چگونه Chatbots جریان UX را ساده می کند

از زمان ظهور فناوری اطلاعات ، ما در تلاش بوده ایم برای تسریع در ارائه خدمات و افزایش بهره وری ، درگیری انسان را حذف یا کاهش دهیم. تکامل سریع فناوری های ابری و تلفن همراه مانند 4G و فناوری 5G اتوماسیون ساده فرآیندها و گردش کار را فعال کرده است ، که تقریباً بر همه طاقچه ها و عمودی ها تأثیر می گذارد.

FinTech یکی از آن دامنه هایی است که بیشترین بهره را از تحول دیجیتال و نوآوری دستیابی به فناوری پیشرفته و پروتکل ها و استانداردهای ارتباطی نسل جدید گرفته است.

به نظر می رسد که بالاخره چت بات ها به ما این امکان را داده اند تا درگیری انسان را از بین ببریم و بسیاری از موارد را از مکالمه با کاربران گرفته تا تحقیقات بازار و نظرسنجی ها گرفته تا مدیریت سیستم IT تا مرکز راهنمایی برای استخدام خودکار کنیم.

وقتی صحبت از FinTech می شود ، ثابت می شود که ربات های چت آنلاین ، به ویژه آنهایی که مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و الگوریتم های یادگیری ماشین هستند ، یکی از م effectiveثرترین روش هایی است که بانک ها و شرکت های خدمات مالی می توانند برای افزایش کارایی خود در مقیاس بزرگ همراه با طراحی UX مکالمه

به گفته گارتنر، تا سال 2020 ، 85٪ از بانک ها و مشاغل از طریق چت بات با مشتریان ارتباط برقرار می کنند. تحقیقات ارس همچنین نشان می دهد که چت بات ها می توانند از طریق اتوماسیون و اجرای ابزارهای مکالمه میلیاردها ساعت کاری و حدود 8 میلیارد دلار صرفه جویی کنند.

با این حال ، مانند هر بخش سنتی ، مقاومت در برابر تغییر در صنعت مالی بسیار زیاد است. بسیاری از بانک ها و شرکت های مالی هنوز هم از این نوع نوآوری و تحول دیجیتال در نتیجه مقاومت در برابر پیری مدیران سطح C و مدیرانی که از رویکردهای اثبات شده اما قدیمی و منسوخ در کار خود استفاده می کنند ، پشتیبانی نمی کنند.

به عنوان آخرین تحقیقات پیشنهاد می کند ، عدم اجرای ابزارهای نوآورانه مانند ربات های چت هوش مصنوعی در سازمان های مالی شرکت ها را به از دست دادن 35٪ از درآمد خود سوق خواهد داد ، در حالی که پیشگامان هوش مصنوعی و chatbot به احتمال زیاد قادر به افزایش 45٪ و بیشتر درآمد خواهند بود.

از آنجا که ارتباط بانکی (به عنوان مثال ، خدمات بانکی مبتنی بر روابط نزدیک با مشتری) مورد توجه قرار می گیرد و به یک قانون جدید در FinTech تبدیل می شود ، هوش مصنوعی ابزاری بسیار قدرتمند است که می تواند به بانک ها کمک کند با مشتریان ارتباط برقرار کنند ، وفاداری را بهبود بخشند و یک رابطه طولانی مدت با آنها برقرار کنند. مشتریان مبتنی بر اعتماد ، راحتی ، تعامل و البته رابط کاربر مکالمه.

در حالی که هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) چت بات ها به شرکت ها کمک می کنند تا کارهای روزمره خود را انجام دهند و با مشتری ارتباط برقرار کنند ، از انسان می توان برای کارهای استراتژیک بیشتری استفاده کرد که نیاز به تفکر خارج از چارچوب ، خلاقیت و ذهن تیزبین دارند. به طور متناوب ، افراد می توانند در هوشمند سازی ربات های چت و متناسب با نیازهای هر مشتری خاص نقش داشته باشند.

