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Un grano en el… Bot? La Inteligencia Artificial en la Banca

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Un grano en el… Bot? La Inteligencia Artificial en la Banca

UBIQUIBOTS: IA PARA BANCOS (English Version)

Los bots (y los artículos sobre bots, ¡oops!) están en todas partes.

De hecho, muy pocos conceptos se han popularizado tan rápido, especialmente teniendo en cuenta que la idea de una interfaz de usuario conversacional ha estado con nosotros durante mucho tiempo en varios formatos y bajo diferentes denominaciones. Parece una jungla, pero todos los robots básicamente están haciendo lo mismo: agregar capacidades de conversación a preguntas frecuentes y búsquedas.

Puede leer una buena evolución de esta tendencia aquí y aquí. Personalmente, tuve el placer de trabajar para dos compañías que desarrollaron su propia asistente virtual (básicamente un chatbot con una cara bonita). Puede que recuerdes a Anna, la robo-asistente de IKEA, que es una de las bases de datos de chatbot mejor integradas, aunque ahora se ha desvanecido un poco sin que haya transformado significativamente nuestras vidas.

Entonces, ¿podría ser diferente ahora que los mundos de los bots y la banca se están uniendo?

Tal vez. Peces grandes como Facebook y Microsoft apuestan fuerte en el concepto de interfaces de usuario impulsadas por la IA, y no sólo por la utilidad de la propia interfaz - sino porque los robots representan una segunda oportunidad de ganar una posición estratégica en el espacio móvil.

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Este enfoque ya está definiendo un panorama donde la tecnología chatbot avanza a pasos agigantados.

Google y Microsoft ya ofrecen asistentes digitales en smartphones, llamados Google Now y Cortana - respectivamente, que obtienen un conocimiento cada vez más profundo de los hábitos y horarios de sus usuarios. Amazon vende un dispositivo independiente llamado Echo, en el que la voz de Alexa puede reproducir música, leer libros en voz alta y ayudar a comprar artículos a través de Amazon, entre otras cosas. Y Siri, por supuesto, reina sobre el universo de Apple.

Según Gartner, alrededor del 38% de los consumidores estadounidenses han utilizado recientemente servicios de asistente virtual en sus teléfonos inteligentes; a finales de 2016, aproximadamente dos tercios de los consumidores en los mercados desarrollados los utilizaron a diario.

Visto esto, todo apunta a un cambio inducido por la IA en la forma en que interactuamos en... bueno, prácticamente todo.

BOTS PARA BANCOS: IA Y SERVICIOS FINANCIEROS

Demos un paso atrás y observemos la inteligencia artificial desde la perspectiva de los servicios financieros.

Aunque algunos ejemplos interesantes surgieron de una hackathon de Mondo, y algunas FinTechs están empezando a introducir aplicaciones inteligentes como Cleo y Penny, otros indicios apuntan que llegarán al mercado bancario pronto.

Hasta ahora, no he visto ningún banco que ofrezca una interfaz completamente conversacional fuera de su propia aplicación.

Pero aquí hay algunos ejemplos prometedores:

  • Santander UK agregó recientemente la posibilidad de que algunos titulares de cuentas hagan preguntas directamente a sus cuentas bancarias, utilizando la aplicación Santander SmartBank. El servicio de asistente de voz puede extraer transacciones y procesar las solicitudes de los usuarios para encontrar detalles sobre un cargo en particular. Versiones futuras prometen incluir pagos habilitados para voz, alertas en la cuenta, informes de tarjetas perdidas y robadas y un conocimiento más profundo de los gastos de los usuarios.
  • RBS ha lanzado Luvo para ayudar a responder las consultas empresariales de sus clientes de forma más rápida y sencilla.
  • Swedbank Group, presente en Suecia, Estonia, Letonia y Lituania, utiliza Nina, un asistente virtual inteligente que brinda una experiencia de servicio conversacional similar a la humana para habilitar capacidades de autoservicio y acceso rápido y fácil a la información para clientes y servicio de Swedbank.

A pesar de estos ejemplos, el hecho es que los bancos tradicionales con presencia online tienden a hacer que sus clientes se espabilen para buscar la información que les permite contactar con el servicio del usuario: generalmente a través de una llamada o chat. ¿Por qué, pues, el enfoque de estas tecnologías bancarias no se basa tanto en la búsqueda de información de autoservicio (preguntas frecuentes, búsquedas, etc.) como en el servicio al cliente? Porque, a pesar de su complejidad, existe un número relativamente limitado de problemas y soluciones para un determinado conjunto de productos, combinado con grandes cantidades de datos históricos.

