Hoy en día,los chatbots de IA están por todas partes y, a medida que se vuelven más robustos y seguros, aumentan su popularidad en sectores como la banca, las finanzas y los seguros.
Atrás quedaron los días de bucles de ida y vuelta. Hoy en día, los agentes deLLM pueden:
- Ofrezca ventas personalizadas
- Ayudar a los empleados mediante el análisis y la recuperación de información
- Procesar pagos
- Abrir cuentas
- Solucionar los problemas de los clientes
Desde los chatbots de seguros hasta los chatbots de TI, el sector bancario está cambiando radicalmente su forma de comunicarse, escalar y prestar servicios a los clientes.
Llevamos varios años implantando chatbots y sabemos un par de cosas sobre buenas prácticas. Así que vamos a sumergirnos en los entresijos de los chatbots bancarios.
¿Qué son los chatbots bancarios?
Los chatbots bancarios basados en IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder a las consultas de los clientes en tiempo real. Se encargan de tareas como responder a consultas sobre cuentas, procesar transacciones y guiar a los usuarios a través de los servicios bancarios.
Aplicaciones de los chatbots en la banca
Atención al cliente
La más obvia: los chatbots son una forma sencilla de ofrecer respuestas instantáneas a consultas habituales, como saldos de cuentas, historial de transacciones y horarios de las sucursales.
Los mejores chatbots bancarios utilizan RAG, de modo que pueden acceder a información en tiempo real de las bases de conocimiento de un banco.
Alertas de fraude
Los chatbots destacan en el procesamiento de grandes cantidades de datos y la comunicación de cambios. Pueden notificar a los usuarios actividades inusuales supervisando las transacciones de la cuenta en busca de patrones sospechosos y enviando alertas en tiempo real.
Como medida de seguimiento, pueden orientar a los clientes para que aseguren sus cuentas, como congelar las tarjetas o cambiar las contraseñas.
Consejos presupuestarios personalizados
En lugar de asesoramiento directo sobre inversiones, los chatbots analizan los hábitos de gasto y ofrecen sugerencias o recordatorios generales sobre presupuestos.
Por ejemplo, pueden identificar categorías de gasto elevado y recomendar estrategias de ahorro. A alguien que gasta mucho en servicios de reparto por la noche se le puede recomendar que opte por un kit de comida precocinada.
Asistencia en pagos y transacciones
Los chatbots facilitan el pago de facturas o transferencias verificando de forma segura la identidad del usuario y procesando las solicitudes a través de los sistemas de transacciones del banco. También pueden configurar pagos recurrentes con autorización del usuario.
Gestión de cuentas
Para todas las pequeñas tareas en las que los clientes necesitan ayuda, hay un chatbot que puede encargarse de ellas.
Los chatbots pueden ayudar a los usuarios a actualizar los datos de la cuenta, como cambiar la información de contacto o configurar las notificaciones. Guían a los clientes a través de los pasos necesarios para estas actualizaciones, garantizando siempre el cumplimiento de los protocolos de seguridad.
Examen previo del préstamo
Los chatbots ayudan a los clientes a comprobar si pueden optar a un préstamo recopilando información básica como los ingresos y el historial crediticio.
También pueden explicar los productos de préstamo y guiar a los usuarios para cumplimentar los formularios de solicitud.
Apoyo interno a los empleados
Para el personal de banca, los chatbots agilizan los procesos internos respondiendo a preguntas relacionadas con RRHH, proporcionando resolución de problemas informáticos o ayudando a localizar políticas en las bases de conocimiento internas. Esto libera a los recursos humanos para que se dediquen a lo que mejor saben hacer, en lugar de a tareas serviles.
Recogida de opiniones de los clientes
Los chatbots realizan encuestas rápidas o solicitan comentarios al final de las interacciones formulando preguntas específicas y fáciles de usar. Esta sencilla función de un chatbot de atención al cliente ayuda a los bancos a medir la satisfacción del cliente y a identificar áreas de mejora.
Generación de clientes potenciales
Los chatbots captan clientes potenciales en sitios web o aplicaciones bancarias respondiendo a consultas iniciales sobre productos como tarjetas de crédito o hipotecas.
Recopilan datos de contacto y califican a los clientes potenciales para su seguimiento por parte de los equipos de ventas. Un chatbot de generación de leads es una de las herramientas más comunes para desarrollar un embudo de ventas mejorado con IA.
Ejemplos de chatbots bancarios
Los mejores chatbots financieros son específicos, minuciosos y claros en sus comunicaciones. Resuelven una carencia con IA bien colocada y son accesibles para los usuarios a través de sitios web o aplicaciones de mensajería.
He aquí algunos de nuestros chatbots bancarios favoritos que llevan a cabo tareas financieras del mundo real.
Bank of America's Erica
El chatbot financiero más conocido, Erica, de Bank of America, fue pionero en este ámbito.
Un gigante en el campo, el bot ha acumulado más de 2.000 millones de interacciones desde su lanzamiento en 2018 - y el equipo de ciencia de datos de BofA ha realizado más de 50.000 actualizaciones en el rendimiento de Erica para afinar su éxito.
