11th - Oct - 2017

¿Cuál es el futuro de los chat bots de servicios financieros?

Graphic of a pencil, diploma and a mortarboard

En enero de 2017, un agente de atención al cliente llamado Jim estableció un nuevo récord mundial al pagar una demanda en nombre de la empresa emergente de seguros Lemonade. Jim solo tardó tres segundos en hacer una referencia cruzada entre la demanda y la política de atención al cliente, ejecutar los algoritmos antifraude y enviar las instrucciones al banco para que realizara la transferencia.

Un esfuerzo superhumano. Literalmente. Porque Jim no es un humano. Es un bot.

Jim es uno de los miles de programas conversacionales operados por inteligencia artificial (IA) que están cambiando el modo en que la gente se relaciona con las compañías de servicios financieros. Algunas de las compañías que han presentado sus propios bots son: Mastercard, Wells Fargo y Capital One, entre otras.

Los bots conversacionales surgieron a raíz del descontento que provocaba la manera en que los clientes obtenían respuesta a preguntas importantes. Tradicionalmente, los clientes tenían tres opciones básicas: acudir a un local físico, llamar a un agente, o visitar una página web/aplicación.

Ninguna de ellas es ideal. Pero los bots conversacionales suponen una alternativa muy atractiva. En teoría, prometen aunar lo mejor de la experiencia humana (conversación natural) con lo mejor del mundo digital (instantáneo y conveniente).

A pesar de que estos agentes de “chat en directo” ya funcionan desde hace unos años en sitios web como eBay y Amazon, los móviles han acelerado su expansión. Al fin y al cabo, el móvil está “siempre encendido” y es, de lejos, un modo mucho más natural de mandar mensajes que un ordenador de sobremesa.

Podría decirse que Facebook fue el impulsor de la era de la inteligencia artificial móvil al permitir que las marcar crearan bots para el programa Facebook Messenger en 2015. Ahora hay decenas de miles de bots en dicha plataforma.

Muchas otras plataformas han seguido su ejemplo. Los bots ahora son compatibles con varios canales y servicios, como Twitter y Slack. Sin embargo, aunque estos canales son ampliamente conocidos, no son universales. Por ese motivo, el sistema de mensajes de texto, SMS, se ha convertido en una plataforma vital para los bots.

De hecho, la mensajería bot es una característica que cobra cada vez más importancia en el espacio SMS, con un valor de 17 mil millones de dólares en 2016, y un valor esperado de 58,75 mil millones de dólares para 2020 (según mobileSquared). La irrupción de una nueva generación de SMS, llamada RCS, que ofrece muchas características nuevas, debería acelerar el proceso.

En la actualidad, las compañías muestran un gran interés en los bots. La encuesta sobre mensajería de Ovum Enterprise Messaging Survey 2017 mostró que:

  • El 25% de las organizaciones ya usan bots para relacionarse con sus clientes.
  • El 92% de las organizaciones que usan bots, los utilizan para automatizar las funciones de cara al cliente.
  • El 88% las usan para reducir la pérdida de clientes.
  • El 84% las usan para reducir los costes finales.
  • El 72% creen que los bots son más baratos y eficaces que las aplicaciones.
  • En 2020 podría haber 3,18 mil millones de usuarios activos en aplicaciones de conversación móviles al mes en todo el mundo.

Y, de nuevo, las compañías de servicios financieros lideran el cambio. Uno de los motivos es que los clientes bancarios suelen formular las mismas preguntas generales:

  • ¿Cuánto saldo tengo?
  • ¿Cuánto he gastado?
  • ¿Cuánto cuesta…?

En teoría, estas preguntas deberían ser más fáciles de contestar para un robot que las preguntas “abiertas”, que normalmente se dirigen a un agente humano.

Espectacular

Los bots no solo responden a los clientes en las plataformas que ellos prefieren en cuestión de segundos, sino que también suponen un cambio radical en la eficiencia de los bancos. Los bots no necesitan un salario, ni vacaciones, ni un seguro. Trabajan 24 horas al día.