بیایید نگاهی دقیق تر به پنج روشی که چت ربات های هوش مصنوعی موجب تقویت FinTech می شوند و می توانند خدمات مشتری در صنعت مالی و بانکی سنتی را بهبود بخشند ، کنیم.

پیشرفت های عمده در بانکداری شخصی

امروز دو مسئله بزرگ که اکثریت مشتریان بانک با آن روبرو هستند تأخیر در ارائه خدمات و کمبود یا کیفیت پایین شخصی سازی است. اکنون که چت بات هایی داریم که هر ساله با طراحی رابط مکالمه هوشمندتر می شوند ، بانکداری شخصی می تواند به میزان قابل توجهی بهبود یابد.

با کاهش زمان انتظار ، بانک می تواند از ردیف های طولانی در بخش ها خلاص شود و به مشتریان کمک کند سریعتر خدمات شخصی را بدست آورند ، این امر باعث صرفه جویی در وقت و هزینه می شود.

طراحی شده توسط فراگیری ماشین و فناوری های NLP ، چت بات ها می توانند به ارائه اطلاعات در مورد شرایط و ضوابط موجود خدمات مختلف کمک کنند ، روشهای انطباق KYC و AML را پیاده سازی کرده و درخواستهای مشتری را به سرعت برطرف کنند.

با ارزش ترین چیز این است که ربات های چت به بانک ها اجازه می دهند تا درخواست ها را در بازه های زمانی کوتاه و بدون هیچ گونه مداخله انسانی حل کنند. علاوه بر این ، مشتریان حتی احساس تعامل با ربات را نخواهند کرد زیرا این تجربه می تواند به اندازه برقراری ارتباط با یک شخص واقع بینانه باشد!

وی گفت: “هوش مصنوعی می تواند باعث افزایش گستردگی ، مقیاس و فرکانس بررسی کلی KYC شود به گونه ای که تجزیه و تحلیل غربالگری و نظارت مداوم را بهتر ادغام کند. مدل های ریسک و ردیابی مجموعه ای غنی از ورودی ها را ارزیابی و از آنها می آموزند و نتایج را در متن مشخصات و رفتار مشتری تولید می کنند. با استفاده از قابلیت یادگیری پویای هوش مصنوعی همراه با محققان ماهر ، این مدل می تواند برای تقویت عملیات ، ارائه کنترل کیفیت و حتی برای آموزش منابع جدید مورد استفاده قرار گیرد. ” اسکات زولدی، مدیر ارشد تحلیل در Fair Isaac Corp.

ویدئوی زیر نمونه ای از Chatbot KYC برای بانک ها است!

https://www.youtube.com/watch؟v=Eep6nWlsvGo

اتوماسیون خدمات مشتری –

بات چت علاوه بر اینکه در ارائه خدمات به مشتری بسیار مفید است ، به تجزیه و تحلیل داده ها ، کشف تقلب و جمع آوری داده ها نیز کمک می کند. از آنجا که ربات های مکالمه بسیار خودکار هستند ، کاربران از هر معامله مطلع می شوند. این با شناسایی اختلافات احتمالی در اولین مرحله با طراحی تجربه کاربر ، از تقلب جلوگیری می کند.

کاربران همیشه از وقایعی که برای حساب بانکی آنها اتفاق می افتد مطلع هستند. ربات ها می توانند در هر زمان به مشتریان کمک کنند زیرا آنها آموزش دیده اند تا نیازهای آنها را درک کنند و بهترین راه حل ممکن را ارائه دهند ، در عین حال این احساس را به آنها می دهند که با استفاده از استراتژی تجربه کاربری بهتر با یک اپراتور انسانی ارتباط برقرار می کنند.

چت بات ها همچنین به بانک ها کمک می کنند تا با تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و لحن صدا در احساسات خود و ارائه اطلاعات مهم بلافاصله ، به هرگونه شکایت مشتری پاسخ دهند.

