Uno sforzo sovrumano. Letteralmente. Perché Jim non è umano. È un robot.
In January 2017, a client agent named Jim set a world record for paying a claim on behalf of insurance start-up Lemonade. It took Jim just three seconds to cross-refer the complaint with the customer's policy, run anti-fraud algorithms, and send wiring instructions to the bank.
Uno sforzo sovrumano. Letteralmente. Perché Jim non è umano. È un robot.
Jim fa parte di un esercito di programmi di conversazione basati sull’intelligenza artificiale che sta cambiando il modo in cui le persone interagiscono con le società di servizi finanziari. Altre società che hanno lanciato robot includono Mastercard, Wells Fargo, Capital One e molte altre.
Chat bots have emerged out of dissatisfaction with how customers find answers to important questions. Historically, consumers had three basic options: visiting a physical location; call an agent; browse a website / app.
Nessuno è l’ideale. I robot conversazionali offrono un’alternativa interessante. In teoria, promettono il meglio dell’esperienza umana (conversazione naturale) e anche il meglio del digitale (istantaneo e conveniente).
Sebbene agenti di “live chat” siano presenti da alcuni anni su siti desktop come Amazon ed eBay, i dispositivi mobili hanno accelerato il concetto. Dopo tutto, il cellulare è “sempre attivo” ed è un mezzo di messaggistica molto più naturale rispetto al PC.
Facebook ha probabilmente dato il via all’era dell’IA mobile quando ha dato ai marchi la possibilità di creare bot per Facebook Messenger nel 2015. Ora ci sono decine di migliaia sulla piattaforma.
Seguirono altre piattaforme. I robot sono ora supportati su più canali come Twitter is Slack. Tuttavia, sebbene questi canali siano popolari, non sono universali. Ecco perché anche SMS è diventata una piattaforma fondamentale per i robot.
In effetti, la messaggistica bot è ora un pezzo crescente di uno spazio SMS aziendale del valore di $ 17 miliardi nel 2016 e di $ 58,75 miliardi previsti entro il 2020 (secondo mobileSquared). L’emergere di una forma di SMS di nuova generazione chiamata RCS – che offre molte funzionalità avanzate – dovrebbe accelerare questo processo.
To date, companies are very interested in robots. Ovum's 2017 corporate messaging survey found:
- Il 25% delle organizzazioni utilizza già i bot per interagire con i clienti.
- The 92% of organizations that use bots do so to automate customer-facing functions.
- The 88% uses them to reduce churning.
- The 84% uses them to reduce backend costs.
- Il 72% ritiene che i robot siano più economici ed efficaci delle app.
By 2020, there could be 3.18 billion global monthly active mobile unique chat app users.
E, per ripetere, le società di servizi finanziari stanno guidando la carica. Uno dei motivi è che i clienti delle banche tendono a porre lo stesso ampio gruppo di domande:
Qual è il mio saldo?
How much did I spend?
What is this charge for?
Queste domande sono, in teoria, più facili da rispondere per un bot rispetto a più query aperte (che in genere vengono reindirizzate a un agente umano).
Eye-popping
While robots offer customers quick answers on platforms that are convenient for them, they also bring radical new efficiencies to banks. Robots don't need a salary, vacation, or insurance. They work 24 hours a day.
Quindi, i risparmi potrebbero essere strabilianti. “Nei prossimi 15 anni, è probabile che il 45% e forse fino al 75% dei posti di lavoro nel settore dei servizi finanziari saranno eseguiti da robot”, afferma Cliff Justice, responsabile della consulenza di KPMG. “Ciò dovrebbe tradursi in enormi risparmi sui costi fino al 75% per le aziende che entrano a far parte”.
Juniper Research predicts that healthcare and banking savings could be $ 0.70 per interaction. That's over $ 8 billion a year by 2022.
Ma i clienti resisteranno? Non c’è dubbio che la posta in gioco sia più alta per le banche rispetto ad altri quando si tratta di AI. In un rapporto del 2016, Forrester ha consigliato cautela. “Il denaro è un’area in cui le persone sono meno disposte a sopportare robot mediocri”, ha detto.
“Se TacoBot di Taco Bell non comprende la richiesta di una persona e ordina tre tacos anziché uno, è improbabile che i risultati siano catastrofici. Se, tuttavia, un’interazione con un bot porta accidentalmente la stessa persona a inviare denaro tre volte o a pagare una fattura in modo errato, i risultati possono essere costosi. “
Tuttavia, le prime prove suggeriscono che le persone si stanno scaldando ai robot. Nel 2016, la banca Asia-Pacifico DBS Bank ha creato un bot per digibank, il suo servizio esclusivamente mobile. Recentemente ha riferito che il bot ora gestisce l’82% delle richieste dei clienti. Sembra che, poiché le nuove banche “sfidanti” come Digibank costruiscono l’esperienza dei clienti attorno ai robot, la cautela non sarà un’opzione per gli operatori storici.
Quindi, se i consumatori sono pronti ad abbracciare i robot, allora la domanda è: quanto più profonda può andare la relazione? I robot possono fare di più che rispondere alla stessa selezione di domande comuni?
Molti pensano di poterlo fare. Infatti, quando Bank of America ha presentato il suo bot Erica nel 2016, ha affermato che “è stato progettato per essere non solo un assistente virtuale ma il difensore personale di ogni cliente”.
Al momento del lancio, BoA ha mostrato come Erica non solo potesse mostrare i saldi, ma rilevare i modelli di spesa e quindi suggerire diversi prodotti che potrebbero aiutare il cliente a evitare scoperti di conto corrente o a ottenere un maggiore ritorno sul suo surplus. In questo senso, Erica non è solo un agente cliente, ma anche un rappresentante di vendita.
Meanwhile, Mastercard's Facebook Messenger bot (available to issuer banks) allows users to drill down into spending types. Kiki Del Valle, Senior VP of Commerce for each Mastercard device, says:
“Un cliente può chiedere al bot quanto ha speso nei ristoranti negli ultimi tre mesi. Può quindi impostare un limite di spesa e impostare un avviso per quando si avvicina al limite. È molto facile farlo in una sessione di chat in lingua naturale “.
Obviously, the long-term success of robots depends on the naturalness of communication. Nobody wants to be harmed by a well-known artificial intelligence. And people won't forgive when a robot makes silly verbal mistakes.
Questo può essere il motivo per cui i bot testuali, al contrario dei robot vocali, sono un’opzione preferita. Le sessioni di testo sono asincrone. Gli utenti possono anche archiviare conversazioni e tornare a loro quando lo desiderano.
