Intercambios conversacionales complejos a través de un bot: ¿hemos alcanzado ese punto?

En la era de Siri, Cortana y el Asistente de Google, herramientas capaces de concertar citas y realizar llamadas telefónicas personales en nombre del usuario, los clientes han empezado a exigir más a los bancos. Aunque Eliza, el primer chatbot apareció en los años 60, los chatbots son un concepto relativamente nuevo en el ámbito empresarial, una década y media de antigüedad. Sin embargo, ahora los clientes han empezado a esperar más de su partner bancario. Los bots conversacionales pueden ofrecerles soluciones para su cartera o proporcionarles información para sus consultas. Sin embargo, los clientes quieren más. ¿Cuánto más? – No lo sabemos. Tampoco sabemos si los bancos están preparados para dar el siguiente paso en los flujos de trabajo conversacionales entre bots y humanos. Sin embargo, los bancos tienen que preguntarse: ¿hemos llegado ya a ese punto?

La constante evolución de los chatbots

Los chatbots han evolucionado a lo largo de los años por lo que sus definiciones se han escrito en diversos diccionarios tecnológicos y se redefinen constantemente. Los chatbots sencillos y básicos existen para ofrecer a los clientes respuestas elementales a preguntas como “Muéstrame todos tus planes de préstamos o de aprobación de créditos…” Sin embargo, estos bots tienen una base de conocimientos muy limitada, en la que el flujo de trabajo se restringe a dos o tres soluciones, que podrían no coincidir exactamente con la cartera particular del cliente. Asimismo, existen bots que son capaces de filtrar las soluciones en función de determinadas partes del discurso del usuario. Preguntas como “Muéstrame planes de préstamo superiores a 1000 dólares e inferiores a 10000 dólares para un periodo de 1 año” pertenecen a esta categoría. Sin embargo, hemos llegado a la etapa en la que los clientes quieren asesores robóticos inteligentes o chatbots que puedan entender a través de la inmensa cantidad de datos disponibles cuál es la solución exacta para la cartera exacta.

En qué punto nos encontramos actualmente

¿Son los chatbots el futuro del sector bancario? Bueno, de acuerdo con Grand View Research, el mercado de los chatbots va a alcanzar una valoración de 1.25 billones y una tasa de crecimiento del 25% en el año 2025. Los bancos tienen que encontrar la manera de establecer conversaciones inteligentes a través de sus bots, de manera que puedan erradicar por completo la interacción humana en la mayoría de las operaciones de atención al público, algo que el cliente ni siquiera reconocerá. Al 40% de los clientes no les importa si son atendidos por un chatbot o por un humano, siempre y cuando se resuelvan sus problemas. Así que, cuando a los clientes no les importa la falta de interacción humana y los bancos pueden beneficiarse de un ahorro del 30% en la atención al cliente, los bancos realmente no tienen nada que perder. Sin embargo, solo el 20% de los bancos han empleado chatbots en el sector bancario.

Conversaciones inteligentes a través de chatbots – ¿Cómo funciona la tecnología detrás de un chatbot y cuáles son las características que un banco debe considerar al implementarlo? El primer paso importante es entender la información del cliente. Esto puede llevarse a cabo mediante diferentes técnicas de procesamiento del lenguaje, como las redes neuronales artificiales, la comprensión del lenguaje natural y diferentes algoritmos de aprendizaje automático. Una vez que el chatbot ha entendido la necesidad del cliente, entran en juego las diferentes respuestas entre el bot y el humano, lo que requeriría un tipo diferente de proceso de NLP conocido como generación de lenguaje natural (NLG, por sus siglas en inglés).

La tasa de éxito de los bots, tras contar con dichos procesos NLP en el ámbito bancario alcanzará hasta el 90%, lo que supone la tasa de éxito más alta entre todos los sectores, si es implementada por las entidades bancarias.

Desafíos comunes

La IA y los datos de los clientes van de la mano. No es posible que uno sobreviva sin el otro. Por lo tanto, el primer y principal reto al que tendrán que enfrentarse los bancos será la Seguridad. Con el nivel de inteligencia que se está incorporando a un chatbot, los bancos estarían esperando que los compromisos conversacionales más complejos con los clientes se resolvieran sin el uso de recursos humanos. Sin embargo, los bancos deben asegurarse de que la experiencia y la seguridad no se pierdan a expensas de la otra. Los bancos tendrían que asegurarse de que los piratas informáticos no puedan hackear la interfaz del chat, lo que de otro modo resultaría desastroso para el banco. En un escenario no bancario, el chatbot Tay de Microsoft fue hackeado por un grupo que se dedicó a abusar de los clientes por motivos raciales.

Entonces, ¿cómo se pueden proteger los chatbots?

Los chatbots podrían estar protegidos a través de los diferentes algoritmos, encriptaciones end-to-end, autenticación de dos factores o incluso a través de mecanismos de autodestrucción, donde los datos personales y confidenciales podrían ser eliminados después de determinado momento, o en el caso de la amenaza de un hackeo. Gartner ha llegado a predecir que el uso de contraseñas y tokens se reducirá en un 55% debido al aumento del uso de la biometría y las nuevas tecnologías de reconocimiento.

Conclusión

Los bancos deben cuestionar la eficiencia de sus operaciones de front-office, sus gastos y la tasa de éxito de cada consulta de los clientes. Necesitan comprobar si necesitan profundizar más en los datos de los clientes y si sus procesos de IA están a la altura. Los bancos deben preguntarse si se verán superados dentro de 5 o 10 años, con la presencia de diversas entidades no bancarias que ofrezcan servicios y soluciones bancarias segmentadas. Si la respuesta a todas estas preguntas es negativa, los bancos deberán someterse a un profundo análisis, empezando por la implantación de chatbots en la oficina.