Las tareas más habituales de Erica incluyen: seguimiento de las suscripciones, orientación sobre el comportamiento de gasto, información sobre depósitos, búsqueda de números de cuenta o de ruta y ayuda con las transferencias y el pago de facturas.
"Erica actúa tanto de conserje personal como de control de misión para nuestros clientes", dijo Nikki Katz, responsable de Digital en Bank of America. "Erica se reúne con los clientes donde están y cuando nos necesitan, y se ha convertido en una verdadera guía a su lado".
Eva del Banco HDFC
Eva, el primer chatbot bancario con inteligencia artificial de la India, está transformando la banca rural.
Lanzado en el portal Digital Seva de CSC, Eva presta apoyo a más de 127.000 empresarios a nivel de aldea (Village Level Entrepreneurs, VLE), proporcionando servicios bancarios críticos a clientes de última milla en la India semiurbana y rural.
Eva ofrece a los VLE acceso permanente a información precisa sobre productos, procesos y materiales de formación. Ayuda a agilizar servicios como la apertura de cuentas, la generación de oportunidades de préstamo y la atención al cliente, al tiempo que prepara a los VLE para la certificación como corresponsales comerciales (BC).
Bot Amex de American Express
El bot de Amex para Facebook Messenger ayuda a los miembros de la tarjeta a gestionar sus cuentas. Los usuarios pueden:
- Pedir información actualizada en tiempo real sobre su saldo
- Comprobar los puntos Membership Rewards
- Revise los cargos pendientes al instante
- Vincular su tarjeta a Facebook para realizar pagos
- Ser transferido al servicio de atención al cliente cuando sea necesario
El bot de Amex es un ejemplo perfecto de chatbot financiero específico para un canal: convierte Messenger en una potente herramienta financiera que ofrece a los miembros de la tarjeta una visión y un acceso sencillos a la información de sus cuentas.
Inteligencia para la toma de decisiones de Mastercard
Decision Intelligence Pro de Mastercard utiliza IA generativa para transformar la detección del fraude. ¿Cómo?
Al analizar un billón de puntos de datos en menos de 50 milisegundos, evalúa las conexiones entre cuentas, comercios y dispositivos para valorar el riesgo de las transacciones.
Su avanzado sistema mejora los índices de detección del fraude hasta en un 300%, al tiempo que reduce los falsos positivos en más de un 85%.
Decision Intelligence demuestra que los sistemas de IA no son sólo para las conversaciones de cara al cliente: pueden ayudar a los bancos a analizar datos, optimizar la aprobación de transacciones y mejorar la seguridad.
Ventajas de los chatbots bancarios
1. Mejor detección del fraude
Los chatbots pueden integrarse con los sistemas de detección de fraudes para proporcionar alertas y asistencia en tiempo real.
Analizan el comportamiento de los clientes, señalan transacciones inusuales y piden a los usuarios que confirmen o informen de actividades sospechosas.
2. Información financiera hiperpersonalizada
Al analizar el historial de transacciones y el comportamiento financiero de un cliente, los chatbots pueden ofrecerle consejos personalizados, como sugerencias presupuestarias, oportunidades de ahorro o sugerencias de inversión.
Por ejemplo, si un cliente compra café con frecuencia, el chatbot podría recomendarle una tarjeta de crédito con devoluciones en efectivo para restaurantes y cafeterías.
3. Incorporación sin fisuras
Los chatbots agilizan el proceso de incorporación guiando a los usuarios a través de la carga de documentos, la configuración de la cuenta y las preguntas frecuentes.
Pueden proporcionar respuestas instantáneas, garantizar el cumplimiento de los requisitos de Conozca a su cliente (KYC) y hacer que la experiencia sea fluida y fácil de usar.
4. Aprendizaje adaptativo = mejora continua
Los chatbots bancarios suelen emplear IA que aprende de las interacciones con los clientes. Con el tiempo, perfeccionan las respuestas, se adaptan a nuevos productos bancarios y mejoran su capacidad para predecir las necesidades de los usuarios.
Un chatbot puede saber que los clientes preguntan con frecuencia por las ventajas de las cuentas de ahorro y empezar a sugerir proactivamente planes de ahorro personalizados.
Riesgos de los chatbots en la banca
Limitaciones para los asuntos de alto riesgo
Aunque los sistemas de IA pueden realizar muchas tareas, la supervisión humana sigue siendo necesaria para las actividades de alto riesgo. Estas pueden incluir la aprobación de préstamos, investigaciones de fraude o transferencias de fondos a gran escala.
La IA puede utilizarse para ayudar a los empleados en sus tareas, pero no sustituye al juicio humano necesario para las tareas de alto nivel.
Riesgos para la privacidad de los datos
Para mitigar los riesgos de seguridad de los datos, los bancos deben utilizar plataformas de chatbot con un cifrado de datos robusto y el cumplimiento de las regulaciones de privacidad - como ser compatible con GDPR y certificado SOC 2.
