Después de las últimas noticias del sector bancario, no cabe duda de que la tecnología de inteligencia artificial (AI) está comenzando a adquirir una mayor presencia en el sector de la banca gracias a diferentes proyectos en los últimos años, la gran parte de ellos relacionados con la experiencia bancaria del consumidor.
La previsión es que esta inversión siga creciendo en los próximos años, y lo que es aún más interesante, no solo se usarán técnicas de inteligencia artificial en los servicios orientados al cliente, dada la importancia del uso del móvil, sino también ayudando a las entidades financieras a hacer un mejor uso de los datos que poseen de los clientes.
Uno de los bancos pioneros en aplicar la IA fue RBS con su chatbot Luvo. El Bank of Scotland ha comenzado un test de un sistema basado en el dispositivo iPhone, mientras que Standard Chartered tiene previsto presentar otro proyecto el próximo año. En Brasil, Banco Original ya está valorando en qué áreas de su negocio puede aplicar de manera efectiva la IA.
En España de momento hay pocas iniciativas pero con un futuro muy prometedor. BBVA lanzó en 2009 Nathalie, un asistente virtual para el uso interno de sus empleados. Su funcionalidad se basa en contestar a las preguntas sobre actividades corrientes, proyectos, tecnología e información en general sobre cada departamento. Por otro lado, CaixaBank cuenta con un bot en Twitter, que ayuda a los clientes a localizar las oficinas más cercanas a un determinado lugar y ofrece información actualizada sobre la cotización de la entidad financiera en Bolsa.
Servicios IA orientados al cliente: los chatbot
Los chatbots son una tecnología basada en inteligencia artificial, gracias a la cual las máquinas o bots, pueden interactuar con los usuarios utilizando un lenguaje natural. Se calcula que a día de hoy existen unos 30.000 chatbots funcionando en diferentes sectores por todo el mundo.
Estos chatbots pueden dialogar y responder a una serie de consultas básicas, gracias a que pueden acceder instantáneamente a información relevante de bases de conocimiento, bases de datos de CRM, etc. Si bien para preguntas más complejas, en la mayoría de los casos aún se requiere que los humanos cubran ciertas carencias y respondan a estas consultas. La teoría dice que cuantas más preguntas respondan, gracias a la IA, más aprenderán de ellas y podrán responder preguntas cada vez más complejas.
Los chatbots pueden cumplir diferentes funciones, concretamente para el sector banca, estas funcionalidades aplicadas podrían ser:
- Servicio web de atención al cliente, resolviendo las preguntas y consultas realizadas mediante mensaje escrito o de voz
- Mostrar ofertas y promociones que los clientes tienen a su disposición y cuáles se adaptan mejor a sus intereses y a su lugar de residencia.
- Asistente de navegación, donde el chatbot puede darles la bienvenida y guiarles por ejemplo durante un proceso de registro y resolver las posibles dudas del cliente hasta que lo finalice.
Algunas ventajas de trabajar con chatbot
Velocidad en resolver las posibles dudas de los clientes.
Reducción de costes asociados al personal o reasignación de este personal hacia funciones que requieren habilidades más avanzadas, aquellas que aún no pueden ser replicadas por las máquinas.
Disponibilidad 24/7/365 ofreciendo respuestas inmediatas.
Imagen de marca respecto al mensaje y ajustándose a las necesidades del negocio.
Recopilación de información e integración automática de la misma en el CRM para conocer mejor a los clientes.
Servicios IA orientados al uso de datos
Aquí es donde AI es decisiva, al aplicar las técnicas de aprendizaje automático a los datos de los clientes, millones de datos, los bancos pueden crear perfiles totalmente detallados de cada individuo ofreciendo un mejor servicio a cada cliente.
Un paso adicional y a donde apunta la tendencia, será incorporar datos de servicios terceros como pueden ser las redes sociales para completar cualquier laguna en el perfil. Esto proporciona un punto de partida efectivo desde el cual aplicar las técnicas de IA con el objetivo final de poder ofrecer servicios y soluciones relevantes y personalizadas para cada cliente en tiempo real. Pongamos un ejemplo: un cliente hace una compra de un automóvil, es en ese momento exacto cuando se le ha de ofrecer una póliza de seguro a medida. Este tipo de acción automatizada e inteligente ayuda a fidelizar y aumentar la lealtad del cliente ya que se le brindan promociones y ofertas de valor añadido en tiempo real.
