Os bancos há muito buscam aproveitar a inteligência artificial para automatizar certos elementos das jornadas dos usuários em suas plataformas - talvez mais notavelmente, usando assistentes de chatbot para atender às solicitações de serviço ao cliente.

Mas, embora essa automação tenha gerado economia de custos para os bancos, a funcionalidade de tais ferramentas tem sido no mínimo irregular. Baseados em tecnologia desajeitada e uso ineficiente de dados estáticos e não estruturados, esses chatbots frequentemente são incapazes de fornecer assistência ou resoluções eficazes, deixando os clientes mais frustrados do que quando começaram - uma experiência negativa do usuário que pode erodir significativamente a satisfação e a lealdade dos clientes a longo prazo.

No entanto, os recentes avanços dramáticos na tecnologia de IA conversacional, exemplificados pelo muito comentado ChatGPT, têm o potencial de melhorar drasticamente a funcionalidade das experiências de chatbot. Ao aplicar aprendizado de máquina de ponta, IA generativa e processamento de linguagem natural, esses chatbots de próxima geração são capazes de fornecer assistência significativa e experiências contextuais e personalizadas que levam a clientes mais felizes, que se envolvem de maneira mais profunda e positiva com seu banco.

Em um podcast recente, o Diretor de Produto da Galileo, David Feuer, conversou com Jim Marous, do Financial Brand, sobre três maneiras principais pelas quais os avanços na tecnologia de chatbot de IA estão permitindo que os bancos resolvam os problemas dos usuários de maneiras mais inteligentes e humanas, proporcionando experiências diferenciadas e de próxima geração que fortalecem os relacionamentos com os clientes e geram valor significativo a longo prazo.

Processamento de linguagem natural para interações mais humanas

A evolução do processamento de linguagem natural (NLP), que aprimorou a capacidade da IA de entender, interpretar e responder à fala humana, permite que chatbots de última geração compreendam melhor qual problema um cliente está tentando resolver e, crucialmente, captem detalhes contextuais mais refinados sobre a situação única desse cliente para fornecer uma resposta mais direcionada.

O NLP avançado permite que os chatbots "descubram exatamente o que o cliente está tentando descobrir, descubram isso para eles e depois ajustem a resposta para onde esse cliente está e quem é esse cliente", disse Feuer.

Respostas personalizadas são fundamentais para gerar um senso de empatia e indicar que os problemas dos clientes estão sendo compreendidos e priorizados – algo que gerações anteriores de chatbots, marcadas por interações impessoais e robóticas, muitas vezes não conseguiram transmitir totalmente, deixando os clientes se sentindo desvalorizados e subestimados, observou Feuer.

Os avanços no NLP permitiram que os bancos melhorassem significativamente essas experiências de chatbot, oferecendo insights que podem ser aproveitados para trazer um senso de empatia e humanidade a essas interações automatizadas, disse Feuer. Experiências positivas desse tipo contribuem para aumentar a satisfação do cliente com seu banco e promover um envolvimento mais profundo a longo prazo.

Modelos de linguagem avançados para gerar resumos de conversas acionáveis

Além de melhorar a interação chatbot-cliente em si, a IA avançada também pode ser usada posteriormente para gerar resumos automáticos dessas conversas, que os bancos podem posteriormente explorar para obter insights acionáveis sobre as necessidades e sentimentos dos clientes.

"Há uma oportunidade de usar grandes modelos de linguagem para fazer a análise e realmente descobrir como gerar novo valor (na forma de) resumos de conversas que ajudam tanto o cliente quanto o próprio banco," observou Feuer.

O Cyberbank Konecta da Galileo, um assistente digital inteligente que utiliza IA para permitir interações bancárias conversacionais, possui a capacidade de gerar tais resumos de conversas automatizados para bancos, acrescentou Feuer.

Como o Cyberbank Konecta ajuda a elevar o engajamento do cliente com IA conversacional

As instituições financeiras podem aproveitar os valiosos dados e informações contidos nesses resumos para ajudar a melhorar o atendimento, resolver problemas e questões comuns e aprimorar e aprofundar os relacionamentos com os clientes.

IA para insights automatizados sobre "micro-momentos" do cliente

O padrão de interações de um cliente com seu banco – incluindo solicitações de serviço ao cliente – revela uma mina de ouro de insights sobre o contexto atual da vida financeira desse usuário específico – por exemplo, identificando se um cliente está se preparando para comprar um carro ou fazer outra compra importante.

Identificar esses "micro-momentos" permite que um banco ofereça produtos e serviços altamente relevantes, personalizados para as necessidades únicas desse cliente naquele momento específico – e a IA pode otimizar esse processo por meio de automação inteligente, disse Feuer.

Dessa forma, a IA pode ser usada para determinar "quais são as principais coisas a oferecer a esse cliente com base em onde ele está em seu micro-momento", observou Feuer. "Se um banco sabe, com base em duas ou três interações, que esse cliente está se preparando para um evento de vida específico... o banco pode então criar um conjunto de ofertas sensível ao cliente e relevante."

No caso de um cliente se preparando para comprar um carro, por exemplo, os bancos podem oferecer recomendações alimentadas por IA para serviços – incluindo financiamento, mas também estendendo-se a descontos ou outras ofertas com base nas relações que o banco pode ter com concessionárias de automóveis ou fabricantes, disse Feuer.

"Estamos usando a IA para criar conexões relevantes e identificar os micro-momentos em que os clientes estão para que possamos... oferecer a esses clientes produtos relevantes, em vez de apenas colocá-los em uma experiência genérica", acrescentou o CPO da Galileo.

Saiba mais sobre como a IA conversacional está desbloqueando novas experiências bancárias para clientes

Esta é a segunda parte de uma série especial de blogs em várias partes. Clique aqui para ler a Parte 1. Para assistir à entrevista completa com Jim Marous do Financial Brand, clique aqui.

E para mais insights sobre como a transformação digital dos bancos está ajudando as instituições financeiras a melhorar os relacionamentos com os clientes, fique atento às próximas edições, em breve.