El ahorro podría ser espectacular. “En los próximos 15 años, es probable que el 45%, tal vez incluso el 75% del trabajo en el sector de los servicios financieros lo realicen los robots” dijo Cliff Justice, director consultivo en KPMG. “Debería traducirse en un ahorro enorme en los costes, de hasta el 75%, para las empresas que cuenten con ellos.”

Juniper Research calcula que el ahorro para los sectores bancarios y de salud podría ser de 0,7$ por interacción. Lo que supone más de 8 mil millones de dólares anuales para 2022.

Pero, ¿se resistirán los clientes? No cabe duda de que los bancos se enfrentan a un mayor riesgo que otros sectores cuando se trata de IA. En un informe de 2016, Forrester recomendó ser precavidos. “La gente está menos dispuesta a tratar con bots mediocres cuando se trata de dinero” afirmó.

“Si el TacoBot de la cadena de restaurantes Taco Bell malinterpretara el pedido de un cliente, y pidiera tres tacos en vez de uno, las consecuencias no serían demasiado catastróficas. Pero si una interacción con un bot hace que la misma persona se gaste el triple de dinero o pague una factura incorrecta por accidente, las consecuencias pueden salir muy caras.”

Sin embargo, los datos disponibles hasta ahora parecen indicar que la gente está recibiendo bien a los bots. En 2016, el banco Asia-Pacific DBS Bank creó un bot para “digibank”, su servicio exclusivo para móviles. Este banco informó recientemente de que el bot tramita el 82% de las consultas de los clientes. Al parecer, a medida que estos nuevos “osados” bancos, como digibank, concentran su atención al cliente a través de los bots, la precaución dejará de ser opción para los partícipes e interesados.

Así que, si los clientes están preparados para aceptar a los bots, la cuestión subyacente es: ¿cómo de profunda puede llegar a ser la relación? ¿Pueden los bots hacer algo más que simplemente responder a la misma selección de preguntas frecuentes?

Muchos piensan que sí. De hecho, cuando el Bank of America (BoA) reveló a su bot Erica en 2016, se dijo que estaba “diseñada no solo para ser una simple asistente virtual, sino la defensora personal de cada uno de los consumidores”.

En su presentación, el BoA demostró cómo Erica podría no solo mostrar el saldo, sino también detectar patrones de gasto y sugerir diferentes productos que podrían ayudar al cliente a no sobrepasar su límite de disponibilidad, o a conseguir más intereses por sus excedentes. En este sentido, Erica no es una mera agente de atención al cliente, es también una vendedora.

Por otra parte, el bot de Mastercard para Facebook Messenger (disponible para los bancos emisores) permite a los usuarios navegar a fondo entre tipos de gasto. Kiki Del Valle, vicepresidenta senior de comercio para todos los dispositivos (Commerce for Every Device) en Mastercard, afirma: “Una clienta puede preguntarle al bot cuánto ha gastado en restaurantes en los últimos tres meses. Entonces, podría poner un límite al gasto y programar una alarma para cuando se acerque a dicho límite. Y hacer todo esto en una conversación con lenguaje natural es muy fácil.”

Claro está, el éxito de los bots a largo plazo depende de la naturalidad de la comunicación. Nadie quiere que una IA sabelotodo le arengue, y la gente no perdonará que un bot cometa errores verbales estúpidos.

Este podría ser el motivo por el que se prefieren bots que funcionan con texto, en vez de voz, dado que las sesiones con texto son asíncronas. Además, los usuarios pueden guardar las conversaciones y referirse a ellas de nuevo cuando sea conveniente.

Por ejemplo, tras una enorme e irresponsable compra compulsiva.

Autor: Rob Malcolm, vicepresidente de marketing y ventas en línea en CLX Communications

Publicado originalmente en MyCustomer.

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