Топ 5 cпособів, як Генеративний ШІ підвищує доступність та зручність автоматизованої клієнтської підтримки
Розмовний ШІ в банківській сфері: Випадки використання та історії успіху 2024 року
- Розмовний ШІ проти Генеративного ШІ: У чому різниця?
- Переваги розмовного ШІ в банківській сфері
-
Успішні кейси
-
Випадки використання розмовного ШІ
- Пропозиції Zendesk
![](https://cloudfresh.com/wp-content/uploads/2024/07/site-1-1.jpg)
Під час Дня інвестора 2023 JPMorgan Chase, банк із найбільшою капіталізацією в світі, повідомив, що штучний інтелект допоміг заробити понад 0,5 мільярда доларів США завдяки персоналізації. Одним із напрямів цієї технології, який особливо відомий своїми широкими можливостями в контексті персоналізації, є розмовний ШІ.
У цій статті ми розглянемо розмовний ШІ в банківській сфері на практичних прикладах, надаючи вам, читачу, останні реальні докази його впливу.
Розмовний ШІ проти Генеративного ШІ: У чому різниця?
Давайте розберемося з поняттям розмовного ШІ. Перш за все, не слід плутати його з генеративним ШІ, або GenAI, якщо коротко. Хоча ці дві субтехнології мають багато спільного, а іноді й використовуються взаємозамінно, вони мають різні цілі. На відміну від генеративного, розмовний ШІ зосереджений виключно на імітації спілкування так, нібито його веде людина. Для цього він спирається на окремі базові моделі та поєднання функціональних можливостей машинного навчання (ML), обробки природної мови (NLP), перетворення тексту в мовлення та мовлення в текст. Тим часом метою генеративного ШІ є створення контенту, такого як текст, зображення чи код, на основі знань, отриманих із вхідних даних користувача та інших джерел навчання.
Отже, якщо їх не можна використовувати взаємозамінно, чи можуть вони співіснувати? Відповідь однозначно так! Наприклад, Google Cloud до своїх пакетів розмовного ШІ включає агентів GenAI, які забезпечують усі текстові та голосові діалоги. На цьому етапі вам може бути цікаво, а чи існував раніше розмовний ШІ в банківській сфері? Так, існував. Але він був детермінованим, а не генеративним за своєю природою. Детальніше про його еволюцію можна дізнатися з таблиці порівняння нижче.
Детерміновані агенти ШІ | Агенти генеративного ШІ |
Думайте про них як про чат-ботів зі сценарієм. | Радше схожі на говірливих компаньйонів. |
Покладаються на заздалегідь визначені правила та відповіді на основі ключових слів або «намірів», які ви визначили. | Використовують великі мовні моделі (LLM) для розуміння та реагування на природну мову, так само як спілкуються люди. |
Відмінно підходять для обробки частих питань і завдань із чіткими відповідями. | Можуть відповідати на відкриті запитання, вести бесіду та навіть генерувати творчі текстові формати. |
Якщо користувач запитує щось неочікуване, вони можуть розгубитися. | Відповіді базуються на ймовірностях. |
Переваги розмовного ШІ в банківській сфері
Вочевидь розмовний ШІ в банківській сфері може багато чого запропонувати, інакше його не впроваджувало б так багато установ у всьому світі.
- Він підвищує операційну ефективність та знижує витрати. Забираючи на себе значну частину клієнтських запитів, розмовний ШІ може значно зменшити навантаження на кол-центри, що означає зниження потреби в персоналі, а також витрат на інфраструктуру та навчання.
- Він масштабується за принципом «один для багатьох». Агенти розмовного ШІ можуть одночасно вести численні розмови з різними користувачами. На відміну від людей-представників служби підтримки клієнтів, їх не перенавантажити великими обсягами.
- Він доступний цілодобово. ШІ-агентів можна розгортати 24/7/365, надаючи постійну допомогу вашим клієнтам незалежно від часового поясу чи свят, що особливо корисно для глобального бізнесу.
- Він призводить до більшої залученості та персоналізує досвід. Розмовний ШІ може навчатися та адаптуватися до індивідуальних уподобань користувачів. Аналізуючи минулі взаємодії та дані користувачів (із належною згодою, звичайно), ШІ може адаптувати свої відповіді, рекомендації або дії, щоби краще відповідати потребам кожного користувача.
