Panduan Lengkap untuk Chatbot Perbankan di Tahun 2025

Dukungan Pelanggan

Yang jelas: chatbot adalah cara mudah untuk memberikan jawaban instan atas pertanyaan umum - seperti saldo rekening, riwayat transaksi, dan jam buka cabang. 

Chatbot perbankan terbaik menggunakan RAG, sehingga mereka dapat mengakses informasi real-time dari basis pengetahuan bank.

Peringatan Penipuan

Chatbots unggul dalam memproses data dalam jumlah besar dan mengkomunikasikan perubahan. Mereka dapat memberi tahu pengguna tentang aktivitas yang tidak biasa dengan memantau transaksi akun untuk mencari pola yang mencurigakan dan mengirimkan peringatan waktu nyata. 

Sebagai langkah tindak lanjut, mereka dapat memandu pelanggan untuk mengamankan akun mereka, seperti membekukan kartu atau mengganti kata sandi.

Kiat Penganggaran yang Dipersonalisasi

Alih-alih memberikan saran investasi langsung, chatbot menganalisis kebiasaan belanja dan menawarkan saran atau pengingat penganggaran umum. 

Sebagai contoh, mereka dapat mengidentifikasi kategori pengeluaran yang tinggi dan merekomendasikan strategi penghematan. Seseorang yang menghabiskan banyak uang untuk layanan pesan antar di malam hari mungkin akan diminta untuk mempertimbangkan pengiriman paket makanan yang sudah jadi.

Menerapkan Agen AI?

Baca Cetak Biru kami untuk Implementasi Agen AI

Baca Sekarang

Akses selalu gratis

Bantuan Pembayaran dan Transaksi

Chatbot memfasilitasi pembayaran tagihan atau transfer dengan memverifikasi identitas pengguna secara aman dan memproses permintaan melalui sistem transaksi bank. Mereka juga dapat mengatur pembayaran berulang dengan otorisasi pengguna.

Manajemen Akun

Untuk semua tugas kecil yang perlu dibantu oleh klien, ada chatbot yang bisa mengatasinya. 

Chatbot dapat membantu pengguna dalam memperbarui detail akun, seperti mengubah informasi kontak atau mengatur pemberitahuan. Mereka memandu pelanggan melalui langkah-langkah yang diperlukan untuk pembaruan ini - selalu memastikan protokol keamanan diikuti.

Pra-Penyaringan Pinjaman

Chatbot membantu nasabah memeriksa kelayakan pinjaman dengan mengumpulkan informasi dasar seperti pendapatan dan riwayat kredit. 

Mereka juga dapat menjelaskan produk pinjaman dan memandu pengguna untuk mengisi formulir aplikasi.

Dukungan Karyawan Internal

Untuk staf perbankan, chatbot menyederhanakan proses internal dengan menjawab pertanyaan terkait SDM, menyediakan pemecahan masalah TI, atau membantu menemukan kebijakan dalam basis pengetahuan internal. Hal ini membebaskan sumber daya manusia untuk melakukan apa yang mereka lakukan dengan baik, alih-alih melakukan tugas-tugas yang membosankan.

Pengumpulan Umpan Balik Pelanggan

Chatbot melakukan survei cepat atau meminta umpan balik di akhir interaksi dengan mengajukan pertanyaan yang spesifik dan mudah digunakan. Fitur chatbot dukungan pelanggan yang mudah ini membantu bank mengukur kepuasan pelanggan dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan.

Generasi Pemimpin

Chatbot melibatkan calon pelanggan di situs web atau aplikasi perbankan dengan menjawab pertanyaan awal tentang produk seperti kartu kredit atau hipotek. 

Mereka mengumpulkan detail kontak dan mengkualifikasikan prospek untuk ditindaklanjuti oleh tim penjualan. Chatbot penghasil prospek adalah salah satu alat yang paling umum untuk mengembangkan saluran penjualan yang disempurnakan dengan AI.

Erica dari Bank of America

Chatbot keuangan yang paling dikenal luas, Erica dari Bank of America, merupakan pelopor dalam bidang ini. 

Sebagai raksasa di bidangnya, bot ini telah mengumpulkan lebih dari 2 miliar interaksi sejak diluncurkan pada tahun 2018 - dan tim sains data BofA telah melakukan lebih dari 50.000 pembaruan pada kinerja Erica untuk menyempurnakan kesuksesannya.

Tugas Erica yang paling umum meliputi: memantau langganan, panduan perilaku belanja, informasi setoran, menemukan nomor rekening atau nomor perutean, serta membantu transfer dan pembayaran tagihan.

"Erica bertindak sebagai pramutamu pribadi sekaligus pengendali misi bagi klien kami," kata Nikki Katz, Kepala Digital di Bank of America. "Erica menemui klien di mana pun mereka berada dan kapan pun mereka membutuhkan kami, dan telah menjadi pemandu sejati di sisi mereka."

Eva dari Bank HDFC

Chatbot perbankan AI pertama di India, chatbot HDFC Bank, Eva, mengubah perbankan pedesaan.

