Kể từ khi công nghệ thông tin ra đời, chúng tôi đã cố gắng loại bỏ hoặc giảm đáng kể sự tham gia của con người để tăng tốc độ cung cấp dịch vụ và tăng năng suất. Sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ đám mây và di động như công nghệ 4G và 5G đã cho phép tự động hóa các quy trình và quy trình công việc hợp lý, ảnh hưởng đến hầu hết mọi lĩnh vực và ngành dọc.
FinTech là một trong những lĩnh vực được hưởng lợi nhiều nhất từ chuyển đổi kỹ thuật số và đổi mới đột phá được kích hoạt bởi công nghệ tiến bộ và các giao thức và tiêu chuẩn truyền thông thế hệ mới.
Chatbots dường như cuối cùng đã cho phép chúng tôi loại bỏ sự tham gia của con người và tự động hóa nhiều thứ từ các cuộc trò chuyện với người dùng đến nghiên cứu thị trường và khảo sát đến quản lý hệ thống CNTT đến bộ phận trợ giúp để tuyển dụng.
Khi nói đến FinTech, các chatbot trực tuyến, đặc biệt là các chatbot dựa trên trí thông minh nhân tạo (AI) và thuật toán học máy, chứng tỏ là một trong những cách hiệu quả nhất mà các ngân hàng và công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng để tăng hiệu quả trên quy mô lớn cùng với thiết kế UX đàm thoại.
Theo Gartner, đến năm 2020, 85% ngân hàng và doanh nghiệp sẽ tương tác với khách hàng thông qua chatbot. Nghiên cứu Juniper cũng cho thấy chatbot có thể giúp tiết kiệm hàng tỷ giờ làm việc và khoảng $8 tỷ thông qua tự động hóa và thực hiện các công cụ đàm thoại.
Tuy nhiên, như trong bất kỳ lĩnh vực truyền thống nào, khả năng chống thay đổi là rất lớn trong ngành tài chính. Nhiều ngân hàng và công ty tài chính vẫn không ủng hộ loại đổi mới và chuyển đổi kỹ thuật số này là kết quả của sự phản kháng từ các nhà điều hành và quản lý cấp độ C già nua, những người sử dụng các phương pháp đã cũ và lỗi thời trong công việc.
Như nghiên cứu mới nhất gợi ý, không thực hiện các công cụ sáng tạo như Chatbot AI trong các tổ chức tài chính sẽ khiến các công ty mất tới 35% doanh thu, trong khi những người tiên phong về AI và chatbot nhiều khả năng sẽ có thể tăng doanh thu lên 45% và hơn thế nữa.
Khi ngân hàng quan hệ (nghĩa là dịch vụ ngân hàng dựa trên mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng) tăng sức kéo và trở thành chuẩn mực mới trong FinTech, AI là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ có thể giúp ngân hàng xây dựng mối quan hệ với khách hàng, cải thiện lòng trung thành và thiết lập mối quan hệ lâu dài với khách hàng dựa trên sự tin tưởng, thuận tiện, sự tham gia và tất nhiên là Giao diện người dùng đàm thoại.
Trong khi các chatbot AI (Trí tuệ nhân tạo) giúp các công ty xử lý công việc hàng ngày và xây dựng mối quan hệ với khách hàng, con người có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ chiến lược hơn đòi hỏi tư duy bên ngoài, sáng tạo và đầu óc nhạy bén. Ngoài ra, mọi người có thể tham gia vào việc tạo các chatbot thậm chí thông minh hơn và phù hợp hơn với từng nhu cầu khách hàng cụ thể.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn năm cách mà các chatbot AI trao quyền cho FinTech và có thể cải thiện dịch vụ khách hàng trong ngành tài chính ngân hàng truyền thống.
Những tiến bộ lớn trong ngân hàng cá nhân
Hai vấn đề lớn nhất đối với phần lớn khách hàng của ngân hàng hiện nay là sự chậm trễ dịch vụ và thiếu hoặc chất lượng cá nhân hóa kém. Bây giờ chúng ta có các chatbot ngày càng trở nên thông minh hơn mỗi năm với thiết kế giao diện trò chuyện, ngân hàng cá nhân có thể được cải thiện đáng kể.
Bằng cách giảm thời gian chờ đợi, ngân hàng có thể thoát khỏi hàng dài trong các phòng ban và giúp khách hàng có được các dịch vụ được cá nhân hóa nhanh hơn, điều này sẽ cho phép tiết kiệm thời gian và tiền bạc như nhau.
Được hỗ trợ bởi công nghệ máy học và công nghệ NLP, chatbot có thể giúp cung cấp thông tin liên quan đến các điều khoản và điều kiện hiện tại của các dịch vụ khác nhau, thực hiện các quy trình tuân thủ KYC và AML và giải quyết nhanh chóng các truy vấn của khách hàng.
