Чому економія на технології штучного інтелекту може коштувати банкам мільярди

Протягом багатьох років мільярди венчурного капіталу вливалися в фінтех-банки, такі як Chime і N26, на ставку, що такі вискочки зможуть вирвати левову частку активів, які оцінюють у 469 трильйонів доларів США, якими володіють інші фінансові установи та роздрібні банки.

Банки встояли під час пандемії, повідомивши про рекордні прибутки у 2021 році завдяки низьким ставкам списання, збільшенню депозитів клієнтів і процвітаючим інвестиційним можливостям. Проте нове опитування 142 банківських керівників у всьому світі, проведене Capgemini та Qorus для World Retail Banking Report 2022, показало, що 70% з них вважають, що їм не вистачає базового аналізу даних і можливостей штучного інтелекту, щоб довго конкурувати.

Що викликає найбільше занепокоєння? Клієнтський досвід. Технологія, що розширює можливості децентралізованого фінансування, де споживачі здійснюють банківські операції, коли і де вони хочуть, тепер доповнена більш складним банківським досвідом, керованим штучним інтелектом. Мобільні додатки дозволяють не тільки оплачувати рахунки, оскільки віртуальні помічники з штучним інтелектом сповіщають клієнтів про потенційні шахрайські дії або переказують гроші за допомогою голосових команд.

У той час як фінтех-компанії та технологічні гравці, такі як Apple і Google, створюють швидкі та прості у використанні системи для взаємодії з клієнтами, провідні банки мають застарілі старі системи, через які важче використовувати гори особистих, фінансових і навіть соціальних даних, які вони накопичили. для кожного клієнта.

Більше того, багатьом бракує базової технології голосового помічника, яку споживачі масово охоплюють. Близько 50% із 8,000 банківських клієнтів, опитаних у вищезгаданому звіті Capgemini, назвали голосові помічники функцією, яку вони хочуть бачити найбільше, але лише 35% керівників банків вважали це пріоритетом.

Контекстно-залежне мовлення ШІ

І навіть для тих, хто впроваджує автоматичне розпізнавання мовлення, перетворення тексту в мовлення та обробку природної мови, вибір правильної технології є ключовим для всього, що слідує на шляху до постійної та зростаючої лояльності клієнтів.

Штучний інтелект допомагає представникам кол-центру надавати кращі відповіді та рішення за допомогою віртуальних помічників і чат-ботів на початкових етапах розмови, щоб зрозуміти проблему та навіть повністю її вирішити. Британська компанія NatWest нещодавно повідомила, що Cora – банківський віртуальний помічник на основі штучного інтелекту – щороку обробляє на 58% більше запитів і виконує 40% цих взаємодій без втручання людини.

Слідом за грошима

Згідно з нещодавнім дослідженням Juniper Research, цифрове вирішення запитів клієнтів значно заощадить кошти банків, які, як очікується, заощадять 7.3 мільярда доларів до 2023 року завдяки використанню віртуальних помічників.

Банки, зосереджені виключно на цій економії, зазвичай намагаються обійтися програмним забезпеченням мовного штучного інтелекту, яке розпізнає близько 80% слів, вимовлених клієнтом. Причина: вони не мають ресурсів для розробників, щоб налаштувати програмне забезпечення для чат-ботів, щоб розуміти слова чи фрази, унікальні для галузі.

Однак застосування цієї тактики залежить від того, чи вважає клієнт кожну взаємодію корисною чи марною. У конкуренції з фінансовими технологіями автоматизоване розпізнавання мовлення та технологія перетворення тексту в мовлення мають бути специфічними для галузі та навіть компанії.

Інноваційна гра

Для правильного мовлення потрібно почати з автоматичного розпізнавання мовлення. Без отримання точності понад 85% подальші сервіси, які використовують мовний штучний інтелект як основу, не досягнуть очікуваних бізнес-результатів або забезпечать очікуваний вплив.

Деякі з них включають аналіз настроїв, гіперперсоналізацію та навіть регулятивне ведення записів. Працюючи з програмним забезпеченням для розпізнавання мовлення, яке вже має тисячі попередньо навчених моделей, банки можуть швидко масштабуватися, просто пристосовуючи подальше навчання до своїх конкретних потреб. Потім вони можуть надавати той самий досвід будь-де – локально, у хмарі та гібриді.

Банки все ще вивчають тонкощі інноваційної платформи. Без міцної основи в автоматизованому розпізнаванні мовлення та технології перетворення тексту в мовлення створення та просування нових фінансових продуктів, підтримка відносин з клієнтами та впровадження інновацій через партнерство є в кращому випадку хиткими пропозиціями.