ChatBot: Comment le chatbot AI avec RPA aide les services bancaires et financiers à améliorer l’expérience client ?

ChatBot: Comment le chatbot AI avec RPA aide les services bancaires et financiers à améliorer l'expérience client ?

Évoluer ou périr, un phénomène de vieillesse vaut pour les services bancaires et financiers mondiaux. Les développements récents du marché tels que l’automatisation, la prolifération de nouvelles technologies, la domination des détaillants en ligne et les plateformes d’économie partagée ont entraîné un changement de paradigme dans le concept d’expérience client.

Selon PwC, près de 81 % des PDG de banques sont plus que jamais préoccupés par l’adaptation technologique émergente dans le secteur bancaire.

Pour les services bancaires et financiers, un grand obstacle est son incapacité à réaliser des efficacités opérationnelles dans le processus back-end, les contraintes de temps et les énormes transactions d’argent avec la sécurité et la conformité.

Les industries BFSI sont aux prises avec la rareté des ressources qualifiées, une forte augmentation des coûts personnels, la pression pour optimiser les coûts et augmenter la productivité et l’efficacité des employés. Pour s’affranchir des contraintes liées aux volumes importants de demandes, l’Intelligence Artificielle s’est imposée comme un sauveur pour répondre aux demandes croissantes des clients.

Les s ont attiré beaucoup d’attention ces dernières années et avec l’IA, les s peuvent gérer des communications intelligentes et convaincantes au nom des banques à faible coût et à rentabilité élevée.

Défis du service client dans le secteur bancaire

Comme dans de nombreux secteurs, les services bancaires dépendent fortement de la gestion du papier et des documents. Des demandes de prêt aux comptes d’épargne ouverts, la documentation est impliquée dans chaque processus.

Cependant, la banque en ligne a standardisé et trié les opérations bancaires dans une certaine mesure pour fournir un guide complet de ressources. Mais que se passe-t-il si les clients recherchent des réponses instantanées et personnalisées à leurs requêtes spécifiques.

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En une journée, les responsables du service client du secteur bancaire reçoivent souvent des requêtes simples et complexes concernant le compte d’épargne, la procédure de demande de prêt, les notifications de transaction, le traitement des factures et bien d’autres. L’appel du client est transféré plusieurs fois avant que la requête ne soit résolue.

Selon l’étude Accenture, environ 48% des clients souhaitent une attention particulière pour être des clients fidèles. En raison du volume élevé de demandes, les dirigeants de la banque prennent beaucoup de temps pour accorder l’attention requise à chaque client. Nous savons tous qu’un client satisfait est fidèle à la banque, et si vous ne fournissez pas ce que les clients veulent, cela pourrait entraîner une diminution de la clientèle.

– Une solution

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Les s ont attiré beaucoup d’attention ces dernières années et avec l’IA, les s peuvent gérer des communications intelligentes et convaincantes au nom des banques à faible coût et à rentabilité élevée.

Une IA est une forme de IA conversationnelle qui utilise le traitement du langage naturel et l’IA pour comprendre ce que les humains veulent savoir et les guide après avoir étudié le contexte jusqu’au résultat souhaité.

Selon un récent rapport d’Accenture, les banques peuvent augmenter leurs revenus de 34 % en moyenne, et leur déploiement devrait augmenter de 14 % en 2022 si elles commencent à investir dans l’interaction homme-machine.

En utilisant des s AI, les clients peuvent bénéficier des informations telles que-

  • Consulter le solde de son compte
  • Détail du transfert d’argent
  • Les taux d’intérêt changent
  • Détails des informations personnelles
  • Soulever des requêtes

L’introduction de s IA dans les opérations de service peut réduire le coût de traitement en 30% à 70%. Parce que la main-d’œuvre sera libérée du processus manuel et pourra se concentrer sur le maintien efficace des relations avec les clients.

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Le concept de n’est pas inconnu depuis la sortie d’ELIZA en 1966. D’ELIZA à Facebook Messenger, le monde est entré dans le chat d’agent en temps réel.

De cette façon, le AI améliore non seulement l’expérience client, mais aussi à chaque conversation, il en apprend un peu plus sur les intérêts, les attentes des clients et fournit un résultat centré sur le client.

Voici quelques-uns des cas d’utilisation de IA conversationnel dans le secteur bancaire et financier.

  1. RPA dans la banque

La RPA dans le secteur bancaire offre un moyen innovant d’améliorer l’expérience client et la productivité des employés. Avec IA conversationnelle s, les clients peuvent directement communiquer avec des robots et des informations d’accès concernant le solde du compte, le paiement des factures, l’examen et la création de rapports de compte, et des tâches plus complexes telles que l’ouverture d’un compte bancaire et le traitement des demandes de prêt. Cette assistance en temps réel qui peut communiquer avec les clients transforme directement le fonctionnement de votre service et réduit les interventions manuelles à moindre coût.

Par exemple, Erica est un AI lancé par Bank of America aux États-Unis. Ce peut envoyer des notifications aux clients, fournir des données de solde, des mises à jour de rapport de crédit, des paiements de factures et aider les clients avec des transactions simples. Aussi, ce offrir les produits et services bancaires tels que les FD, les cartes de crédit RD, les prêts hypothécaires et les prêts sur valeur domiciliaire aux clients sur la base des données collectées lors de conversations antérieures.