بانک آمریکا دو سال پیش chatbot خود را اریکا (این کلمه از کلمه “America” ​​گرفته شده است) راه اندازی کرد. در حال حاضر برای ارائه اطلاعات موجودی حساب ، به روزرسانی گزارش های اعتباری ، پیشنهادات در مورد آن استفاده می شود چگونه پس انداز کنیم، اعلان های مختلف را برای مشتریان ارسال کنید ، صورتحساب ها را پرداخت کنید و در معاملات به مشتریان کمک کنید. این یک دستیار مجازی است که به مشتریان در انتخاب صحیح کمک می کند.

مدیریت بازخورد

بازخورد مشتری یکی از اساسی ترین عناصر خدمات بانکی است. با استفاده از ربات های گفتگوی مبتنی بر اینترانت ، بانک ها می توانند از مشتریان بازخورد ویژه تری بگیرند که می تواند به آنها در بهبود خدمات کمک کند. کارمندان می توانند از کمبودها اطلاعات کسب کنند و مدیریت می تواند راه حل های مفیدی را ارائه دهد.

HSBC هنگ کنگ یک پلتفرم سرویس دهی به مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Amy ساخت و معرفی کرد. این پشتیبانی فوری از مشتری بصورت 24/7 روزانه را فراهم می کند و بسیاری از صفحات محصول را پوشش می دهد. امی با مکانیسم بازخورد مشتری تعبیه شده است که امکان جمع آوری ، پردازش و تفسیر به موقع بازخورد را فراهم می کند ، با تشکر از یادگیری ماشین و NLP ایمی با گفتگوی زنده بانک ادغام شده است تا بتواند مداخله سریع انسان را برای س thatالاتی انجام دهد که به دلیل محدودیت های فناوری توسط امی قابل پردازش و پاسخ نیستند.

https://www.youtube.com/watch؟v=0_tNM2In7sA

بهره وری کارکنان

فعالیت هایی مانند دسترسی به داده های شخصی و اطلاعات مربوط به حقوق و دستمزد ، درخواست مرخصی یا مرخصی استعلاجی ، به روزرسانی اطلاعات تماس ، انجام بررسی دقیق برنامه ریزی و سایر موارد اکنون توسط ربات های گفتگوی AI قابل انجام است. این به کارمندان کمک می کند تا در ساعات کار بهره وری خود را افزایش دهند و از آن زمان به طور مثرتری استفاده کنند.

در سوئد، SEB آزاد شد دو ربات هوش مصنوعی: آیدا برای مشتریان و آملیا برای کارمندان بانک. در سه هفته اول پس از راه اندازی ، آملیا بیش از 4000 مکالمه را با 700 کارمند پردازش کرده و بسیاری از مشکلات را بلافاصله بدون تأخیر حل کرده است.

اتوماسیون میز راهنمای کارمندان و ITSM در SEB رضایت داخلی کارمندان را بهبود بخشیده است زیرا اپراتورهای بانکی می توانند بر روی کارها و پروژه های با ارزش بالاتر تمرکز کنند. تا به امروز ، آملیا به 90٪ دقت در درک و تکمیل وظایف دست یافته است.

در سال 2017 ، یکی از 8 مشتری FinTech را اختصاص دهید سبد وام هر ماه 10-15٪ رشد می کرد ، و در نهایت شرکت هنگامی که فاقد منابع داخلی برای پردازش تعداد دائما در حال افزایش درخواست های کاربر ورودی و همچنین سوالات بود ، خود را در یک دام “رشد” یافت.

تنها راه حل این شرکت تورم متناسب پرسنل بود که بر سودآوری و کارایی تجارت تأثیر داشت. پس از یک آستانه خاص ، خدمات شروع به عقب ماندن کرد ، زیرا اپراتورهای مرکز تماس وقت کافی برای پردازش تمام درخواست های ورودی با سطح کیفیت مناسب را ندارند. یعنی این شرکت مجبور شد به جای حل سیستماتیک مسائل مشتری دائماً “آتش” را خاموش کند.

