Banca conversacional: entre 'chatbots', inteligencia artificial y humanos
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DIGITALIZACIÓN DEL SECTOR

Banca conversacional: entre 'chatbots', inteligencia artificial y humanos

Las consultas a los 'Contact Center' de las entidades se han disparado un 50% durante la pandemia. El sector se apoya ahora en la tecnología para cambiar la forma de relacionarse con el cliente

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El sector bancario le está dando una vuelta de tuerca a la forma de relacionarse con el cliente para afrontar los retos que trae consigo la nueva era digital. Unos desafíos que meten cada vez más presión a una banca ya tocada por unos prolongados bajos tipos de interés que pasan factura a sus ingresos: la competencia en servicios financieros de los GAFA (Google, Amazon, Facebook y Apple) crece, mientras los nuevos hábitos de los consumidores con los nativos digitales a la cabeza, siguen pidiendo paso.

Para más inri, la pandemia ha acelerado esta necesidad de reducción de costes y digitalización. Un botón de muestra: las consultas al ‘Contact Center’ del sector bancario se han disparado un 50%, según señala everis —del grupo NTT Data— citando fuentes del mercado. En respuesta a este escenario, “los bancos han optado por reforzar sus plantillas de Contact Center”, señala el informe 'Habla Conmigo: 7 tendencias en banca conversacional' de la citada consultora que reconoce que “no es una solución sostenible a largo plazo, sobre todo por la falta de viabilidad económica”.

Ante este escenario, la alternativa para reducir costes y mejorar la experiencia de usuario al reducir tiempos de espera innecesarios es la banca conversacional, un modelo de comunicación híbrido a través de asistentes virtuales o ‘chatbots’ y personas apoyadas en tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el ‘machine learning’ (ML), que permiten personalizar la atención al cliente, atender de forma inmediata y optimizar, anticipar y prospectar servicios para un consumidor cada vez más exigente.

La inteligencia artificial o el ‘machine learning’ podrán identificar frustración en la voz y derivar la llamada a alguien humano

De este modo, los ‘bots’ pueden gestionar llamadas y trámites sencillos que no requieren de intervención humana y transferir la consulta a una persona cuando la petición sea más compleja. En este sentido, la IA, el ML y la biometría se presentan como tecnologías claves para ser capaces, incluso, de identificar, por ejemplo, frustración en la voz y derivar la llamada -ipso facto- a alguien humano. “Estamos cambiando de paradigma”, afirma Fabio Distaso, responsable de Banca Conversacional en everis, NTT Data. Hasta ahora, la operativa era visual, interactuando con el teclado; se pasó a la comunicación a través de una pantalla táctil; y ahora “vamos a una experiencia extrasensorial, donde se interactúa también con la voz”. En su opinión, el desafío de la banca conversacional es “lograr integrar la experiencia de cliente alrededor de todos los dispositivos al alcance de la mano”.

Desde cualquier lugar y desde cualquier dispositivo (móvil, tabletas, televisores, vehículo, reloj…); a través de cualquier aplicación de mensajería (WhatsApp, Facebook, Telegram…) o de voz (Alexa o Siri); y durante las 24 horas, los 365 días del año.

Al estar las interacciones basadas en formas de comunicación habituales, “los clientes no necesitan adaptarse al uso de una nueva tecnología, lo que reduce la brecha tecnológica, mejorando la experiencia del cliente”, aclaran desde la patronal bancaria, la Asociación Española de Banca (AEB).

IA para evitar fraudes y reducir costes

En opinión de la AEB, la inteligencia artificial supone “nuevas oportunidades para conocer mejor al cliente y ofrecer productos y servicios más personalizados, que se ajusten a sus necesidades y, por supuesto, a su perfil de riesgo. Desde el punto de vista de las entidades, la IA permite mejorar nuestra capacidad de análisis de riesgos, y reforzar también la seguridad, por ejemplo, en la lucha contra el fraude, gracias al uso de sistemas biométricos”.

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Por su parte, Javier Porras, experto en Inteligencia Artificial para Unicaja Banco, afirma que la IA ayudará al sector financiero a “mejorar su rentabilidad y hacer la vida más fácil de los clientes optimizando su salud financiera”. A su juicio, el principal objetivo de este habilitador tecnológico es “conseguir mejorar la productividad y la eficiencia en procesos internos, lo que implica reducir costes, y ofrecer a los clientes una banca privada y personalizada, repercutiendo en una mejor experiencia de usuario, que consiga su satisfacción y fidelización”.

En términos de ahorro de costes, un estudio publicado hace dos años por Juniper Research sobre el uso de 'chatbots' basados en inteligencia artificial en el sector bancario ofrece datos de la dimensión económica que supone el uso de los asistentes virtuales. El informe señala que hasta 2023 podrían reducir gastos por un total de hasta 7.300 millones de dólares (6.173 millones de euros), frente a los 209 millones de dólares (177 millones de euros) que se ahorraron en 2019.

Generación Z vs. ‘babyboomers’

Dos generaciones son las que marcan el devenir de la nueva forma de relacionarse con el banco. Por un lado, la de los 'babyboomers', que se resiste a comunicarse de forma digital con su entidad; por otro, la de los 'centennials', nativos digitales por excelencia, pero que también aprecian -y quieren- la relación entre humanos para resolver cuestiones más delicadas.

El uso de los asistentes virtuales podrían reducir gastos por un total de hasta 6.173 millones de euros hasta 2023

Para el responsable de Banca Conversacional en everis “es vital que los bancos refuercen estas experiencias digitales y eliminen cualquier obstáculo que los clientes puedan encontrar con el objetivo de que la experiencia sea más positiva para todo tipo de perfiles de clientes”.

“Los bancos atienden las necesidades de todos sus clientes, con independencia de su grado de digitalización, de si están habituados a las nuevas tecnologías o no, algo que no hacen las grandes compañías tecnológicas que ofrecen servicios bancarios”, defiende la patronal bancaria.

Retos: datos y privacidad del cliente

Sin duda, esta forma de interacción con las entidades tiene grandes ventajas para el usuario (disponibilidad 24 horas, accesibilidad desde cualquier lugar, personalización del servicio...), pero también presenta riesgos que hay que gestionar, como asegurar el correcto uso de los datos del cliente y garantizar la seguridad y privacidad de las interacciones. “Estos riesgos no son nuevos y los bancos cuentan con una dilatada experiencia en su gestión y minimización, la gobernanza de los datos o la autenticación e identificación de los clientes”, aseguran en la AEB.

Además de la seguridad, superar ese 'gap' entre generaciones es todo un desafío, teniendo en cuenta la resistencia de gran parte de la población al canal digital. Desde el punto de vista tecnológico, todavía hay que pulir los algoritmos de inteligencia artificial para que el sistema sea capaz de valorar correctamente cada situación, emoción e, incluso, acentos, así como ser capaz de comprender correctamente al cliente. Cuanto más uso se haga de la banca conversacional, “más preciso será el patrón de comportamiento del usuario para poder ofrecerle servicios predictivos y prescriptivos que mejoren su salud financiera: anticipar qué gastos va a tener y recomendarle cuál es el mejor producto según su actividad económica en el momento actual”, concluye el colaborador experto de Unicaja Banco.

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