2. RPA en assurance

Le secteur de l’assurance dépend fortement des activités itératives telles que l’achat, le renouvellement des polices d’assurance, le traitement des réclamations et la réponse aux requêtes et aux résolutions. Pour aider les clients à mener en toute sécurité des processus transparents de bout en bout, un de conversation AI peut être un coup de main. Le le plus courant dans le secteur de l’assurance est l’assurance habitation, l’assurance voyage, l’assurance-vie et autres.

Par exemple, Insurmi est un conversationnel basé sur l’IA pour comparer les tarifs des assureurs américains. Ce aide à fournir des informations telles que le traitement des réclamations, les ventes, le service client et autres.

3. RPA dans la fintech

Les entreprises Fintech ont des clients férus de technologie qui s’attendent à une réactivité 24 heures sur 24 et à une résolution rapide des requêtes. En utilisant un de site Web, les organisations peuvent réduire les frictions de l’utilisateur final. En outre, cela permet à l’équipe de service d’améliorer la génération de prospects, d’empêcher la fraude et de faire la publicité de produits financiers à leurs clients dans le confort de leur place. Avec les s de sites Web, l’industrie de la fintech peut réduire le TAT dans la résolution des requêtes sans changer le canal de communication.

Le EVA de la banque HDFC en est un exemple. Selon l’affirmation de la société fintech, elle a traité efficacement 2,7 millions de requêtes de clients et fourni une résolution en six mois.

Exemples de s IA dans le secteur bancaire et financier

Le cas d’utilisation des s dans les services bancaires et financiers dépend entièrement de deux facteurs :

  • Problème que votre organisation essaie de résoudre
  • La fonctionnalité que vous êtes prêt à intégrer dans votre entreprise

En fonction de ces facteurs, vous pouvez choisir le bon pour votre processus commercial. Dans le secteur bancaire, les s sont les visages émergents pour améliorer la productivité des employés et fournir un meilleur accès aux informations de manière sécurisée et rapide.

Sur la base de la fonctionnalité, voici quelques types de s IA que les services bancaires et financiers peuvent exploiter pour étendre leur système de support client. Ceux-ci sont-

1. informatif

Les s d’informations sont les mieux adaptés pour fournir simplement des informations générales telles que des FAQ, des notifications push, résoudre des questions concernant vos produits et services bancaires. De telles tâches et requêtes répétitives peuvent être résolues par ce type de instantanément en moins de temps avec moins d’intervention humaine. De plus, ces s sont basés sur des règles et peuvent être personnalisés selon les besoins de l’entreprise. Ces s informatifs rassemblent autant d’informations nécessaires pour répondre aux requêtes des clients, soit à partir de sources humaines, soit à partir de sources Internet, afin de fournir de meilleurs services aux clients.

2. transactionnel

Un transactionnel est mieux utilisé pour effectuer le paiement sur n’importe quelle plate-forme de n’importe où. Ces robots travaillaient comme assistants au nom des humains pour traiter diverses transactions telles que les paiements de prêts, les transferts d’argent, les transferts de fonds, les paiements de factures et bien plus encore. Grâce à ces s, les clients peuvent effectuer des transactions en libre-service de manière sécurisée et efficace.

3. consultatif

Ces s basés sur l’IA sont des robots conversationnels qui utilisent l’apprentissage automatique et les capacités de langage naturel pour comprendre, contextualiser et prédire les réponses trop précises aux requêtes des utilisateurs. Ces s peuvent être utilisés pour promouvoir la vente croisée de produits et services bancaires en fonction du comportement du client, des facteurs contextuels, des politiques commerciales et du sentiment des conversations précédentes. Les s consultatifs permettent aux services bancaires et financiers de fournir des services hyper-automatisés et personnalisés au lieu d’un support générique à leurs clients.

4. de génération de leads

Le AI interagit avec les clients et les prospects de manière pratique et pratique. Avec le rythme auquel les campagnes par e-mail et les appels à froid se démodent, les s IA peuvent donner une meilleure voie au processus de génération de leads. En déployant le sur le site Web/l’application des banques, le peut converser avec les clients pour connaître leurs intérêts et envoyer les données à l’équipe du service bancaire pour un suivi supplémentaire jusqu’à la conclusion de la vente.

5. de commentaires

Ces s peuvent changer la donne en améliorant l’expérience client sans aucun problème technique. La collecte des commentaires des clients via les s IA est convaincante. En outre, cela permet à l’équipe du service bancaire de recueillir des commentaires précieux pour leur marque ou leurs services afin de travailler sur leur domaine d’amélioration.

Conclusion – Soyez intelligent avec l’automatisation

L’automatisation et l’IA sont largement acceptées dans le secteur bancaire et financier. Avec autant d’avantages, la RPA évolue de la phase d’automatisation intelligente vers l’hyperautomatisation pour améliorer les capacités de la RPA.

L’inclusion de l’automatisation intelligente et de la RPA dans le secteur bancaire ne résout pas entièrement vos tâches complexes, mais garantit qu’elles sont évacuées des erreurs humaines et que leur temps de traitement est réduit. Pour certains, la RPA peut être un investissement coûteux, mais la valeur qu’elle ajoute à l’entreprise en fait la tendance technologique la plus souhaitable à adapter et à mettre en œuvre dans les services partagés.

Par conséquent, la RPA activée par l’hyper-automatisation vous aide à garder une longueur d’avance sur la conformité et la réglementation comme jamais auparavant. Il est grand temps d’adopter la RPA et l’hyper-automatisation pour avoir une longueur d’avance sur vos concurrents et accélérer considérablement le délai de préparation du marché.

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