会话银行的力量:聊天机器人的最佳实践
经过盖尔克，Samad马苏德,Sharan Bathija. 2019年9月|报告|14分钟阅读|通过电子邮件发送本文|下载
Chatbots正在金融服务中采用，但尽管技术进步，但他们尚未成为互动的首选方法。当他们运行良好时，他们可以改善响应时间，增加卷并降低成本。然而，实现这些效益，他们需要设计明确的目的。
聊天
人们喜欢聊天。这也是WhatsApp用户每天分享650亿条消息的原因之一。1聊天是更加自然的交换信息的方式。但对于企业来说，以规模为客户提供这一客户很难。这是通过增加他们可以提供个性化信息的体积和速度来开发许多企业，包括银行，包括银行，以开发改善客户服务的数字聊天。
无论是在预订票证，支付账单，回答常见问题解答，获取产品信息，管理投诉，营销或铅生成，聊天都在到处都会弹出。根据Juniper Research的数据，估计与聊天聊天互动的零售销售额达到2023年的1120亿美元。2聊天是一个很好的商业工具，有很多原因。它们可提供24/7，自动化重复任务，立即回答简单的问题并同时管理多个客户请求。
它们的建造成本也很低，而且可以在没有大量额外投资的情况下扩大规模。构建一个聊天机器人可能需要几个月的时间，这取决于它的复杂程度。印孚瑟斯新兴技术中心(iCETS)的高级首席架构师Guruprasad NV表示:“聊天机器人技术在过去几年里发展迅速。我们现在可以在不到四周的时间内开发出简单的生产级机器人;然而，复杂的可能需要更长的时间，并将随着时间的推移而发展。”
银行在拥抱聊天方面带来了收费，因为这个行业是一种可以自动化的交易任务。Chatbots解决个人财务，资本管理，财务咨询，付款，货币转移，信用评分等的客户查询。金融危机之后，聊天人们也已经开始通过成为“Robo-Advisor”来定位银行业务的主要部分。这些Chatbots帮助消费者选择投资并管理其财务状况。由于监管合规可以编程到聊天栏中，因此希望降低人类偏见和利益冲突。
“聊天机器人被用于不同的银行服务”
据瞻博网络研究报道，无论何种目的如何，都预计将帮助银行通过2023年通过2023年估计73亿美元的运营成本。这代表了2023年的银行为862万小时的时间。3.
图1:银行受益于聊天机器人的简单方法
| 用例 | 聊天 | 例子 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 内部帮助台 | 艾达 | AIDA，Seb Bank的内部IT帮助台Chatbot，支持近15,000名员工，并处理网络连接，防火墙支持，耗材订购，会议预订和业务应用故障排除。4. |
| 2 | 自助服务 | 硬币 | JP Morgan的硬币（合同智能）自动化文档审查并提取数据。硬币可以在几秒钟内审查大约12,000个文件，而人类会在同一文件上花费360,000小时的工作。该算法被认为比人类更准确。5. |
| 3. | 金融助理 | 埃里卡 | Erica，美国银行的虚拟助理，协助客户完成交易和支付账单。它检查和计划付款，订单在账户之间转移，如果有必要，会阻止信用卡或汇款。6.Chatbot已收购了700万用户，并完成了超过5000万的客户要求。7. |
| 4. | 与社交媒体集成 | BMO螺栓 | 通过蒙特利尔银行的Chatbot，BMO Bolt，客户可以通过Facebook Messenger或Twitter获得日常银行，信用卡，抵押贷款和网上银行等地区的信息。8. |
| 5. | 资本管理 | Cleo. | Cleo将银行卡与所选择的信使连接起来，通过它，客户可以支付账单、转账和执行其他即时交易。Cleo帮助计划预算，节省资金和跟踪支出。9. |
| 6. | 财务咨询 | 李子 | 通过Facebook Messenger访问，Plum可以帮助客户省钱。首次注册完成后，Plum与客户的银行账户进行对接。它分析客户的收入和消费历史，并预测客户能存多少钱。少量的钱被存入梅子储蓄账户，定期报告。10. |
| 7. | 购物助理 | eno. | 首都一个人的eno允许客户立即发短信和支付账单，收到他们的账户余额，并在没有信用卡的情况下购物。ENO为来自Web浏览器扩展的每个商家站点创建唯一的虚拟卡号，并使站点更易于访问和快速使用。11. |
资料来源：Infosys Research
聊天并不完美
在实现完全潜力之前，聊天有很长的路要走，并且必须克服几个挑战。也许它不应该令人惊讶的是，鉴于这项技术的增长，2018年Gartner在2018年Gartner上市的聊天课时，在其炒作周期中进入“膨胀期望的峰值”阶段，以获得CRM客户服务和客户参与。12.