Điều có giá trị nhất là chatbot cho phép các ngân hàng giải quyết các yêu cầu trong các khung thời gian rất ngắn mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Hơn nữa, khách hàng thậm chí sẽ không cảm thấy rằng họ đang tương tác với robot vì trải nghiệm có thể thực tế như giao tiếp với một người!
AI có thể mang lại độ rộng, quy mô và tần suất tăng lên cho các đánh giá KYC toàn diện theo cách tích hợp tốt hơn việc phân tích giám sát và giám sát liên tục. Các mô hình rủi ro và phát hiện sẽ đánh giá và học hỏi từ một tập hợp đầu vào phong phú hơn và tạo ra kết quả trong bối cảnh của cả hồ sơ và hành vi của khách hàng. Bằng cách tận dụng khả năng học tập năng động của AI cùng với các nhà điều tra lành nghề, mô hình này có thể được sử dụng để tăng cường hoạt động, cung cấp kiểm soát chất lượng và thậm chí được sử dụng để đào tạo các tài nguyên mới. Scott Zoldi, giám đốc phân tích tại Fair Isaac Corp.
Video dưới đây là một ví dụ về chatbot KYC cho các ngân hàng!
Tự động hóa dịch vụ khách hàng –
Ngoài việc cực kỳ hữu ích trong việc cung cấp dịch vụ khách hàng, chatbot còn giúp phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận và thu thập dữ liệu. Bởi vì các bot đàm thoại được tự động hóa cao, người dùng được thông báo về mỗi giao dịch. Điều này giúp ngăn chặn gian lận bằng cách xác định sự khác biệt có thể có ở giai đoạn sớm nhất với thiết kế trải nghiệm người dùng.
Người dùng luôn nhận thức được các sự kiện đang xảy ra với tài khoản ngân hàng của họ. Bots có thể giúp khách hàng bất cứ lúc nào vì họ được đào tạo để hiểu nhu cầu của họ và đưa ra giải pháp tốt nhất có thể, đồng thời mang lại cho họ cảm giác rằng họ đang tương tác với một nhà điều hành con người bằng cách sử dụng chiến lược trải nghiệm người dùng tốt hơn.
Chatbots cũng giúp các ngân hàng phản hồi bất kỳ khiếu nại của khách hàng bằng cách phân tích phản hồi của khách hàng và giọng nói trong tình cảm của họ và cung cấp thông tin quan trọng ngay lập tức.
Bank of America đã ra mắt chatbot Erica (từ này bắt nguồn từ chữ America) hai năm trước. Hiện tại nó được sử dụng để cung cấp thông tin số dư tài khoản, cập nhật về báo cáo tín dụng, đưa ra đề xuất về cách tiết kiệm tiền, gửi thông báo khác nhau cho khách hàng, thanh toán hóa đơn và giúp khách hàng giao dịch. Đó là một trợ lý ảo giúp khách hàng có những lựa chọn đúng đắn.
Quản lý phản hồi
Phản hồi của khách hàng là một trong những yếu tố cần thiết nhất của bất kỳ dịch vụ ngân hàng nào. Với các chatbot dựa trên mạng nội bộ, các ngân hàng có thể nhận được phản hồi cụ thể hơn từ khách hàng có thể giúp họ cải thiện dịch vụ của mình. Nhân viên có thể nhận được thông tin về những thiếu sót, và quản lý có thể cung cấp các giải pháp hữu ích.
HSBC Hồng Kông đã xây dựng và giới thiệu một nền tảng phục vụ khách hàng dựa trên AI có tên là Amy. Nó cung cấp hỗ trợ khách hàng ngay lập tức vào ngày 24 /7 cơ sở và bao gồm rất nhiều trang sản phẩm. Amy được trang bị một cơ chế phản hồi khách hàng nhúng cho phép thu thập, xử lý và giải thích phản hồi kịp thời, nhờ vào máy học và NLP. Amy được tích hợp với các cuộc trò chuyện trực tiếp của các ngân hàng để cho phép sự can thiệp nhanh chóng của con người đối với các câu hỏi mà Amy không thể xử lý và trả lời do những hạn chế về công nghệ.
Năng suất của nhân viên
Các hoạt động như truy cập dữ liệu cá nhân và thông tin bảng lương, yêu cầu nghỉ phép hoặc nghỉ ốm, cập nhật thông tin liên lạc, thực hiện đánh giá lịch trình chi tiết và các hoạt động khác hiện có thể được thực hiện bằng các chatbot AI. Điều này giúp nhân viên tăng năng suất trong giờ làm việc và sử dụng thời gian đó hiệu quả hơn.
Ở Thủy Điển, SEB phát hành hai chatbot AI: Aida cho khách hàng và Amelia cho nhân viên ngân hàng. Trong ba tuần đầu tiên khi ra mắt, Amelia đã xử lý nhiều hơn 4, 000 cuộc trò chuyện với 700 nhân viên và giải quyết hầu hết các vấn đề ngay lập tức mà không bị trì hoãn.
