AI Chatbot cho Tài chính

Ngân hàng VR tận dụng như thế nào Botpress để tạo ra trải nghiệm người dùng đáng kinh ngạc

Đào tạo mô hình

• Ngân hàng VR đã xác định một quy trình mà họ nghĩ là một ứng cử viên tuyệt vời để tối ưu hóa vì nó tốn thời gian, tốn nhiều chi phí và không hiệu quả.

• Chatbot tài chính được cung cấp bởi Botpress Nền tảng AI đàm thoại cho phép VR Bank tiết kiệm tới 450 000 EUR mỗi năm.

• Họ đã chọn Botpress Bởi vì nó cho phép họ tùy chỉnh triệt để chatbot tài chính theo ý thích của họ trong khi sử dụng sự hỗ trợ tuyệt vời được cung cấp bởi Botpress.

Chatbot tài chính của VR Bank

Giới thiệu về Ngân hàng VR

VR Bank Südpfalz là một ngân hàng hợp tác có trụ sở tại Landau ở Palatinate, Đức. Nguồn gốc của liên minh tín dụng này bắt đầu từ năm 1865, nhưng sau nhiều lần sáp nhập vào năm 1995, bắt đầu hoạt động dưới cái tên mà chúng ta biết ngày nay. Họ hiện có 450 nhân viên và phục vụ hơn 100.000 khách hàng trên 38 địa điểm.

Trước Botpress Nền tảng chatbot AI đàm thoại

Có nhiều ngành công nghiệp phải đối mặt với áp lực liên tục của sự thay đổi công nghệ và công nghiệp, nhưng không có ngành nào giống như dịch vụ tài chính. Những ảnh hưởng của quy định và kỳ vọng của khách hàng ngày càng tăng là những gì đã làm cho Ngân hàng VR thích ứng với các công nghệ và cách thức của ngày mai.

Trong khi nhiều tổ chức đi theo các động thái và xu hướng để chơi an toàn, các ngân hàng VR là một trong những công ty đang dẫn đầu bằng cách điều chỉnh chatbot vào các dịch vụ tài chính của họ.

Khi xem xét kỹ lưỡng các quy trình của riêng họ, VR Bank nhận thấy rằng việc đáp ứng các yêu cầu của khách hàng về các khoản vay để mua hoặc xây dựng trên một mảnh bất động sản là đòi hỏi khắt khe, cả về thời gian và thông tin. Quá trình này cũng đã gặp phải nhiều yêu cầu quy định đòi hỏi sự chú ý cao độ đến từng chi tiết.

Ngân hàng VR Südpfalz nhận được hơn 3000 yêu cầu cho vay bất động sản mỗi năm. Chi phí xử lý của một yêu cầu như vậy là hơn 240 €. Với một chatbot tài chính, Ngân hàng VR có thể tiết kiệm 150 € cho mỗi quy trình và do đó có thể tiết kiệm tới 450 000 € chi phí mỗi năm.