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La creciente sofisticación del procesamiento del lenguaje natural y de otras tecnologías de inteligencia artificial (IA) ha cambiado sin duda el panorama y ha transformado lo que es posible para las entidades de todo el mundo. Piensa, por ejemplo, en el auge de la IA conversacional en el sector bancario.
Este enfoque usa chatbots o agentes virtuales basados en IA para replicar las interacciones humanas: descifran el habla o los mensajes de las personas y dan las respuestas adecuadas. Es un salto enorme para ofrecer una experiencia de atención al cliente rentable, fácil de usar y eficiente.
¿Qué entendemos por IA conversacional?
En sentido estricto, la IA conversacional se centra solo en los chatbots y herramientas similares que replican las interacciones humanas. Aun así, se entiende por lo general que también hacen falta representantes humanos de atención al cliente. Con una ayuda personalizada tan importante para asegurar una base de clientes fieles, no tener agentes humanos a mano será muy perjudicial para tu negocio.
Sin embargo, hay un problema de mentalidad que las empresas deben superar para derribar por completo las barreras de la IA conversacional en banca. En lugar de pensar en los chatbots como un canal y en el acceso en directo a agentes como otro, es mejor verlo todo como un único recorrido interconectado.
La IA debe entenderse como inteligencia asistida en lugar de inteligencia artificial, que complementa la capacidad de los agentes para ofrecer una experiencia de cliente superior. Las conversaciones de los clientes con las organizaciones pueden darse en chatbots bancarios, asistentes virtuales, asistentes de voz y más, pero la clave para ofrecer un recorrido del cliente que cumpla las expectativas es tener siempre acceso a un agente humano.
Ventajas de la IA conversacional en el sector financiero
Los beneficios potenciales de las experiencias conversacionales son enormes: Gartner prevé que reducirá los costes laborales de los agentes del contact center en 80.000 millones de dólares en 2026, y el sector de los servicios financieros se beneficiará de ello.
Pero ¿de dónde saldrán estos ahorros?
Automatización de tareas repetitivas y mayor eficiencia
La automatización lleva años siendo un pilar de las organizaciones: reduce las tareas repetitivas o administrativas y libera a los trabajadores para un trabajo más significativo. De hecho, el 90 % de los trabajadores afirma que su productividad ha mejorado gracias a la automatización, y el 85 % también la cita como impulsora de la colaboración entre equipos.
En el contexto de la experiencia bancaria, la IA conversacional aporta aumentos similares de productividad y eficiencia. Piensa, por ejemplo, en la interacción entre un chatbot y los canales de Live Chat. El chatbot aumenta la productividad, ya sea ofreciendo soluciones directas a las consultas sencillas o clasificando la solicitud para enviar al cliente al agente adecuado.
El 90 % de los trabajadores afirma que
su productividad ha mejorado gracias a la automatización
En un cliente de Unblu, el chatbot gestionó el 76 % de las solicitudes recibidas por llamada o correo electrónico, lo que triplicó la productividad de los agentes.
Servicios personalizados
La personalización se ha convertido en una característica definitoria de la oferta actual de servicios financieros. Los clientes bancarios esperan ahora encontrarla en todos los aspectos de su vida financiera. Las encuestas de opinión de los clientes muestran que el 56 % de los adultos con acceso a internet en EE. UU. quiere tener toda la información de sus cuentas en un solo lugar, una cifra que sube al 68 % si solo se tiene en cuenta a los millennials.
Sin embargo, aunque tener acceso a la información puede clasificarse como un extra deseable, lo esencial en cualquier circunstancia es que toda interacción de atención al cliente, ya sea por consultas, reclamaciones o preguntas sobre productos, esté totalmente personalizada.
Al aumentar la eficiencia y permitir que los agentes hablen con varios clientes a la vez, la IA conversacional hace posible una experiencia personalizada que aumenta la satisfacción del cliente.
Más conversión y más retención
Bien hechas, la eficiencia y la personalización tienen dos ventajas clave: impulsan las conversiones y aumentan las tasas de retención de clientes. Lo logran construyendo relaciones sólidas que maximizan la confianza del cliente bancario en el agente.
Así, cuando llega el momento de la verdad, el cliente está más receptivo y al agente le resulta más fácil aprovecharlo. En el otro extremo, si un cliente recibe una mala experiencia en un momento importante para él, puede influir en su decisión de irse a otra empresa.
Es una pieza clave de cómo Unblu logra un 95 % de satisfacción positiva del cliente y triplicar la tasa de conversión de sus clientes.
Retos de los bancos al adoptar la IA
A pesar de las recompensas potenciales de la IA conversacional, hay varios retos que impiden a los bancos acceder a sus ventajas.
Falta de un plan de implantación
Crear una nueva experiencia de IA conversacional puede ser difícil para las empresas, sobre todo cuando los agentes están acostumbrados a determinados workflows. Por eso hace falta un enfoque ágil de implantación que equilibre la introducción de la nueva tecnología con un onboarding adecuado.
La tentación es lanzarse y poner en marcha una solución completa de IA conversacional, pero esto provocará sin duda problemas que lastren la iniciativa o incluso la hagan fracasar. En cambio, es importante hacer un piloto de la iniciativa, con un segmento de tu público como grupo de prueba, para resolver los problemas iniciales y crecer con el tiempo.
Preocupaciones por la privacidad y la seguridad
Las cuestiones de privacidad y seguridad son siempre un tema candente en el sector de los servicios financieros, tanto desde la perspectiva del cumplimiento normativo como de la protección de los datos de los clientes. Una encuesta de Forrester concluyó que los directivos del sector bancario consideran la seguridad el mayor obstáculo para la transformación digital.
Es comprensible, porque nada menos que el 74 % de los responsables de seguridad financiera sufrió al menos un ataque de ransomware en el último año.
Dificultad para seguir las métricas de rendimiento
Cuando empiezas una iniciativa nueva, las métricas de rendimiento a las que estás acostumbrado, o lo que significan los números, pueden cambiar. Piensa, por ejemplo, en el tiempo medio de gestión o AHT. Lógicamente, querrías un AHT bajo, porque en los canales tradicionales como las llamadas telefónicas la falta de concurrencia lo hace esencial. Sin embargo, un AHT bajo en un canal de IA conversacional o de Live Chat puede ser bueno o no.
Sí, la eficiencia es importante, pero la calidad de las interacciones es lo fundamental. Si se pone demasiado énfasis en el AHT, los agentes no pueden llegar a una conclusión satisfactoria, lo que afecta a la satisfacción y a las conversiones.
Ahora bien, teniendo en cuenta que un canal de Live Chat puede atender varias consultas a la vez, un AHT extremadamente bajo puede no ser tan importante como una alta resolución en el primer contacto (FCR). La cuestión es que las métricas de rendimiento deben alinearse con el contexto de la empresa, y eso puede llevar tiempo al introducir un canal nuevo.
Mala experiencia de usuario
Una de las principales quejas históricas de los clientes tiene que ver con el rendimiento de los chatbots. Hay un par de áreas donde pueden surgir los problemas. En primer lugar, está el problema de sobrestimar lo que puede hacer el chatbot, sobre todo de serie. Por bueno que sea, habrá que adaptarlo a las necesidades específicas de tu organización.
Abordarlo requiere una combinación de tiempo y entrenamiento activo. A medida que los clientes usan la tecnología, plantearán de forma natural preguntas habituales. Al principio habrá asuntos que el chatbot aún no sabrá gestionar y habrá que actualizarlo con la información correcta.
Por suerte, lograr un entrenamiento más eficiente y preciso es una de las áreas donde la IA generativa ha reducido de forma radical el trabajo necesario. Con IA generativa, el chatbot puede hacer sugerencias de entrenamiento a nivel de intención que mejoran el rendimiento con menos intervención de los agentes.
Después está el problema de la clasificación. Puede que no haya una función de redireccionamiento adecuada o que no sepa identificar al agente correcto al que enviar al cliente. Esto puede causar muchos problemas, porque no hay experiencia de soporte más frustrante que quedarse atascado con un chatbot incapaz de resolver tu problema o de dirigirte al lugar correcto.
IA conversacional de nivel superior para un soporte fluido
La nueva tecnología y los canales digitales deben funcionar en armonía para cumplir las expectativas de los clientes. Así, los bancos pueden reducir los costes de soporte al cliente, atender mejor las solicitudes de los usuarios y aumentar la fidelidad del cliente, las tasas de conversión y mucho más. Si quieres saber cómo puede la IA conversacional aumentar la interacción digital, asegurar respuestas más rápidas y garantizar una experiencia de cliente de primer nivel, solicita hoy mismo una demo personalizada.
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