HACER EL ROBOT

Si está pensando en llevar tecnología de inteligencia artificiala su institución financiera: ¿Qué necesita tener en cuenta?

Primero, decida si está apostando por un chatbot o interfaz de usuario conversacional en su aplicación, o ambas cosas. Independientemente de la opción anterior, la adopción exitosa de una interfaz de lenguaje natural dependerá en gran medida de la cultura del mercado en el que opera. Los mensajes pueden convertirse en el modelo dominante de interacción con el mundo, como lo predice el líder de Uber DevEx Chris Messina en #ConvComm. Sin embargo, esta cultura aún no es para nada universal y existen, por supuesto, grandes diferencias generacionales en torno a los comportamientos de mensajería.

El descubrimiento de los bots podría ser un problema para las marcas genéricas que intentan llamar la atención del usuario, pero no creo sea un problema para un bot de un banco porque, como usuario, buscaré el servicio del mismo modo que sigo en Twitter las cuentas de las empresas: para propósitos de servicio al cliente.

Tercero: un bot puede parecer una manera buena y fácil de mantenerse en contacto con su base de clientes, sin embargo, prepárese para perder algo de control. Al igual que con cualquier editor de medios, otorgará poder a la plataforma de otra persona. Esto se ajusta a una aplicación de "un solo uso" como Uber ( que ya tiene un mensajero en la aplicación y un bot integrado de Facebook Messenger), pero si intenta aumentar la cantidad y la calidad de las interacciones como los bancos necesitan hacer, desviar a los usuarios a otra plataforma puede no ser el movimiento más inteligente.

Un bot también amplifica el problema de seguridad. ¿Cómo debería identificar y verificar al usuario antes de proporcionar información o permitir acciones más complejas como transferencias de dinero?

Pero el obstáculo más grande, como la mayoría de los problemas de transformación digital a los que enfrentan los bancos, será la integración de sistemas centrales.

FUNCIÓN VS. CONVERSACIÓN

Las interacciones a través del procesamiento del lenguaje natural deben ser rápidas y simples, en una palabra: funcionales. Desde la perspectiva de un bot, un diferenciador clave es la capacidad de los bancos para permitir "mini-aplicaciones" más complejas como parte de su experiencia de mensajería, en la que cada mensaje tiene el potencial de convertirse en una aplicación atómica.

Eso significa que la funcionalidad se debe dividir en fragmentos manejables soportados por servicios o mejor dicho, micro-servicios, en las capas de integración de los sistemas centrales. Lamentablemente, si usted es un banquero, es poco probable que existan estos micro-servicios en su organización.

En segundo lugar, el enfoque ágil de MVP que funciona tan bien para el desarrollo móvil podría traer dificultades a la hora de implementar IA conversacional en la banca. He aquí por qué: si limitamos la elección de lo que los usuarios pueden hacer en un chat, tendremos que capacitar a los usuarios o ofrecer opciones de "menú" mucho más obvias en una interfaz tradicional, lo que reduce la utilidad y frustra el propósito de una "conversación" en primer lugar. Vea este ejemplo de BI Intelligence:

Algunos predecían que el 2016 era el año del comercio conversacional, pero los chatbots más efectivos tienen poco que ver con la conversación.

Los chatbots no son nuestros amigos, ni deberíamos hablar con ellos como tales. WeChat es un buen ejemplo de cómo deberían ser las interacciones funcionales de chatbot:

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Image source: BI Intelligence 

Los bancos deben pensar en la eficacia de su interfaz, lo que significa hacer que las interacciones sean funcionales antes de preocuparse si son conversacionales.Un dominio bien pensado de las funciones y un buen diseño es clave para la adopción.

En resumen, los bots de hoy, independientemente de la industria, son realmente un poco dolorosos, y con un valor agregado muy limitado para mí como usuario en comparación con una IU alternativa. Pero en mi opinión, experimentarán una mejora exponencial y definitivamente se convertirán en parte de nuestra experiencia bancaria en general, no como una opción de elección, sino casi seguro como un tipo de modelo híbrido.

Por lo tanto, a pesar de la exageración y la sobrecarga de artículos relacionados con los bot (incluido este), los bancos harían mejor en comenzar a pensar no cuándo sino cómo diseñar una experiencia de usuario con una interfaz de lenguaje natural que se adapte a su institución.

¿Listo para llevar inteligencia artificial a su banco?

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English Version

Topics: AI, chatbots, bots in banking, Digital Transformation, Artificial Intelligence, conversational banking

Author: Luis Rodriguez, VP Product Strategy on May 18, 2018

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