事实上，尽管在开发聊天机器人方面投入了大量资金，但人们在有选择的时候是否更愿意使用聊天机器人还不清楚。专注于对话营销技术的Drift公司2019年的一项研究显示，在过去12个月里，只有13%的人使用聊天机器人与企业进行交流。相比之下，65%的人使用电子邮件，55%的人使用电话。13.
克服的最大挑战只是简单地聊天尚未令人信服，作为人类互动的替代。他们的设计是基于对话树而不是真正的人工智能。因此，如果查询违反计划或开放广泛的解释，则必须将客户交给人类受访者。它们的有效性也受到他们可以访问的数据的限制。所以在构建聊天禁令时可以便宜，集成了场景背后的所有系统和知识，有效地支持聊天聊天可以更复杂。
他们也可能缺乏理解会话上下文、解释言语中的细微差别和同情客户的能力。Spiceworks的研究显示，59%使用聊天机器人的组织发现他们误解了请求。14.同样，相同的百分比感觉令人误解了人类对话的细微差别。30％的公司发现Chatbots执行不准确的命令，而29％则发现他们难以理解不同的口音。15.
还有担心聊天人们可以向欺诈者和网络犯罪分子开辟一个新的门。一个臭名昭着的例子是TicketMaster的支持聊天禁止，当设计javascipt上的javascipt上的付款页面允许数据被盗时，它被突破了。这影响了2018年的近4,000名客户。16.
最后，Chatbots只是他们可以访问的信息和可以从中学习的信息。An infamous example is Microsoft’s Twitter bot, Tay, that went live in March 2016. Designed to learn from people it chats with, the bot had to be shut down within 16 hours of its launch, as it learned politically incorrect phrases and inflammatory messages posted by its users.17.
有效聊天禁止的最佳实践
对于那些将聊天机器人作为客户或员工互动的核心工具的银行来说，这意味着什么?毫无疑问，使用聊天机器人是有好处的，但它们的使用和设计需要仔细考虑，以使其成功。
选择正确的用例
这里的关键是选择不受其他频道不良服务的用例，而不是在其他地方容易地找到的信息和服务。一个好的起点是当用户无法在线找到信息时通过电子邮件或电话进出的查询。
用于使用案例的另一个富缝是那些用户需要速度和效率而不是详细信息和建议的相互作用 - 例如，快速检查余额或利率，比较产品特征或更新个人情况。
不幸的是，安全和欺诈问题对银行来说是对聊天禁令的更强大用例，例如转移资金，创造新的收款人或进行投资决策。但是，这些问题可以通过更好的设计和集成与验证和安全系统（见下文）来解决这些问题。
映射整个过程
在任何实施之前，让您的业务流程映射到结束是很重要的。以这样的方式定义您的用例和意图，使它们是相互排斥的和统称性的。这将提高Chatbot真正与其他系统集成并提供更全面和有效的服务的能力。这包括与银行现有的安全和验证工具，数据和监管控制系统集成。
用户对用户的挫败感是当前的Chatbots的功能有限，必须向人类支持人员提供任何实际业务交易。如果这可以在开始时设计成Chatbot，它将增加它将受到客户充分接收和使用的可能性。
开放式API提高功能和质量
开源和开放应用程序编程接口（API）是良好的Chatbot设计的重要组成部分。API使设计人员能够访问更多的尖端技术和功能，这些技术可以纳入聊天栏中，而无需在内部设计。
例如，API允许使用自然语言处理聊天与人类交谈，这给对话提供了热烈的触摸。也可以收集来自外部各方的信息以形成可以使用API的机器人访问的知识库。与外部反洗钱的整合，身份验证和语音识别技术也至关重要，以便银行满足其安全性和监管需求。
让谈话更好
尽可能多地投资聊天人类更多的人。他们必须可以访问足够的信息和合适的系统（见上文）以及善解和理解文化细微差别，例如讽刺和幽默。
斯坦福大学(Stanford University)和Facebook联合发表的一篇论文称，良好的对话需要在简单性和细节之间取得平衡，保持话题不变，改变话题，提出问题并回答问题。他们定义了一些特定的属性，这些属性可以让谈话变得愉快。18.
