A lo largo de los años, los bancos se han visto y se ven enfrentados a algunos obstáculos importantes, como las amenazas a la seguridad, la falta de información sobre los clientes, la falta de conocimientos técnicos, etc. Además, el aumento de la demanda de para mejorar la experiencia del cliente y la competencia están añadiendo presión a los principales actores.

Aunque los bancos están tratando de ser resistentes a la digitalización, todavía hay un área que obstaculiza el crecimiento de la banca digital de forma masiva: las operaciones manuales de TI. El aumento de las ofertas digitales también implica un probable aumento del volumen de tickets, ya que se producen problemas como caídas del sistema, falta de confirmaciones de pago, incoherencias durante la generación de estados de cuenta electrónicos, etc. Abordar estos problemas manualmente es una tarea titánica, ya que requiere una gran cantidad de esfuerzos humanos y de costos operativos.

La necesidad de un análisis de tickets de servicio basado en la IA en el sector bancario

Es posible que nos preguntemos…

La gestión manual de las operaciones informáticas de la banca, ¿es una tarea abrumadora?

He aquí un ejemplo para responder a esta pregunta:

Imagine un escenario en el que recibe un ticket o un incidente de fallo de servicio durante una transacción de pago y tiene que predecir la prioridad, estimar el tiempo de resolución del ticket y asignarlo al equipo adecuado. Añada un millar de tickets durante un día. En la práctica, ¿es posible realizar esta tarea con una precisión perfecta?

No, porque los humanos pueden predecir todos estos detalles basándose en su experiencia y esta tarea repetitiva sólo haría el proceso monótono.

Debido a estos contratiempos, las empresas financieras se han dado cuenta de que los problemas modernos requieren soluciones modernas. De ahí que el concepto de análisis de tickets basado en la IA se haya convertido en uno de los favoritos de los banqueros y las empresas de tecnología financiera. La IA ofrece a los bancos la capacidad de analizar patrones en los datos empresariales en forma de análisis de clientes, análisis de riesgos, análisis de tickets, etc., lo que conduce a mejorar el conocimiento de los clientes y la eficiencia operativa en procesos empresariales complejos.

Los retos más comunes a los que se enfrentan los bancos en la gestión manual de tickets son:

  • La enorme afluencia de tickets y la incapacidad de explorar los datos en estos tickets lo que conduce a una menor productividad.
  • Tickets SLA basados en reglas que se suman a la presión ya existente para resolver el problema.
  • Falta de datos precisos para medir el costo por ticket y otras métricas.
  • Tipos de tickets repetitivos que provocan retrasos adicionales debido a la falta de una solución inteligente.

Debido a las limitaciones anteriores, la gestión de tickets basada en la IA se está convirtiendo poco a poco en una demanda, ya que procesa los tickets utilizando datos del pasado, por lo que proporciona métricas precisas, reduce los esfuerzos humanos y mejora la productividad general. Además, la creciente demanda de los clientes exige un proceso comercial rápido y preciso. Al analizar los patrones de datos bancarios, como los clientes, las transacciones, los productos, los comentarios, etc., los modelos de IA proporcionan un producto final más rápido y sin errores.

El creciente número de aplicaciones y ofertas bancarias repercute directamente en el número de tickets generados. Para que el sistema bancario funcione con un “motor suave y bien engrasado”, los bancos se preocupan más por gestionar eficazmente los tickets de servicio.

¿Cómo funciona la gestión de tickets basada en la IA?

La analítica de tickets basada en IA proporciona una visión holística que incluye el número de tickets generados anual, semanal y mensualmente, así como la comparación de los tickets por año, por mes y por trimestre en función de la prioridad, la categoría, la ubicación, etc. Esto se denomina “perfil de tickets”. La IA ayuda a comprender y agrupar los datos de los tickets de servicio para proporcionar inteligencia procesable respecto a los problemas de la aplicación que necesitan ser clasificados, priorizados y resueltos permanentemente. A partir de un solo ticket, la IA puede determinar los siguientes análisis:

1. Prioridad del ticket

Basándose en los datos anteriores de tickets similares y utilizando variables predeterminadas, la IA calcula la prioridad del ticket.

2. Tiempo de resolución del ticket

La IA calcula el tiempo de resolución del ticket utilizando el Aprendizaje Automático basado en factores como la segmentación del ticket, el equipo asignado, el tiempo de respuesta histórico, el recuento de reasignaciones, etc.