Características y procesos como las auditorías de seguridad periódicas y los controles de acceso basados en roles también son vitales para la incorporación de la IA a campos de alto riesgo. Tu equipo debe disponer de herramientas para una transparencia total sobre todas las acciones y decisiones de tu chatbot, y de protocolos que las inspeccionen periódicamente.
Los empleados también necesitarán formación sobre el uso adecuado de las herramientas de IA: cuándo es apropiado utilizarlas para ayudar en la toma de decisiones, cómo funcionan y otras interacciones hombre-máquina.
A muchos de nuestros clientes les resulta especialmente útil contar con un equipo dedicado al éxito del cliente: nuestro equipo de CSM guía a los clientes a través de los pasos de cumplimiento necesarios, garantizando prácticas seguras de manejo de datos a lo largo de la creación, la implantación y la supervisión.
Cómo implantar un chatbot bancario
Desplegar un chatbot de IA en el sector financiero puede parecer complejo, pero retrasar la adopción conlleva el riesgo de quedarse atrás en una industria competitiva. En un sector de alto riesgo como el financiero, su equipo tendrá que crear un chatbot personalizado para sus servicios específicos.
Para garantizar el éxito, es esencial abordar las necesidades y retos específicos de los servicios financieros al tiempo que se maximiza el potencial de la IA.
He aquí cómo empezar:
1. Defina sus objetivos
Aclare qué quiere que consiga su chatbot. Se trata de responder a consultas básicas de los clientes, ayudar con flujos de trabajo complejos de detección de fraudes u organizar la automatización integral del cumplimiento en todos los departamentos?
Los chatbots bancarios pueden ir más allá de la gestión de las consultas de los clientes: pueden ayudar a los equipos internos con análisis de mercado, comprobaciones reglamentarias o evaluaciones del riesgo de las transacciones.
Sus objetivos determinarán si necesita un bot orientado al cliente, un asistente de flujo de trabajo interno o un agente de IA multifuncional.
2. Elige una plataforma
Seleccionar una plataforma adaptada al sector financiero es crucial. Las mejores plataformas de chatbot te permitirán empezar a construir de forma gratuita, para que puedas probar sus herramientas. Busca:
- Cumplimiento normativo: Asegúrate de que la plataforma se alinea con normativas financieras como PCI DSS, GDPR o estándares bancarios locales.
- Capacidad de integración: Debe conectarse con sus sistemas bancarios centrales, software de detección de fraude, CRM y pasarelas de pago.
- Funciones de seguridad: El cifrado avanzado, la autenticación multifactor y el acceso basado en roles no son negociables para la protección de los datos financieros.
- Personalización: Elige una plataforma que te permita ajustar la funcionalidad del chatbot a las necesidades específicas de tu organización.
3. Crea tu chatbot
Asegúrese de que el chatbot está entrenado con datos y escenarios específicos del dominio, como:
- Detección de anomalías en las transacciones para la prevención del fraude.
- Ayudar a los clientes con asesoramiento sobre inversiones o solicitudes de préstamos.
- Automatizar las tareas de gestión de cuentas, como la comprobación de saldos o la configuración de pagos periódicos.
Integre bases de conocimientos sobre productos bancarios, normativa financiera y perspectivas de mercado para convertir el chatbot en un recurso fiable tanto para los usuarios como para los equipos.
4. Integrar herramientas y sistemas esenciales
En el sector financiero, las integraciones fluidas pueden hacer o deshacer la eficacia de su chatbot. Entre los sistemas clave que hay que integrar están:
- Plataformas de detección del fraude: Herramientas como ThreatMetrix para detectar actividades sospechosas.
- CRMs: Salesforce o HubSpot para gestionar las interacciones con los clientes.
- Herramientas de cumplimiento: Seguimiento e informes automatizados para auditorías reglamentarias.
- Plataformas de datos de mercado: API para la fijación de precios de acciones, divisas o materias primas en tiempo real.
Estas integraciones garantizan que su chatbot proporcione información precisa y procesable.
5. Probar y reiterar
Los chatbots financieros operan en entornos de alto riesgo en los que los errores pueden erosionar la confianza. Realice pruebas rigurosas con casos extremos, como:
- Patrones de transacciones inusuales para la detección del fraude.
- Preguntas ambiguas sobre el cumplimiento.
- Procesos complejos de varios pasos, como solicitudes de hipotecas o recomendaciones de gestión de patrimonios.
Utilice pruebas de estrés para evaluar el rendimiento del chatbot en momentos de máxima demanda, como la temporada de impuestos o la volatilidad del mercado.
6. Despliegue y supervisión
Una vez en funcionamiento, supervise el rendimiento del chatbot mediante análisis. Las métricas clave para los chatbots financieros incluyen:
- Precisión de las respuestas a consultas complejas.
- Índices de detección de fraudes y reducción de falsos positivos.
- Puntuaciones de satisfacción del cliente y tendencias de los comentarios.
Establezca bucles de retroalimentación automatizados para mejoras continuas, asegurándose de que el chatbot evoluciona a medida que cambian las normativas, cambian las necesidades de los clientes o se introducen nuevos servicios financieros.
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