Diluncurkan di Portal Seva Digital CSC, Eva mendukung lebih dari 127.000 Wirausahawan Tingkat Desa (VLE), menyediakan layanan perbankan penting bagi pelanggan last-mile di semi-perkotaan dan pedesaan India.

Eva memberdayakan VLE dengan akses 24/7 ke informasi yang akurat tentang produk, proses, dan materi pelatihan. Eva membantu merampingkan layanan seperti pembukaan rekening, perolehan prospek pinjaman, dan dukungan pelanggan, sekaligus mempersiapkan VLE untuk mendapatkan sertifikasi sebagai Koresponden Bisnis (Business Correspondents/BC).

Bot Amex dari American Express

Bot Amex untuk Facebook Messenger membantu Anggota Kartu mengelola akun mereka. Pengguna bisa:

• Mintalah informasi terkini tentang saldo mereka secara real-time
• Memeriksa poin Hadiah Keanggotaan
• Tinjau tagihan yang tertunda secara instan
• Tautkan kartu mereka ke Facebook untuk pembayaran
• Ditransfer ke dukungan pelanggan bila diperlukan

Amex Bot adalah contoh sempurna dari chatbot keuangan khusus saluran - ini mengubah Messenger menjadi alat keuangan yang kuat, yang menawarkan wawasan dan akses mudah kepada Anggota Kartu ke informasi akun mereka.

Kecerdasan Keputusan Mastercard

Decision Intelligence Pro dari Mastercard menggunakan AI generatif untuk mentransformasi pendeteksian penipuan. Bagaimana caranya?

Dengan menganalisis satu triliun titik data dalam waktu kurang dari 50 milidetik, sistem ini mengevaluasi hubungan antara akun, pedagang, dan perangkat untuk menilai risiko transaksi.

Sistem canggih mereka meningkatkan tingkat deteksi penipuan hingga 300% sekaligus mengurangi false positive hingga lebih dari 85%.

Decision Intelligence menunjukkan bahwa sistem AI tidak hanya untuk percakapan dengan nasabah - sistem ini dapat membantu bank menganalisis data, mengoptimalkan persetujuan transaksi, dan meningkatkan keamanan.

1. Deteksi penipuan yang lebih baik

Chatbot dapat berintegrasi dengan sistem pendeteksi penipuan untuk memberikan peringatan dan bantuan secara real-time. 

Mereka menganalisis perilaku pelanggan, menandai transaksi yang tidak biasa, dan meminta pengguna untuk mengonfirmasi atau melaporkan aktivitas yang mencurigakan. 

2. Wawasan keuangan yang sangat personal

Dengan menganalisis riwayat transaksi dan perilaku keuangan pelanggan, chatbot dapat memberikan saran yang disesuaikan, seperti kiat-kiat penganggaran, peluang menabung, atau saran investasi. 

Misalnya, jika pelanggan sering membeli kopi, chatbot dapat merekomendasikan kartu kredit dengan hadiah cashback untuk makan di restoran dan kafe.

3. Proses orientasi yang mulus 

Chatbot menyederhanakan proses orientasi dengan memandu pengguna melalui unggahan dokumen, penyiapan akun, dan FAQ. 

Mereka dapat memberikan jawaban instan, memastikan kepatuhan terhadap persyaratan KYC (Know Your Customer), dan membuat pengalaman yang lancar dan ramah pengguna.

4. Pembelajaran adaptif = peningkatan berkelanjutan

Chatbot perbankan sering kali menggunakan AI yang belajar dari interaksi pelanggan. Seiring waktu, mereka menyempurnakan respons, beradaptasi dengan produk perbankan baru, dan menjadi lebih baik dalam memprediksi kebutuhan pengguna. 

Chatbot dapat mengetahui bahwa pelanggan sering menanyakan tentang manfaat rekening tabungan - kemudian mulai secara proaktif menyarankan rencana tabungan yang dipersonalisasi. 

Batasan untuk masalah berisiko tinggi

Meskipun sistem AI dapat melakukan banyak tugas, pengawasan manusia masih diperlukan untuk aktivitas berisiko tinggi. Hal ini dapat mencakup persetujuan pinjaman, investigasi penipuan, atau transfer dana dalam jumlah besar.

AI dapat digunakan untuk membantu karyawan dalam tugas-tugas mereka, tetapi AI tidak dapat menggantikan penilaian manusia yang diperlukan untuk tugas-tugas tingkat tinggi.

Risiko privasi data

Untuk mengurangi risiko keamanan data, bank harus menggunakan platform chatbot dengan enkripsi data yang kuat dan kepatuhan terhadap peraturan privasi - seperti mematuhi GDPR dan bersertifikat SOC 2. 

Fitur dan proses seperti audit keamanan rutin dan kontrol akses berbasis peran juga penting untuk penggabungan AI ke bidang yang berisiko tinggi. Tim Anda harus memiliki alat untuk transparansi total atas semua tindakan dan keputusan chatbot Anda, dan protokol yang memeriksanya secara teratur.