图2:形成良好对话的属性
资料来源：康奈尔大学19.
花时间来设计对话将是区分银行聊天机器人与它的竞争对手的关键，特别是当我们进入“机器人咨询”的世界，在那里，对技术的信任和信心将被客户高度重视。
聊天作为银行的未来
在金融服务业，聊天清楚地提出了标志。在正确的情景和正确的对话中，它们可以比其他渠道更有效。然而，对于许多人来说，陪审团仍然是他们是否成为与银行和财务建议互动的首选选择。他们是否会因仅用于平衡查询和其他信息要求而被移动，并转变为可信赖的顾问和交易工具？
事情正在改善。有证据表明金融服务之外，人们准备使用聊天措施进行交易。根据漂移，美国的27％的成人客户准备通过Vchatbot购买基本商品，美国13％的成年人至少有一次使用Chatbots购买昂贵的物品。20.
聊天现在也在旨在带来会话味道并与客户同情。Paul G.艾伦计算机科学与工程学院的Hannah Rashkin等研究人员正在努力向聊天局势中的话语带来同情。21.
与此同时，Facebook的人工智能研究人员正在研究各种项目，帮助聊天在答案中不那么重复，提供相关的解决方案，甚至会显示出一些情感的迹象。22.AI的任何提前都可以帮助聊天预测客户需要根据之前的活动所需的需求。这可能导致银行采取积极主动的方法来销售金融产品，而不是反应地行事。然而，人工智能还远远不能模拟人类的智能。尽管开发更好的人工智能会有所帮助，但聊天机器人和人工智能不应混淆，也不一定联系在一起。聊天机器人必须为客户要求的特定目的而设计。
为了使聊天波特最有效，银行需要开始考虑哪些商业或客户需求聊天可以解决，以及它们应该如何设计。银行是否希望聊天解决复杂的查询，建立客户关系，加强销售支持，因为它们是快速和节省成本？回答这些问题将引导银行的聊天行进聊天，并帮助他们决定他们是否需要在聊天栏中投入更多，并为客户提供必要的价值。
参考文献
- “Whatsapp使用表明没有令人放缓的迹象，”2018年5月7日，Statista
- “零售商互动达到2023年达到220亿，因为AI提供了引人注目的新订婚解决方案，”2019年5月8日的瞻博网络
- “通过聊天行政区的银行节省费用将于2023年达到73亿美元，因为自动化客户体验演变，”2019年2月20日的瞻博网络研究
- “Amelia为北欧银行提供的24/7/365服务，”2019年6月17日，IPSoft
- “JP摩根硬币：银行的侧面项目对法律行业的破坏，”数字倡议，2018年11月13日
- “金融服务业的最佳聊天，”2018年11月19日智利
- “美国银行AI-Powered助理埃里卡，达到700万用户，”2019年5月30日的意思
- “蒙特利尔银行在Facebook上推出AI动力聊天聊天，Twitter，”2018年3月15日的财务邮报
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- “符合Cleo评论，”Finder，2019年4月25日
- 《金融中的人工智能》，Alan Turing Institute, 2019年4月
- “首都一个人的购物助理eno现在可以在浏览器中解出虚拟卡号”TechCrunch.com，2018年3月10日
- “Gartner炒作周期的4个趋势，为客户服务和客户参与，”Gartner，2018年9月10日
- “2019年会话营销状态，”漂移，2019年7月16日
- “数据快照：AI聊天和智能助理在工作场所，”Spiceworks，2018年4月2日
- “数据快照：AI聊天和智能助手在工作场所。”
- “善良，坏和丑，”Netstar，2018年7月4日
- “Twitter教授微软的AI聊天是在不到一天的比赛中成为一个种族主义混蛋，”2016年3月24日的边缘
- “走向同志开放式对话模型：新的基准和数据集，”2019年8月28日Arxiv
- “是什么让好话？可控属性如何影响人类判断，“2019年4月10日Arxiv
- “2019年Chatbot报告：全球趋势和分析，”2019年4月聊天杂志
- “这些新技巧能解决聊天机器人的灾难吗?”ZDNet, 2019年7月29日
- “这些新技巧能解决聊天机器人的灾难吗?”
