para competir a longo prazo.

Qual é a maior preocupação? Experiência do cliente. A tecnologia que capacita as finanças descentralizadas – onde os consumidores bancam quando e onde quiserem – agora é aumentada com uma experiência bancária mais sofisticada e orientada por IA. Os aplicativos móveis permitem mais do que apenas o pagamento de contas, pois assistentes virtuais com inteligência artificial alertam os clientes sobre possíveis atividades fraudulentas ou transferem dinheiro por meio de comandos de voz.

Enquanto fintechs e players de tecnologia como Apple e Google estão criando sistemas rápidos e fáceis de usar para interações com os clientes, os bancos incumbentes têm sistemas legados desatualizados que dificultam o aproveitamento das montanhas de dados pessoais, financeiros e até sociais que acumularam para cada cliente.

Além disso, muitos estão perdendo a tecnologia de assistente de voz fundamental que os consumidores estão adotando em massa. Cerca de 50% dos 8,000 clientes bancários pesquisados ​​no relatório Capgemini mencionado acima citaram os assistentes de voz como um recurso que eles mais desejam ver, mas apenas 35% dos executivos de bancos o consideram uma prioridade.

IA de fala sensível ao contexto

E mesmo para aqueles que estão adotando o reconhecimento automático de fala, conversão de texto em fala e processamento de linguagem natural, escolher a tecnologia certa é a chave para tudo o que segue no caminho para a fidelidade contínua e crescente do cliente.

A IA ajuda os representantes do call center a fornecer melhores respostas e soluções usando assistentes virtuais e chatbots nas fases iniciais de uma chamada para entender o problema e até mesmo resolvê-lo completamente. A NatWest, com sede no Reino Unido, informou recentemente que Cora – a assistente virtual de conversação baseada em IA do banco – está lidando com 58% mais consultas ano a ano e está concluindo 40% dessas interações sem intervenção humana.

Seguindo o dinheiro

A resolução digital das consultas dos clientes gera economias significativas de custos para os bancos, que devem economizar US$ 7.3 bilhões até 2023 com o uso de assistentes virtuais, de acordo com um estudo recente da Juniper Research.

Os bancos focados apenas nessas economias de custos geralmente tentam se contentar com o software de IA de fala que reconhece cerca de 80% das palavras faladas por um cliente. O motivo: eles não têm os recursos do desenvolvedor para personalizar o software do chatbot para entender palavras ou frases exclusivas do setor.

Empregar essa tática, no entanto, vai ao cerne de se um cliente considera cada interação útil ou inútil. Em concorrência com as fintechs, o reconhecimento automatizado de fala e a tecnologia de conversão de texto em fala devem ser específicos do setor e até mesmo da empresa.

O jogo da inovação

Para fazer a fala corretamente, ela começa com o reconhecimento automático de fala. Sem obter precisão acima de 85%, os serviços de downstream que usam a IA de fala como base não gerarão os resultados comerciais esperados ou fornecerão o impacto esperado.

Algumas delas incluem análise de sentimentos, hiperpersonalização e até mesmo manutenção de registros regulatórios. Ao trabalhar com software de reconhecimento de voz que já possui milhares de modelos pré-treinados, os bancos podem escalar rapidamente simplesmente adaptando o treinamento adicional às suas necessidades específicas. Então, eles podem oferecer a mesma experiência em qualquer lugar – no local, na nuvem e híbrido.

Os bancos ainda estão aprendendo os meandros da inovação de plataforma. Sem uma base sólida em reconhecimento automatizado de fala e tecnologia de conversão de texto em fala, criar e promover novos produtos financeiros, manter relacionamentos com clientes e inovar por meio de parcerias são, na melhor das hipóteses, propostas instáveis.