Karyawan juga akan membutuhkan pelatihan tentang penggunaan alat AI yang tepat - kapan waktu yang tepat untuk menggunakannya untuk membantu pengambilan keputusan, cara kerjanya, dan interaksi manusia-mesin lainnya.

Banyak klien kami yang merasa terbantu dengan adanya tim Customer Success yang berdedikasi - tim CSM kami memandu klien melalui langkah-langkah kepatuhan yang diperlukan, memastikan praktik penanganan data yang aman di seluruh proses pembangunan, penerapan, dan pemantauan. 

1. Tentukan tujuan Anda

Perjelas apa yang Anda ingin chatbot Anda selesaikan. Apakah menjawab pertanyaan dasar pelanggan, membantu alur kerja pendeteksian penipuan yang kompleks, atau mengatur otomatisasi kepatuhan menyeluruh di seluruh departemen?

Chatbot perbankan dapat lebih dari sekadar menangani pertanyaan pelanggan - mereka dapat membantu tim internal dalam analisis pasar, pemeriksaan peraturan, atau penilaian risiko transaksi. 

Tujuan Anda akan menentukan apakah Anda memerlukan bot yang berhadapan langsung dengan pelanggan, asisten alur kerja internal, atau agen AI multi-fungsi.

2. Pilih platform

Memilih platform yang disesuaikan dengan sektor keuangan sangat penting. Platform chatbot terbaik akan memungkinkan Anda untuk mulai membangun secara gratis, sehingga Anda dapat menguji alat mereka. Cari:

• Kepatuhan terhadap Peraturan: Pastikan platform selaras dengan regulasi keuangan seperti PCI DSS, GDPR, atau standar perbankan lokal.
• Kemampuan Integrasi: Sistem ini harus terhubung dengan sistem perbankan inti, perangkat lunak pendeteksi penipuan, CRM, dan gerbang pembayaran Anda.
• Fitur Keamanan: Enkripsi tingkat lanjut, autentikasi multi-faktor, dan akses berbasis peran tidak dapat ditawar untuk perlindungan data keuangan.
• Dapat disesuaikan: Pilih platform yang memungkinkan Anda menyesuaikan fungsionalitas chatbot agar sesuai dengan kebutuhan spesifik organisasi Anda.

3. Membangun chatbot Anda

Pastikan chatbot dilatih dengan data dan skenario khusus domain, seperti:

• Mendeteksi anomali dalam transaksi untuk pencegahan penipuan.
• Membantu nasabah dengan saran investasi atau pengajuan pinjaman.
• Mengotomatiskan tugas-tugas manajemen akun, seperti pemeriksaan saldo atau pengaturan pembayaran berulang.

Integrasikan basis pengetahuan untuk produk perbankan, peraturan keuangan, dan wawasan pasar untuk menjadikan chatbot sebagai sumber daya yang dapat diandalkan bagi pengguna dan tim.

4. Mengintegrasikan alat bantu dan sistem yang penting

Di sektor keuangan, integrasi yang lancar dapat membuat atau menghancurkan efektivitas chatbot Anda. Sistem utama yang harus diintegrasikan meliputi:

• Platform deteksi penipuan: Alat bantu seperti ThreatMetrix untuk menandai aktivitas yang mencurigakan.
• CRM: Salesforce atau HubSpot untuk mengelola interaksi pelanggan.
• Alat bantu kepatuhan: Pelacakan dan pelaporan otomatis untuk audit peraturan.
• Platform data pasar: API untuk harga saham, mata uang, atau komoditas secara real-time.

Integrasi ini memastikan chatbot Anda memberikan informasi yang akurat dan dapat ditindaklanjuti.

5. Uji dan ulangi

Chatbot keuangan beroperasi di lingkungan dengan risiko tinggi di mana kesalahan dapat mengikis kepercayaan. Uji secara ketat dengan kasus-kasus khusus, seperti:

• Pola transaksi yang tidak biasa untuk mendeteksi penipuan.
• Pertanyaan-pertanyaan kepatuhan yang ambigu.
• Proses multi-langkah yang kompleks seperti aplikasi hipotek atau rekomendasi manajemen kekayaan.

Gunakan pengujian stres untuk mengevaluasi kinerja chatbot di bawah permintaan puncak, seperti musim pajak atau volatilitas pasar.

6. Menyebarkan dan memantau

Setelah ditayangkan, pantau kinerja chatbot menggunakan analitik. Metrik utama untuk chatbot keuangan meliputi:

• Keakuratan tanggapan terhadap pertanyaan yang kompleks.
• Tingkat deteksi penipuan dan pengurangan positif palsu.
• Skor kepuasan pelanggan dan tren umpan balik.

Siapkan loop umpan balik otomatis untuk peningkatan yang berkelanjutan, memastikan chatbot berevolusi seiring dengan perubahan peraturan, pergeseran kebutuhan pelanggan, atau layanan keuangan baru yang diperkenalkan.