Transformación digital bancaria: tres formas en que la IA Conversacional optimiza la experiencia del cliente

Los rápidos avances en la tecnología de IA conversacional, encarnados por ChatGPT prometen mejorar drásticamente la funcionalidad de las experiencias con chatbots.

Mediante la aplicación del aprendizaje automático de vanguardia, la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural, estos chatbots de nueva generación son capaces de proporcionar asistencia significativa y experiencias contextuales y personalizadas que conducen a clientes más felices que se comprometen de forma más profunda y positiva con su banco. 

Los bancos llevan mucho tiempo tratando de aprovechar la inteligencia artificial para automatizar determinados elementos de la experiencia de los usuarios en sus plataformas, sobre todo mediante asistentes de chatbots para responder a las solicitudes de atención al cliente.

Pero aunque esta automatización ha supuesto un ahorro de costos para los bancos, la funcionalidad de estas herramientas ha sido, en el mejor de los casos, irregular. Basados en una tecnología anticuada y en el uso ineficiente de datos estáticos y no estructurados, estos chatbots a menudo son incapaces de proporcionar asistencia o soluciones eficaces, dejando a los clientes más frustrados que cuando empezaron a utilizarlos, transformándose en una experiencia de usuario negativa que puede erosionar significativamente la satisfacción y la lealtad del cliente a largo plazo.

Sin embargo, los rápidos avances en la tecnología de IA conversacional, encarnados por ChatGPT prometen mejorar drásticamente la funcionalidad de las experiencias con chatbots. Mediante la aplicación del aprendizaje automático de vanguardia, la IA generativa y el procesamiento del lenguaje natural, estos chatbots de nueva generación son capaces de proporcionar asistencia significativa y experiencias contextuales y personalizadas que conducen a clientes más felices que se comprometen de forma más profunda y positiva con su banco.

Procesamiento del lenguaje natural para interacciones más humanas

La evolución del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que ha mejorado la capacidad de la IA para comprender, interpretar y responder al habla humana, permite a los chatbots de próxima generación comprender mejor qué problema está intentando resolver un cliente y, lo que es más importante, obtener detalles contextuales más precisos sobre la situación particular de ese cliente para ofrecer una respuesta más específica.

La PNL avanzada permite a los chatbots averiguar qué es exactamente lo que el cliente está tratando de averiguar, averiguarlo por él y, a continuación, adaptar la respuesta a dónde está ese cliente y quién es ese cliente. Estas respuestas personalizadas son fundamentales para generar un sentimiento de empatía e indicar que los problemas de los clientes se comprenden y se les da prioridad, algo que las generaciones anteriores de chatbots, caracterizadas por interacciones impersonales y robóticas, a menudo no lograban transmitir plenamente, lo que hacía que los clientes se sintieran devaluados e infravalorados.

Es así que los avances en PNL han permitido a los bancos mejorar significativamente esas experiencias de chatbot ofreciendo información que puede aprovecharse para aportar un sentido de empatía y humanidad a esas interacciones automatizadas. Estas experiencias positivas contribuyen en gran medida a aumentar la satisfacción del cliente con su banco y a fomentar un compromiso más profundo a largo plazo.

Grandes modelos lingüísticos para generar resúmenes procesables de conversaciones

Además de mejorar la propia interacción entre el chatbot y el cliente, la IA avanzada también puede utilizarse a posteriori para generar resúmenes automatizados de esas conversaciones, que los bancos pueden extraer posteriormente para obtener información útil sobre las necesidades y los sentimientos de los clientes.

IA para obtener información automatizada sobre los "micromomentos" de los clientes

El patrón de interacciones de un cliente con su banco -incluidas las solicitudes de servicio al cliente- revela un tesoro de información sobre el contexto actual de la vida financiera de ese usuario en particular, por ejemplo, identificando si un cliente se está preparando para comprar un coche o hacer otra compra importante.

Identificar esos "micromomentos" permite a un banco ofrecer productos y servicios muy pertinentes y adaptados a las necesidades únicas de ese cliente en ese momento concreto, y la IA puede optimizar ese proceso mediante la automatización inteligente. De este modo, la IA puede utilizarse para determinar "cuáles son las cosas clave que hay que ofrecer a ese cliente en función de dónde se encuentre en su micromomento, de manera tal que si un banco sabe, basándose en dos o tres interacciones, que ese cliente se está preparando para un acontecimiento vital concreto... el banco puede crear un conjunto de ofertas relevantes y sensibles al cliente,

En el caso de un cliente que se dispone a comprar un coche, por ejemplo, los bancos pueden ofrecer recomendaciones de servicios basadas en IA, incluida la financiación, pero también descuentos u otras ofertas basadas en las relaciones que el banco pueda tener con concesionarios o fabricantes.