Việc tự động hóa bàn trợ giúp nhân viên và ITSM tại SEB đã cải thiện sự hài lòng của nhân viên nội bộ khi các nhà khai thác ngân hàng có thể tập trung vào các nhiệm vụ và dự án có giá trị cao hơn. Đến nay, Amelia đã đạt được tỷ lệ chính xác 90% trong việc hiểu và hoàn thành nhiệm vụ.
Năm 2017, một trong 8 khách hàng FinTech danh mục cho vay tăng trưởng 10 – 15% mỗi tháng và cuối cùng công ty đã rơi vào cái bẫy được gọi là bẫy tăng trưởng khi thiếu nguồn lực nội bộ để xử lý số lượng yêu cầu người dùng đến cũng như yêu cầu ngày càng tăng.
Giải pháp duy nhất của các công ty là thổi phồng nhân viên theo tỷ lệ, ảnh hưởng đến lợi nhuận và hiệu quả kinh doanh. Sau một ngưỡng nhất định, dịch vụ bắt đầu tụt lại phía sau, vì các nhà khai thác trung tâm cuộc gọi không có đủ thời gian để xử lý tất cả các yêu cầu đến với mức chất lượng phù hợp. Đó là, công ty đã buộc phải liên tục dập lửa thay vì giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách có hệ thống.
Để đối phó với cuộc khủng hoảng này, họ sẽ sử dụng một cách tiếp cận truyền thống và thuê một tá nhà khai thác trung tâm cuộc gọi mới và một nhóm luật sư để làm việc với số lượng yêu cầu khách hàng ngày càng tăng.
Tuy nhiên, sau khi phân tích chi phí và nguồn lực sâu sắc, họ đã đưa ra quyết định không đầu tư vào tuyển dụng mới mà thay vào đó đầu tư vào phát triển phần mềm. Do đó, họ đã xây dựng và triển khai một chatbot dựa trên AI đáp ứng nhiều hơn 3, 500 yêu cầu của khách hàng trong vòng 30 ngày đầu tiên. Điều này cho phép công ty tiết kiệm 450 giờ công mỗi tháng và tiết kiệm rất nhiều giao tiếp không cần giấy tờ.
Tương lai của Chatbots trong FinTech
Bất chấp tất cả sự cường điệu xung quanh họ, phần lớn các chatbot có sẵn trong FinTech ngày nay vẫn bị hạn chế phần lớn về chức năng và rất cần cải thiện hiểu biết về tương tác đàm thoại, khả năng rút ra và phân tích hiểu biết của khách hàng hoặc nhân viên, đưa ra khuyến nghị dựa trên hành vi của người dùng và thói quen, và nhiều hơn nữa.
Ngoài ra, do thiếu chuyên môn nội bộ và đủ ngân sách, một số ngân hàng xây dựng và triển khai các chatbot khá cơ bản chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ hạn chế và không thể xử lý đúng các yêu cầu đòi hỏi kiến thức bên ngoài miền chức năng.
Khi công nghệ AI trở nên thông minh hơn theo thời gian, các chatbot cũng vậy. Họ cung cấp một cơ hội tuyệt vời cho các ngân hàng và tổ chức dịch vụ tài chính để phân biệt trải nghiệm người dùng bằng cách áp dụng những hiểu biết sâu sắc cho lời khuyên và khuyến nghị nâng cao và ra quyết định theo ngữ cảnh.
Theo PwC, chatbot sẽ có các trường hợp sử dụng sau trong ngành FinTech:
- Nhận dạng khuôn mặt cho các giao dịch không nhấp chuột;
- Trình diễn trực quan về lợi ích và lợi thế (ví dụ: tác động của tiết kiệm dài hạn);
- Cập nhật trạng thái thời gian thực về các giao dịch blockchain xuyên biên giới;
- Sử dụng các thiết bị IoT để tăng chuyển đổi khách hàng thông qua hỗ trợ giọng nói.
Trọng tâm của tất cả những tiến bộ này là khả năng AI thu thập thông tin chuyên sâu và sử dụng phân tích dữ liệu nâng cao để thúc đẩy việc ra quyết định có hiểu biết và mang lại lợi ích cho khách hàng.
Bây giờ, với điều đó đã được nói, những trường hợp sử dụng AI tương tác kích thích tư duy nào khác trong FinTech bạn có thể thêm vào? Ngoài ra, trong trường hợp bạn đang tìm cách tạo ứng dụng chatbot của riêng mình thì đề xuất của chúng tôi sẽ là thuê công ty phát triển ứng dụng chatbot tốt nhất trong ngành.
Ngoài ra, nếu bạn muốn đọc thêm các bản cập nhật như vậy liên quan đến ngành công nghiệp ứng dụng di động, thì hãy đảm bảo theo dõi với MobileAppD Daily!
