Un esfuerzo sobrehumano. Literalmente. Porque Jim no es humano. es un robot
En enero de 2017, un agente de clientes llamado Jim estableció un récord mundial por pagar un reclamo en nombre de la empresa emergente de seguros Lemonade. Jim tardó solo tres segundos en cruzar la queja con la política del cliente, ejecutar algoritmos antifraude y enviar instrucciones de transferencia al banco.
Un esfuerzo sobrehumano. Literalmente. Porque Jim no es humano. es un robot
Jim es parte de un ejército de programas conversacionales impulsados por IA que están cambiando la forma en que las personas interactúan con las empresas de servicios financieros. Otras empresas que han lanzado robots incluyen Mastercard, Wells Fargo, Capital One y muchas más.
Los bots de chat surgieron debido a la insatisfacción con la forma en que los clientes encuentran respuestas a preguntas importantes. Históricamente, los consumidores tenían tres opciones básicas: visitar una ubicación física; llamar a un agente; navegar por un sitio web/aplicación.
Ninguno es ideal. Los robots conversacionales ofrecen una alternativa interesante. En teoría, prometen lo mejor de la experiencia humana (conversación natural) y también lo mejor de lo digital (instantánea y conveniente).
Aunque los agentes de 'chat en vivo' han estado presentes en sitios de escritorio como Amazon y eBay durante algunos años, los dispositivos móviles han acelerado el concepto. Después de todo, el móvil está "siempre encendido" y es un medio de mensajería mucho más natural que la PC.
Facebook probablemente inició la era de la IA móvil cuando dio a las marcas la capacidad de crear bots para Facebook Messenger en 2015. Ahora hay decenas de miles en la plataforma.
Le siguieron otras plataformas. Los robots ahora son compatibles con varios canales, como Twitter y Flojo. Sin embargo, aunque estos canales son populares, no son universales. Por eso, los SMS también se han convertido en una plataforma clave para los robots.
De hecho, la mensajería de bots es ahora una parte cada vez mayor de un espacio empresarial de SMS con un valor de $ 17 mil millones en 2016 y $ 58,75 mil millones esperados para 2020 (según mobileSquared). La aparición de una forma de SMS de próxima generación llamada RCS, que ofrece muchas funciones avanzadas, debería acelerar este proceso.
Hasta la fecha, las empresas están muy interesadas en los robots. La encuesta de mensajería corporativa de 2017 de Ovum encontró:
- Las organizaciones 25% ya están utilizando bots para interactuar con los clientes.
- El 92% de las organizaciones que usan bots lo hacen para automatizar las funciones de cara al cliente.
- El 88% los usa para reducir la agitación.
- El 84% los usa para reducir los costos de back-end.
- El 72% cree que los robots son más baratos y efectivos que las aplicaciones.
Para 2020, podría haber 3.180 millones de usuarios únicos de aplicaciones de chat móviles activos mensualmente en todo el mundo.
Y, para repetir, las firmas de servicios financieros están a la cabeza. Una de las razones es que los clientes del banco tienden a hacer el mismo amplio conjunto de preguntas:
¿Cuál es mi saldo?
¿Cuánto gasté?
¿Para qué es este cargo?
Estas preguntas son, en teoría, más fáciles de responder para un bot que múltiples consultas abiertas (que generalmente se redirigen a un agente humano).
alucinante
Si bien los robots ofrecen a los clientes respuestas rápidas en plataformas convenientes para ellos, también aportan nuevas y radicales eficiencias a los bancos. Los robots no necesitan salario, vacaciones ni seguro. Trabajan las 24 horas del día.
Por lo tanto, los ahorros podrían ser alucinantes. “Durante los próximos 15 años, es probable que los robots realicen el 45% y posiblemente hasta el 75% de trabajos de servicios financieros”, dice Cliff Justice, consultor jefe de KPMG. "Esto debería traducirse en un enorme ahorro de costos de hasta 75% para las empresas que se unen".
Juniper Research predice que los ahorros bancarios y de salud podrían ser $ 0,70 por interacción. Eso es más de $ 8 mil millones al año para 2022.
¿Pero se resistirán los clientes? No hay duda de que hay más en juego para los bancos que para otros cuando se trata de IA. En un informe de 2016, Forrester aconsejó precaución. "El dinero es un área en la que la gente está menos dispuesta a tolerar robots mediocres", dijo.
“Si TacoBot de Taco Bell no entiende la solicitud de una persona y ordena tres tacos en lugar de uno, es poco probable que los resultados sean catastróficos. Sin embargo, si una interacción con un bot da como resultado accidentalmente que la misma persona envíe dinero tres veces o pague una factura incorrectamente, los resultados pueden ser costosos. "
Sin embargo, la evidencia preliminar sugiere que las personas se están calentando con los robots. En 2016, el banco de Asia-Pacífico DBS Bank creó un bot para digibank, su servicio exclusivo para dispositivos móviles. Recientemente informó que el bot ahora está manejando el 82% de las consultas de los clientes. Parece que a medida que los nuevos bancos "desafiantes" como Digibank construyen experiencias de clientes en torno a los robots, la precaución no será una opción para los titulares.
Entonces, si los consumidores están listos para adoptar los robots, entonces la pregunta es, ¿cuán más profunda puede ser la relación? ¿Pueden los robots hacer algo más que responder la misma selección de preguntas comunes?
Muchos creen que pueden. De hecho, cuando Bank of America presentó su bot Erica en 2016, dijo que estaba "diseñado para ser no solo un asistente virtual sino el defensor personal de cada cliente".
En el lanzamiento, BoA mostró cómo Erica no solo podía mostrar saldos, sino también detectar patrones de gasto y luego sugerir diferentes productos que podrían ayudar al cliente a evitar sobregiros bancarios u obtener un mayor rendimiento de su excedente. En este sentido, Erica no es solo una agente de atención al cliente, sino también una representante de ventas.
Mientras tanto, el bot de Facebook Messenger de Mastercard (disponible para los bancos emisores) permite a los usuarios profundizar en los tipos de gasto. Kiki Del Valle, vicepresidente sénior de comercio de cada dispositivo Mastercard, dice:
“Un cliente puede preguntarle al bot cuánto ha gastado en restaurantes en los últimos tres meses. Luego puede establecer un límite de gasto y configurar una alerta para cuando se acerque al límite. Es muy fácil hacer esto en una sesión de chat de lenguaje natural”.
Obviamente, el éxito a largo plazo de los robots depende de la naturalidad de la comunicación. Nadie quiere ser dañado por una conocida inteligencia artificial. Y la gente no perdonará cuando un robot cometa errores verbales tontos.
Esta puede ser la razón por la que los bots de texto, a diferencia de los bots de voz, son una opción preferida. Las sesiones de texto son asíncronas. Los usuarios también pueden archivar conversaciones y volver a ellas cuando lo deseen.
