Uno sforzo sovrumano. Letteralmente. Perché Jim non è umano. È un robot.
Nel gennaio 2017, un agente cliente chiamato Jim ha stabilito un record mondiale per il pagamento di un sinistro per conto della start-up assicurativa Lemonade. Jim ha impiegato solo tre secondi per incrociare il reclamo con la politica del cliente, eseguire algoritmi antifrode e inviare istruzioni di cablaggio alla banca.
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.
I bot di chat sono emersi per l’insoddisfazione del modo in cui i clienti trovano risposte a domande importanti. Storicamente, i consumatori avevano tre opzioni di base: visitare un luogo fisico; chiamare un agente; navigare in un sito Web / 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 e 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.
Ad oggi, le imprese sono molto interessate ai robot. L’indagine di messaggistica aziendale di Ovum 2017 ha rilevato:
- Il 25% delle organizzazioni utilizza già i bot per interagire con i clienti.
- Il 92% delle organizzazioni che usano i bot lo fa per automatizzare le funzioni rivolte ai clienti.
- L’88% li usa per ridurre la zangolatura.
- L’84% li usa per ridurre i costi di back-end.
- Il 72% ritiene che i robot siano più economici ed efficaci delle app.
Entro il 2020 potrebbero esserci 3,18 miliardi di utenti unici mensili mobili attivi mensili globali di app di chat.
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?
Quanto ho speso?
A cosa serve questo addebito?
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
Mentre i robot offrono ai clienti risposte rapide su piattaforme a loro convenienti, apportano anche nuove radicali efficienze alle banche. I robot non hanno bisogno di uno stipendio, ferie o assicurazioni. Lavorano 24 ore al giorno.
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 prevede che i risparmi per l’assistenza sanitaria e bancaria potrebbero essere di $ 0,70 per interazione. Sono oltre 8 miliardi di dollari all’anno entro il 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.
Nel frattempo, il bot di Facebook Messenger di Mastercard (disponibile per le banche degli emittenti) consente agli utenti di analizzare in dettaglio i tipi di spesa. Kiki Del Valle, Senior VP of Commerce per ogni dispositivo di Mastercard, afferma:
“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 “.
Ovviamente, il successo a lungo termine dei robot dipende dalla naturalezza della comunicazione. Nessuno vuole essere danneggiato da un’intelligenza artificiale ben nota. E le persone non perdoneranno quando un robot commette stupidi errori verbali.
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.