در پاسخ به این بحران ، آنها قصد داشتند از روشی سنتی استفاده کنند و دوازده اپراتور مرکز تماس و یک تیم وکلا را برای کار با تعداد روزافزون درخواست مشتری استخدام کنند.

با این حال ، پس از تجزیه و تحلیل هزینه و منابع داخلی ، آنها تصمیم گرفتند که در استخدام های جدید سرمایه گذاری نکنند ، اما در عوض در توسعه نرم افزار سرمایه گذاری کنند. به همین ترتیب ، آنها یک Chatbot مبتنی بر هوش مصنوعی ساخت و مستقر کردند که در 30 روز اول به بیش از 3500 درخواست مشتری پاسخ داد. این امکان را به شرکت داد تا ماهانه 450 ساعت کاری صرفه جویی کند و در بسیاری از ارتباطات بدون کاغذ صرفه جویی کند.

آینده Chatbots در فین تک

علی رغم همه هیاهوهای موجود در اطراف آنها ، اکثر قریب به اتفاق چت بات های موجود در FinTech امروزه از نظر عملکرد بسیار محدود هستند و به سختی باید درک خود از تعاملات مکالمه ، توانایی استخراج و تجزیه و تحلیل بینش مشتری یا کارمند ، ارائه توصیه هایی بر اساس رفتار کاربر را بهبود بخشند. و عادات ، و بیشتر.

همچنین ، به دلیل کمبود تخصص داخلی و بودجه کافی ، برخی از بانک ها به طور ماهانه چت بات های بسیار اساسی را ایجاد و استقرار می دهند که فقط می توانند وظایف محدودی را انجام دهند و نمی توانند درخواست هایی را که نیاز به دانش خارج از حوزه عملکرد دارند ، به درستی مدیریت کنند.

هرچه فناوری هوش مصنوعی به مرور زمان هوشمندتر می شود ، ربات های گپ نیز چنین خواهد شد. آنها فرصتی عالی را برای بانک ها و سازمان های خدمات مالی فراهم می کنند تا تجربه کاربر را با استفاده از بینش برای توصیه ها و توصیه های پیشرفته و تصمیم گیری متنی از یکدیگر متمایز کنند.

طبق گفته PwC، chatbots موارد استفاده زیر را در سراسر صنعت FinTech خواهد داشت:

  • تشخیص چهره برای معاملات کلیک صفر ؛
  • نمایش بصری مزایا و مزایا (به عنوان مثال ، تأثیر پس انداز طولانی مدت).
  • به روز رسانی وضعیت در زمان واقعی در معاملات بلاکچین مرزی ؛
  • استفاده از دستگاه های اینترنت اشیا برای افزایش تبدیل مشتری از طریق کمک صوتی.

در قلب همه این پیشرفت ها توانایی هوش مصنوعی در جمع آوری بینش و استفاده از تجزیه و تحلیل داده پیشرفته برای تقویت تصمیم گیری آگاهانه و سود مشتری است.

اکنون ، با گفتن این موارد ، سایر موارد قابل تأمل در آینده برای استفاده از هوش مصنوعی مکالمه در فین تک می توانید اضافه کنید؟ همچنین ، در صورتی که می خواهید برنامه chatbot خود را ایجاد کنید ، پیشنهاد ما استخدام وب سایت است بهترین شرکت توسعه برنامه chatbot در صنعت

جدا از این ، اگر شما علاقه مند به خواندن چنین به روزرسانی های بیشتری در مورد صنعت برنامه های موبایل هستید ، پس حتما با ما همراه باشید MobileAppDaily!

Tanya <span> سردبیر </ span>“/></figure>
</p></div>
<div class= نوشته شده توسط

او بازاریاب محتوا است و بیش از پنج سال تجربه در زمینه اینترنت اشیا ، بلاکچین ، وب و توسعه موبایل دارد. در تمام این سال ها ، او از نزدیک توسعه برنامه را دنبال کرد و اکنون در مورد فناوری های موجود و آینده برنامه های تلفن همراه می نویسد. ذات او بیشتر شبیه یک رقصنده باله است.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *