챗봇은 실시간으로 사람과 답변 쿼리처럼 이해하고 배우고 대화하도록 설계된 프로그램입니다. 그것들은 1950 년대 후반부터 존재했지만 최근 몇 년 동안 만 상업적 용도로 사용되었습니다.
지난 10 년 동안 이러한 기술 개발에 결정적인 역할을했으며 인공 지능, 오픈 소스 도구, 지불 제공 업체와의 통합, 독점 알고리즘 등을 통해 봇은 많은 것을 제공 할 수있었습니다. ChatBots for Banks의 특정 사례를 살펴 보겠습니다.
우리는 은행 용 챗봇 솔루션에 대해 배운 내용을 바탕으로 이러한 팁을 공유합니다.
온라인 뱅킹 인터페이스는 대부분 매우 복잡합니다. 은행은 서비스가 향상 될 다양한 기능을 제공 할 것이라고 생각합니다.
그러나 Chatbot Magazine에 따르면 사용자가 온라인 뱅킹 시스템을 사용하여 수행하려는 작업의 99 %는 잔액 확인, 최근 거래 내역 확인 및 간단한 송금입니다.
일부 은행의 경우 메인 화면에서 기록에 액세스 할 수 있지만 봇을 요청하여 다른 기능에 액세스 할 수 있습니다. 자주 사용하지 않는 명령에 대해서는 복잡한 그래픽 사용자 인터페이스를 탐색하는 것보다 단어를 통해 쉽게 찾을 수 있습니다. 예를 들어 "내 신용 카드 취소": "카드", "설정", "연락처"또는 다른 곳에 있습니까?
디지털 지식이 많은 고객이 많은 금융 기관은 거래 내역 및 디지털 프로필을 기반으로 고객 정보를 적극적으로 제공하기 위해 다양한 접근 방식을 테스트하고 있습니다. 이 순서대로 봇을 사용하여 다음을 수행합니다.
특히 은행은 고객 서비스를위한 대화 형 음성 응답 (IVR) 시스템의 진정한 가치를보기 시작했습니다.
고객은 자연스러운 대화의 음성 샘플을 기반으로 인증하고 거래를 신속하게 완료 할 수있는 챗봇을 실험하고 있습니다.
이론적으로 자연 언어 처리 엔진은 사용자가 말하려는 모든 것을 이해해야합니다. NLP 기술은 이와 관련하여 상당히 발전되어 있습니다. 그러나 신규 사용자는 은행 봇에게 요청할 수있는 범위를 이해해야합니다. 신중한 통합 프로세스를 구현하는 것이 주로 권장됩니다. 반면에 고급 사용자는 더 짧은 작업에 더 짧은 명령과 바로 가기를 사용하려고합니다.
다음을 통해 발견 가능성과 속도를 향상시킬 수 있습니다.
좋은 사용자 인터페이스는 각 가능한 양식 필드에 대한 질문을하는 봇으로 양식을 간단하게 조정하는 것이 아닙니다.
뱅킹 양식에는 대부분의 경우 손대지 않고 싶지만 날짜, 통화, 주소 또는 직함과 같은 많은 옵션이 있습니다. 그러나 어쨌든 대화식 부분, 포인트 앤 클릭 부분과 같은 하이브리드 인터페이스가 더 효과적입니다.
봇과의 상호 작용에서 모든 것을 담당하는 느낌을 잃기 쉽습니다. 그 순서대로 봇을 만들 때 사용자가 특정 프로세스를 확인하거나 취소 할 수있는 빈 공간을 만들어야합니다.
따라서 그들은 대화를 실제로 담당하고 있다고 느낄 것입니다. 특히 돈과 관련하여 사용자는 프로세스를 수락하거나 취소 할 수 있어야합니다.
은행이나 금융 기관과의 상호 작용은 매우 심각하지만 봇이 성격이 부족하다는 의미는 아닙니다. 반대로, 사용자는 성격과 유머 감각이있는 친절한 봇과 상호 작용하기를 원합니다. 봇의 모양에 시간을 보낼 수도 있습니다.
봇의 인간화에는 다른 중요한 차원이 있습니다. 봇이 너무 빨리 반응하면 인간에게 말하는 환상을 망치게됩니다. 너무 느리면 로봇은 그리 똑똑하지 않은 것으로 인식됩니다. 따라서 자연스러운 상호 작용 시간을 측정하는 것도 중요합니다.
봇을 흥미롭게 만드는 것은 질문에 대답 할 수 있다는 사실뿐만 아니라 적극적으로 정보를 제공 할 수 있다는 것입니다. 이 순서대로 은행 봇은 다음을 수행 할 수 있습니다.
글로벌 뱅킹은 다음과 같은 이점을 얻기 위해 뱅킹 애플리케이션에서 AI 기반 챗봇을 사용하기 시작했습니다.
인터넷이 보여준 것은 은행의 고객 서비스 시스템이 약했다는 것입니다. 이메일 (영업일 기준 답변 포함) 및 전화 대기 시간이 오래 걸리지 않습니다.
봇은 일류 서비스와 즉각적인 대응으로 연중 무휴 가용성을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
고객은 봇의 혜택을 누릴뿐만 아니라 은행 직원의 삶을 편하게 해줄 수 있습니다.
오늘날의 고객은 계정을 관리하고, 서비스를 주문 및 취소하고, 거래를하고, 몇 초 만에 잔액을 알고 싶어합니다. 그리고 그 순서대로 그들은 은행이 모든 것을 다룰 수 있기를 원합니다.
RubyGarage에 따르면, 고객은 다른 커뮤니케이션 채널에 비해 봇의 도움을 받으면 더 큰 만족도 (73 %)를 경험할 수 있습니다.
챗봇은 고객 만족도를 측정 할 수있는 많은 도구를 제공합니다. 챗봇의 작품을 평가하기위한 정기적 인 요청이나이 대화가 도움이 되었습니까?
답변은 은행이 기존 솔루션을 개선하는 데 도움이됩니다.
봇은 얻을 수있는 모든 개인 데이터를 수집합니다. 이 정보를 통해 고객의 프로필에 맞는 광고로 일반 광고를 대체 할 수 있습니다.
이를 통해 훨씬 효과적인 마케팅 캠페인이 이루어지고 전환율과 사용자 참여 수준이 향상됩니다. 메신저의 ImaginBank 챗봇 확장 프로그램은 사용자의 위치, 선호도 및 관심사에 따라 프로모션을 제공하기 때문에 훌륭한 예입니다.
많은 사람들이 자신의 재정을 관리하는 방법을 모르거나 기초를 가르 칠 사람이 없습니다.
연중 무휴 24 시간 개인 상담가를 제공하는 것이 좋으며, 이는 Bank of America가 한 일입니다. Erica라는 챗봇은 사용자에게 돈을 저축하는 방법을 알려줍니다.
자동화는 시간을 절약하고 몇 분 안에 몇 분 안에 작업을 완료하도록 도와줍니다. 일부 챗봇은 너무 똑똑해서 변호사 나 회계사를 쉽게 대체하거나 최소한 많은 일상 업무를 도와 줄 수 있습니다.
그리고 그 순서대로 많은 봇은 복잡한 작업을 자동으로 수행 할 수 있습니다. 예를 들어, JPMorgan Chase의 COiN은 복잡한 계약을 사람보다 빠르고 효율적으로 분석하는 프로그램입니다. JPMorgan Chase에 따르면이 시스템을 통해 작년에 거의 40 만 명의 직원 시간을 절약 할 수있었습니다.
궁극적으로 챗봇은 여러 재무 작업을 처리 할 수 있습니다. 비용 절감, 서비스 개선, 고객 유치 및 회사와의 고객 유지가 가능합니다. 그리고 그들은 고객뿐만 아니라 직원, 그리고 그 순서대로 전체 기관을 돕습니다.
은행 챗봇에 대한 전망은 좋아 보이므로 향후 5 년 내에 이러한 AI 기반 시스템은 예외없이 전 세계 모든 금융 기관에있을 것으로 보입니다.