Однак слід застерегти, що:
- Він може бути не таким емпатичним, як людина. Навіть ті системи ШІ, які демонструють певну емпатію, покладаються на заздалегідь запрограмовані відповіді або підказки, що можуть здаватися загальними або нещирими порівняно зі справжньою емпатією, яку можуть запропонувати люди.
- Він може бути не навчений вирішувати граничні випадки. Розмовний ШІ навчається на масивних наборах даних, але завжди будуть сценарії, з якими він ще не стикався. Більше того, основною функцією більшості розмовних ШІ є надання точної інформації або виконання завдань, тому, зіштовхнувшись із граничним випадком, ШІ може надати пріоритет підтримці точності над пропонуванням креативного рішення.
Тим не менш, сфера ШІ розвивається стрімкими темпами та має жорстку конкуренцію разом із щедрими бюджетами на дослідження та розробку — а це означає, що з високою вірогідністю ці перепони зрештою буде подолано.
Успішні кейси
У цьому розділі ми розглянемо гравців ринку, які вже використовують розмовний ШІ в банківській сфері та отримали відчутні результати.
EVO Banco
EVO Banco є одним із найбільших цифрових банків Іспанії, тому цілком логічно, що він також вийшов на ШІ-арену. Основним елементом його системи є Speech-to-Text API від Google Cloud. Інструмент функціонує як механізм первинного захоплення даних, перетворюючи аудіо із дзвінків клієнтів у зручний для використання текстовий формат. Транскрипція в реальному часі усуває затримки обробки, забезпечуючи негайний аналіз запитів.
Після того, як розмова перетворюється на текст, на сцену виходить Dialogflow. Ця передова платформа обробки природної мови виконує роль аналітичного ядра системи, визначаючи намір за кожною взаємодією. Чи шукає клієнт інформацію, чи запитує конкретну дію або ж стикається зі складною проблемою, що потребує втручання людини? Алгоритми Dialogflow ефективно класифікують ці запити, забезпечуючи належну маршрутизацію.
На основі класифікації намірів Dialogflow система визначає оптимальну стратегію реагування. На прості запитання, що потребують фактичної інформації, система може негайно надати точну відповідь. Передача співробітнику здійснюється у випадках складних запитів або ситуацій, які перевищують можливості системи на даний момент.
У свою чергу Dataflow аналізує всі взаємодії з клієнтами, виявляючи закономірності та видобуваючи цінні інсайти з кожної розмови. Безперервне навчання дозволяє системі з часом удосконалювати свої стратегії реагування, поступово покращуючи здатність точно аналізувати наміри клієнта та надавати винятковий сервіс. Результати використання розмовного ШІ в банківській сфері для EVO Banco були просто вражаючими:
- 85% охоплення дзвінків до контакт-центру.
- 3% частка у структурі витрат контакт-центру.
- 95% точність маршрутизації.
- 2 хвилини середній час очікування.
Federal Bank
Federal Bank став першим індійським банком, який запровадив цифровізацію в усіх фізичних відділеннях. Він також став піонером у галузі персональних помічників на базі штучного інтелекту. Використовуючи рішення Google Cloud AI, компанія розробила Feddy, який тепер готовий прийти на допомогу понад 10 мільйонам клієнтів у країні.
Але Federal Bank не задовольнився звичайним рішенням ШІ. Його бачення було амбітним: по-справжньому інтерактивний віртуальний агент, здатний самостійно навчатися, обробляти складні банківські операції та дозволяти клієнтам блокувати платежі або навіть обирати нові дебетові картки — все це через звичайну розмову.
Однак шлях досягнення цієї мети був сповнений викликів. Банку потрібно було оцінити десятки постачальників розмовного ШІ, постійно зіштовхуючись із перешкодою у вигляді обмеженої гнучкості запитів. Ці рішення могли чудово відповідати на прості запитання, на кшталт «Який у мене баланс?», але не могли розібрати трохи інше формулювання, наприклад, «Скільки у мене грошей?». Крім того, процес навчання цих чат-ботів виявився досить тривалим. Federal Bank оцінив, що ручне навчання бота для кожного потенційного запитання становило приблизно тисячу запитань на місяць, разом із постійним удосконаленням на основі рівня розуміння.
