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La IA y el ML impulsarán el futuro de la relación banco-cliente

Los bancos deben aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la experiencia de sus clientes, recomienda everis.

El modelo de relación entre la banca y sus clientes se encuentra en un constante proceso de evolución. Ante el progresivo cierre de oficinas, las grandes diferencias generacionales entre los perfiles de clientes y, por supuesto, el impacto de la pandemia, se ha dado origen a un ecosistema propicio para que la banca conversacional se vuelva uno de los principales ejes de comunicación entre ambas partes y enriquezca la experiencia de los usuarios de servicios financieros, afirmó la consultora everis, parte del grupo NTT DATA.

En ese sentido, los bancos deben optimizar el uso de la tecnología aprovechando la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para mejorar la experiencia de cada uno de sus clientes, recomendó la empresa. La banca conversacional, basada en asistentes inteligentes virtuales que permiten que cualquiera de las dos partes pueda iniciar un diálogo, puede ayudar tanto en funciones rutinarias básicas (proporcionar el saldo de una cuenta o informar sobre el precio de una acción), como en la gestión y el asesoramiento de las finanzas personales.

Teniendo esto en cuenta, everis, ha identificado las siete tendencias que más están influenciando la adopción de asistentes conversacionales en el sector financiero:

  1. Control del gasto de los centros de contacto: Los bancos han acelerado la adopción de asistentes virtuales que pueden manejar llamadas y consultas lo suficientemente simples como para no requerir intervención humana. Además de reducir el costo de la mano de obra, los asistentes virtuales mejoran la experiencia del usuario al reducir significativamente los tiempos de espera innecesarios.
  2. Interacción entre el hombre y la máquina (modelo híbrido de atención al cliente): Permite a los bancos agilizar las solicitudes más simples, dejando solo las operaciones más complejas a los humanos. Por otro lado, es un modelo muy útil para los agentes, ya que les permite recopilar información valiosa sobre el cliente y anticiparse a sus necesidades.
  3. Nuevos modelos de relación basadas en la aplicación de inteligencia artificial: Si bien la IA se utiliza actualmente principalmente para casos de uso informativos simples, ahora es posible ir un paso más allá e incluir actividades transaccionales y proactivas, lo que hace que este canal sea más relevante que nunca.
  4. Asesoramiento financiero proactivo de las finanzas personales: En la industria financiera, se debe poder realizar las transacciones bancarias más habituales y, al mismo tiempo, hacer sugerencias para el futuro, adaptadas a la situación particular de cada cliente.
  5. Biometría vocal para atajar los fraudes: Debido a su alta sensibilidad a las amenazas de fraude y robo de identidad, la banca es uno de los sectores pioneros en el uso de la biometría, que se está utilizando en los sistemas de registro, atención al cliente y la incorporación de nuevos clientes.
  6. Aprendizaje automático para mejorar las capacidades de comprensión del asistente virtual: Estos modelos ya han alcanzado un buen nivel funcional de charla trivial, generación de texto y resúmenes automáticos en inglés, lo que ayudará a que la experiencia de aprendizaje de los asistentes virtuales sea más dinámica y humanizarán sus servicios para mejorar la experiencia del cliente.
  7. Un megabot y muchos bots especializados para mejorar la atención al cliente: Ayuda a servir mejor al cliente, ya que permite capacitar verticalmente al asistente virtual en un área empresarial específica de interés. Y, por otro lado, el banco evita la sobrecarga que puede ocurrir con un solo asistente virtual.

Pese a estos avances tecnológicos, la consultora señala que aún queda camino por recorrer para llegar a un punto en el que estas nuevas herramientas se adopten de forma masiva y se conviertan en un elemento habitual dentro de la relación de los bancos con sus clientes.

«La velocidad de implantación de estas soluciones depende de la evolución y aplicación de estas nuevas tecnologías para optimizar costos y recursos de los bancos. Todo ello, además, no debe suponer un descenso en el nivel de confianza de los clientes, sino que debe aportar seguridad y valor añadido a la personalización de los servicios y productos», indicó everis.

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