3. Predicción del grupo de asignación de tickets

La IA recoge los patrones de asignación de tickets en el pasado y, utilizando estos datos, predice la asignación de grupo para el nuevo ticket.

4. Predicción del impacto comercial del ticket

Mediante el Procesamiento del Lenguaje Natural, la IA interpreta la descripción del ticket y, analizando el contexto, predice el impacto en el negocio.

5. Segmentación de tickets

Una de las características más interesantes de la IA es la capacidad de segmentar los tickets en grupos similares, lo que reduce drásticamente el tiempo de SLA. Una vez que se genera un nuevo ticket, la IA segmenta los tickets en diferentes grupos que ayudan a una depuración más rápida.

6. Previsión del volumen de tickets

Otra característica que ayuda a los bancos a elaborar un plan eficiente para el futuro, es la predicción precisa del volumen de tickets por parte de la IA. Utilizando variables independientes y referencias de datos pasados, la IA proporciona una estimación del volumen de tickets para el siguiente mes, trimestre o año.

7. Servicio de información en materia de tickets

La capacidad de mejorar el negocio de cualquier empresa utilizando la IA se debe a los útiles conocimientos que ésta puede proporcionar. Incluso en el análisis de los tickets, la IA proporciona una visión profunda de los patrones de los tickets que ayuda a las empresas a planificar mejores acciones en la gestión de estos.

Beneficios de la analítica de tickets basada en la IA

Un informe de Everest afirma que, la IA en la gestión de billetes ha dado lugar a los siguientes resultados:

  • En el ámbito de los préstamos hipotecarios, el tiempo de resolución de los tickets con respecto al onboarding de los clientes se ha reducido en un 20-40% y en el onboarding de los agentes en un 15-30%.
  • En informes de crédito bajo préstamos hipotecarios, MTTR se ha reducido en un 20-40% y una mejora del 5-15% en la tasa de resolución del nivel 1 en service desk.
  • En la ejecución de operaciones, el MTTD y el MTTR se han reducido en un 30-50% en el retraso de la entrada de datos del middle y back office.

La razón principal de estas mejoras se debe a la resolución automatizada de los tickets mediante la IA. Esto implica claramente que la analítica de tickets de servicio basada en la IA es imprescindible, especialmente para los bancos, si quieren establecer una relación a largo plazo con los clientes. A continuación, se presentan algunos de los beneficios de la analítica de tickets de servicio basada en IA:

1. Mejora de la atención al cliente en general

Dado que la IA proporciona una visión completa de los tickets generados, resulta más fácil depurar los problemas y, por lo tanto, es posible proporcionar una respuesta más rápida a los clientes. Además, la IA predice un plazo de SLA definitivo que fomenta la confianza de los clientes.

2. Incremento de la escalabilidad

Los tipos de tickets repetitivos son los principales consumidores de tiempo y acaban reduciendo la productividad. Gracias a la IA, se segmentan los tickets en segundos, reduciendo el tiempo y el esfuerzo y aumentando así la eficiencia.

3. Mejor compromiso con el cliente

Gracias a los conocimientos profundos de la IA, los bancos pueden comprender los aspectos críticos de su sistema de core bancario y mejorarlos para satisfacer las necesidades de los clientes. Esto finalmente garantiza el compromiso del cliente a largo plazo.

4. Presupuesto asequible

La IA realiza en segundos muchas tareas manuales y extenuantes que, de otro modo, llevarían horas y días de forma manual. Con tantas ofertas, los análisis de tickets de servicio basados en la IA son asequibles para cualquier institución financiera.

Conclusión

Teniendo en cuenta que la competencia aumenta continuamente entre los bancos, las fintechs y otras organizaciones financieras, es imperativo ser hábil de cara al servicio al cliente. La gestión de tickets es un área que trata directamente con los clientes y, por tanto, necesita ser lo más avanzada e inteligente posible. La analítica del servicio de tickets basada en la IA aprovecha tecnologías sólidas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, etc., y con una combinación de múltiples algoritmos como el algoritmo Random Forest, el algoritmo de predicción, etc., ofrece un sinfín de posibilidades como los chatbots, los agentes virtuales del servicio de atención al cliente, etc., que ayudan a los bancos a proporcionar un mejor servicio de atención al cliente y una experiencia de gestión de tickets sin fisuras.