Завдяки Dialogflow розмовний ШІ в банківській сфері набув довгоочікуваної здатності до самонавчання, що усунуло потребу ручного втручання для кожного окремого запитання. Нововиявлена ефективність також дозволила Federal Bank зосередитися на ширших стратегічних цілях. Більше того, інтеграція Dialogflow і TextMagic запропонувала переконливий набір передових методів розмовного ШІ. До них належить і дзеркальне відображення, коли бот тонко підлаштовує свій стиль спілкування під манеру мовлення клієнта.
Результати виглядають більш ніж перспективними:
- Збільшення задоволеності клієнтів на 25%.
- 98% точність наданих відповідей.
- Зростання на 133% кількості оброблених звернень.
- Очікуване скорочення витрат на обслуговування клієнтів на 50%.
- 5 годин часу розробників, що економляться щодня.
Забронюйте безкоштовну консультацію з нашим експертом. Забронювати сьогодні →
Випадки використання розмовного ШІ
У цьому розділі наведено огляд деяких найпоширеніших випадків використання розмовного ШІ в банківській сфері.
Відкриття рахунку
ШІ може збирати базову інформацію KYC — наприклад, повне ім’я, підтвердження проживання та дату народження. Роблячи це, він може допомогти клієнтам зробити чіткі фотографії їхніх посвідчень та інших документів відповідно до потрібного формату. Згодом він може автоматично витягувати дані за допомогою оптичного розпізнавання символів (OCR) для зменшення помилок ручного введення та пришвидшення всього процесу перевірки.
Більше того, ШІ може аналізувати зібрані дані на предмет відповідності заздалегідь визначеним параметрам ризику, пов’язаним із політиками протидії відмиванню коштів (AML) і фінансуванню тероризму (ATF), відзначаючи потенційно ризикові випадки для подальшого розгляду співробітниками комплаєнс-відділу.
Надання фінансових консультацій
Розмовний ШІ для банків може ставити клієнтам питання щодо їхніх фінансових цілей, толерантності до ризику та фінансового становища. На основі цієї інформації ШІ може надавати персоналізовані початкові поради та корисні допоміжні ресурси.
Він також може бути чудовим навчальним інструментом. Спираючись на сферу інтересів, розмовний ШІ може ознайомити клієнтів із базовими концепціями фінансової грамотності, пояснити фінансові продукти та їхні похідні, а також скерувати користувачів до кваліфікованих консультантів-людей у більш нюансних ситуаціях.
Аналітика заощаджень/транзакцій
Розмовний ШІ може допомогти клієнтам відстежувати доходи та витрати, визначати сфери, де можна заощадити, і налаштовувати автоматичні плани бюджетування для підвищення фінансової обізнаності та відповідального управління коштами. ШІ також може допомогти клієнтам визначити майлстоуни та відстежувати прогрес із часом, підтримуючи їхню мотивацію та відповідальність.
Окрім того ШІ може автоматизувати повторювані завдання, як-от оплату рахунків, або надсилати своєчасні нагадування про необхідність заощаджувати чи інвестувати. До того ж ШІ може аналізувати звички витрат і виявляти потенційні фінансові ризики, спонукаючи користувачів діяти до того, як вони переростуть у величезні проблеми.
Захист персональних даних
Розмовний ШІ в фінансах може провести клієнтів через процес налаштування багатофакторної автентифікації (МFA), гарантуючи, що вони виконують усі кроки перевірки для підтвердження своєї особистості перед схваленням транзакцій із високим ступенем ризику. Цей крок передбачає питання на основі знань, надсилання одноразових кодів або навіть використання біометричної автентифікації за допомогою розпізнавання голосу чи зображення.
У випадку, якщо інцидент уже стався, ШІ може допомогти клієнту повідомити про крадіжку особистості у будь-який час, що забезпечує швидше реагування порівняно з традиційними каналами обслуговування клієнтів із обмеженим графіком роботи.
Захист від шахрайства/афер
Розмовний ШІ може аналізувати взаємодію з користувачами в режимі реального часу, генеруючи сповіщення про підозрілі моделі поведінки, що свідчать про шахрайську діяльність. Наприклад, відхилення від звичайних витрат, непритаманні мовленнєві шаблони або спроби отримати доступ до рахунку з невідомих пристроїв чи місцезнаходжень.
Чат-боти також можуть навчати клієнтів передових методів кібербезпеки, пропонуючи інтерактивні модулі щодо створення надійних паролів, а також протидії фішинговим спробам та методам соціальної інженерії.
Щоб отримати додаткову інформацію стосовно базової інфраструктури розмовного ШІ у банкінгу, ознайомтеся з нашою статтею про хмарне впровадження у фінансових послугах.
Пропозиції Zendesk
![](https://cloudfresh.com/wp-content/uploads/2024/07/image1.png)
Компанію Zendesk визнано найкращим програмним забезпеченням для служби технічної підтримки середнього ринку на G2 — популярному сайті оглядів бізнесу та ІТ. Що стосується ШІ, продукти Zendesk пропонують такі функції:
- Автоматизована взаємодія з клієнтами: Звільніть своїх агентів від повторюваних завдань за допомогою агентів на базі ШІ, які можуть ефективно обробляти стандартні запити.
- Розмовні боти: Використовуйте чат-ботів для цілодобової відповіді на часті запитання та проведення користувачів через стандартні завдання, скорочуючи час очікування та підвищуючи задоволеність.
- Автоматичні відповіді зі статтями: Надавайте миттєву підтримку за допомогою заздалегідь написаних відповідей, які автоматично посилаються на відповідні статті бази знань, швидко постачаючи користувачам потрібну інформацію.
- Динамічні відповіді: Виходьте за рамки статичних, заздалегідь запрограмованих відповідей. Zendesk AI може генерувати динамічні відповіді, адаптовані до конкретного наміру користувача, забезпечуючи більш природний та корисний хід розмови.
- Боти з особистістю: Чат-боти в банківській сфері можуть отримати переваги від унікальних особистостей, створених для забезпечення більш захоплюючого користувацького досвіду та побудови довіри з клієнтами, які взаємодіють із ШІ.
- Запропоновані наміри під час створення відповідей: Дозвольте платформі пропонувати релевантні наміри під час створення відповідей. Це гарантує, що ваш контент буде належним чином класифіковано та направлено потрібним користувачам.
- Підказки щодо намірів для питань без відповідей: Визначайте прогалини в знаннях та отримуйте підказки щодо намірів для нового контенту. Цей проактивний підхід допомагає запевнитися, що ваша база знань завжди залишатиметься актуальною та ефективно відповідатиме потребам користувачів.
- Запропоновані макроси для агентів: Споряджайте своїх агентів готовими макросами, що використовувалися для подібних звернень у минулому, заощаджуючи їм час та зусилля та забезпечуючи при цьому послідовність спілкування.
- Знання в контекстній панелі: Надавайте агентам легкий доступ до відповідних статей бази знань та форумів спільноти безпосередньо у вікні взаємодії, дозволяючи їм швидко знаходити інформацію, необхідну для ефективної допомоги клієнтам.
- Підказки щодо контенту для контент-менеджерів: Отримуйте цінні статистичні дані про прогалини в базі знань та сфери, які потребують покращення. Ці дані допомагають менеджерам з контенту пріоритезувати створення нових матеріалів.
- Семантичний пошук у довідковому центрі: Застосовуйте потужний пошуковий функціонал, який розуміє наміри користувачів, дозволяючи їм легко знаходити найбільш влучний контент, навіть якщо пошуковий запит не повністю відповідає наявним ключовим словам.
Незалежно від того, який тарифний план ви використовуєте наразі, Cloudfresh має статус Zendesk Premier Partner та допоможе обрати пакет функціоналу, що відповідатиме вашим унікальним бізнес-сценаріям, та запустити повноцінний проєкт із імплементації Zendesk. Усе починається з безкоштовної консультації щодо розмовного ШІ в банківській сфері. Щоб призначити, будь ласка, заповніть форму нижче.
![](https://cloudfresh.com/wp-content/themes/techsvit/design/design-v20/images/get_in_touch_form_v20.png)