Um esforço sobre-humano. Literalmente. Porque Jim não é humano. Ele é um robô.
Em janeiro de 2017, um agente de clientes chamado Jim estabeleceu um recorde mundial por pagar uma indenização em nome da startup de seguros Lemonade. Jim levou apenas três segundos para cruzar a reclamação com a política do cliente, executar algoritmos antifraude e enviar instruções de fiação ao banco.
Um esforço sobre-humano. Literalmente. Porque Jim não é humano. Ele é um robô.
Jim faz parte de um grupo de programas de conversação com tecnologia de IA que estão mudando a maneira como as pessoas interagem com empresas de serviços financeiros. Outras empresas que lançaram bots incluem Mastercard, Wells Fargo, Capital One e muitas outras.
Os bots de bate-papo surgiram da insatisfação com a forma como os clientes encontram respostas para perguntas importantes. Historicamente, os consumidores tinham três opções básicas: visitar um local físico; chame um agente; navegar em um site/aplicativo.
Ninguém é ideal. Os bots de conversação oferecem uma alternativa interessante. Em teoria, prometem o melhor da experiência humana (conversa natural) e também o melhor do digital (instantâneo e conveniente).
Embora agentes de chat ao vivo já estejam presentes em sites para desktop como Amazon e eBay há alguns anos, os dispositivos móveis aceleraram esse conceito. Afinal, o celular está sempre conectado e é um meio de troca de mensagens muito mais natural do que um PC.
O Facebook pode ser considerado o pontapé inicial da era da IA móvel quando deu às marcas a capacidade de criar bots para o Facebook Messenger em 2015. Hoje, há dezenas de milhares deles na plataforma.
Outras plataformas seguiram o exemplo. Os bots agora são suportados em vários canais, como Twitter e FolgaNo entanto, embora esses canais sejam populares, eles não são universais. É por isso que o SMS também se tornou uma plataforma fundamental para bots.
De fato, as mensagens por bots são um segmento crescente no segmento de SMS corporativo, avaliado em US$ 17 bilhões em 2016 e com projeção de atingir US$ 58,75 bilhões até 2020 (de acordo com a mobileSquared). Espera-se que o surgimento de uma forma de SMS de última geração, chamada RCS — que oferece muitos recursos avançados — acelere esse processo.
Até o momento, as empresas estão muito interessadas em robôs. A pesquisa de mensagens corporativas de 2017 da Ovum descobriu:
- 25% de organizações já usam bots para interagir com clientes.
- O 92% de organizações que usam bots o faz para automatizar funções voltadas para o cliente.
- O 88% os utiliza para reduzir o churning.
- O 84% os utiliza para reduzir os custos de back-end.
- 72% acredita que os bots são mais baratos e eficazes que os aplicativos.
Até 2020, pode haver 3,18 bilhões de usuários de aplicativos de bate-papo móveis únicos ativos mensais globais.
E, para reiterar, as empresas de serviços financeiros estão liderando o movimento. Um dos motivos é que os clientes bancários tendem a fazer o mesmo conjunto amplo de perguntas:
Qual é o meu saldo?
Quanto gastei?
Para que serve esta cobrança?
Essas perguntas são, em teoria, mais fáceis de serem respondidas por um bot do que várias consultas abertas (que normalmente são redirecionadas para um agente humano).
De arregalar os olhos
Embora os robôs ofereçam aos clientes respostas rápidas em plataformas convenientes para eles, eles também trazem novas eficiências radicais para os bancos. Os robôs não precisam de salário, férias ou seguro. Eles trabalham 24 horas por dia.
Portanto, a economia pode ser impressionante. "Nos próximos 15 anos, é provável que 45% e talvez até 75% de empregos no setor de serviços financeiros sejam preenchidos por robôs", afirma Cliff Justice, chefe de consultoria da KPMG. "Isso deve se traduzir em uma enorme economia de custos de até 75% para as empresas que aderirem."
A Juniper Research prevê que as economias de saúde e bancos podem ser de $ 0,70 por interação. São mais de US$ 8 bilhões por ano até 2022.
Mas será que os clientes resistirão? Não há dúvida de que os riscos são maiores para os bancos do que para outros quando se trata de IA. Em um relatório de 2016, a Forrester recomendou cautela. "O dinheiro é uma área em que as pessoas estão menos dispostas a tolerar robôs medíocres", afirmou.
Se o TacoBot do Taco Bell interpretar mal o pedido de uma pessoa e pedir três tacos em vez de um, os resultados provavelmente não serão catastróficos. Se, no entanto, uma interação com um bot acidentalmente levar a mesma pessoa a enviar dinheiro três vezes ou pagar uma conta incorretamente, os resultados podem ser custosos.
No entanto, evidências iniciais sugerem que as pessoas estão se acostumando com os bots. Em 2016, o banco asiático-pacífico DBS Bank criou um bot para seu serviço exclusivo para dispositivos móveis, o Digibank. Recentemente, informou que o bot agora processa 82% de consultas de clientes. Parece que, à medida que novos bancos desafiadores, como o Digibank, constroem sua experiência do cliente em torno de bots, a cautela não será mais uma opção para os bancos tradicionais.
Portanto, se os consumidores estão prontos para adotar robôs, a questão é: quão profundo esse relacionamento pode ser? Os robôs podem fazer mais do que responder à mesma seleção de perguntas comuns?
Muitos acham que sim. Aliás, quando o Bank of America revelou seu bot Erica em 2016, afirmou que ele foi "projetado para ser não apenas um assistente virtual, mas um defensor pessoal de cada cliente".
No lançamento, o BoA demonstrou como Erica não apenas exibia saldos, mas também detectava padrões de gastos e, então, sugeria diferentes produtos que poderiam ajudar o cliente a evitar cheque especial ou obter um retorno maior sobre seu superávit. Nesse sentido, Erica não é apenas uma agente de atendimento ao cliente, mas também uma representante de vendas.
Enquanto isso, o bot Facebook Messenger da Mastercard (disponível para bancos emissores) permite que os usuários analisem os tipos de gastos. Kiki Del Valle, vice-presidente sênior de comércio para cada dispositivo Mastercard, diz:
Um cliente pode perguntar ao bot quanto gastou em restaurantes nos últimos três meses. Ele pode então definir um limite de gastos e configurar um alerta para quando se aproximar do limite. É muito fácil fazer isso em uma sessão de bate-papo em linguagem natural.
Obviamente, o sucesso a longo prazo dos robôs depende da naturalidade da comunicação. Ninguém quer ser prejudicado por uma conhecida inteligência artificial. E as pessoas não vão perdoar quando um robô comete erros verbais bobos.
Talvez seja por isso que os bots de texto, em vez dos bots de voz, sejam a opção preferida. As sessões de texto são assíncronas. Os usuários também podem arquivar conversas e retornar a elas quando quiserem.
