Совместная сила AI и видеобанкинга

Главная > Статьи > Совместная сила AI и видеобанкинга
5 минут на чтение

В этом посте мы публикуем перевод статьи Дамьена Симонно, директора по маркетингу финансовых услуг компании Vidyo «AI and video banking join forces» (источник – «ATM Marketplace»). Как видеобанкинг и AI (от англ. artificial intelligence – искусственный интеллект) вместе могут улучшить качество обслуживания клиентов и открыть для банков возможности работать по всему миру?

Когда дело касается технологий, 1+1 в сумме часто дают больше, чем 2. Искусственный интеллект (AI) и видео-технологии отлично дополняют друг друга, и их сочетание может принести огромную ценность любому финансовому учреждению. И это не просто футуристическое видение: различные сценарии их использования представлены уже сегодня либо сложатся в не слишком отдаленном будущем.

Ожидается, что искусственный интеллект сыграет большую роль в области финансовых услуг. Согласно исследованию Autonomous Research, «более 1 триллиона долларов в списке расходов на финансовую инфраструктуру тратится на внедрение машинного обучения и AI».

Пока основной целью применения AI в финансовой сфере является перенос клиентских запросов в канал самообслуживания или в чат-бот для снижения затрат на колл-центры. Но у AI есть большой потенциал для более глубокого взаимодействия с клиентом, особенно – при комбинации AI с другой новой технологией в банковском мире – видео.

Прогнозируемая маршрутизация

Сервера прогнозируемой маршрутизации (predictive routing engines), управляемые AI, могут использовать поведенческие данные и сопоставить параметры клиента и сотрудника, чтобы спрогнозировать какой сотрудник колл-центра с большей вероятностью достигнет нужной бизнес-цели.

Для банков, использующих программы видео-связи, становится возможным идентифицировать ценные запросы от клиентов и направлять их тем сотрудникам (подключенным к видеобанкингу), которые обладают лучшими компетенциями для обработки данного запроса. Таким образом, клиенты получают высокий уровень консультаций лицом к лицу с менеджером, что с бОльшей вероятностью приводит к положительному результату.

 

«Следующее лучшее действие»

Платформы для колл-центров (например, Genesys) используют AI для предложения «следующего лучшего действия» сотрудникам. Такая рекомендация обычно основывается на анализе профиля клиента, типа запроса и ключевых словах при разговоре.

«Следующее лучшее действие» может быть любым, хороший пример – предложение инвестиционных продуктов клиентам, которые интересуются советами по данной теме и имеют значительные остатки на депозитных счетах. В колл-центре с поддержкой видеосвязи предложение может быть персонализировано, а видеосвязь – помогать эффективному и более вовлеченному общению клиента с менеджером, что с бОльшей вероятностью приведет к сделке.

 

Переадресация от чат-бота к человеку

Пытаясь сфокусировать сотрудников колл-центров на высокодоходных операциях, многие банки начали внедрять чат-боты для обработки низкомаржинальных запросов. Однако, несмотря на быстрое развитие технологий, чат-боты пока справляются только с базовыми запросами. Они не могут установить персонифицированную коммуникацию, которая увеличила бы доверие со стороны клиента и стимулировала бы больше рассказать о своих потребностях и инвестировать.

Чат-боты действительно полезны в ситуациях, когда эмоции клиента начинают накаляться, когда нужен подробный ответ, или когда запрос требует участия менеджера – и перевести общение на операциониста с видеосвязью.

Благодаря совместной работе чат-бота (AI) и видео-связи, банки одновременно пользуются преимуществами обоих технологий! Они получают недорогое и быстрое решение простых клиентских вопросов с помощью чат-бота и видеосвязь для обработки ценных обращений клиентов, которая обеспечивает лучшее дистанционное банковское обслуживание.

Биометрическая идентификация

Наличие надежного способа идентификации клиента – это важный шаг в удаленном закрытии финансовой транзакции, а также требование комплаенса. Чаще всего процедура заключается в ответах на вопросы: например, назвать номер счета, адрес, дату рождения, номер социального страхования.

Видеобанкинг уже сам по себе позволяет идентифицировать клиента: например, он может показать паспорт, чтобы операционист его сфотографировал. Кроме того, видеобанкинг позволяет использовать технологию распознавания лиц для идентификации клиента. Программа на основе AI может анализировать потоковое видео для сверки, что лицо человека, держащего документ, соответствует фотографии в документе. Также она может проверить, что предъявленный документ не подделка, не украден и не был утерян.

Программа также может распознать лицо ранее зарегистрированного клиента, и ему не придется повторно проходить процедуру идентификации с ответами на вопросы или показывать документ. Это большой шаг и к удобству, и к безопасности клиентов.

 

Анализ настроения в реальном времени

Анализ потоковых видео и звука может существенно помочь операционистам. Мимика, язык тела, тон голоса и ключевые слова отражают состояние и мысли клиента, а значит, их расшифровка в реальном времени даст операционистам больше информации о клиенте и позволит работать эффективнее.

 

Синхронный перевод

Распознавание и синтезирование голоса и автоматический перевод текста сегодня находятся на очень высоком уровне. Не трудно предположить, что в будущем эти технологии будут интегрированы в процесс видеообщения, что позволит участникам говорить на родном языке и видеть на экране (или даже слышать) перевод речи собеседника.

Для банков эта технология открывает новые возможности по обслуживанию клиентов по всему миру с максимальным качеством, независимо от их местоположения и языковых различий.

 

Аналитика

Руководители колл-центров постоянно ищут способы лучшего сбора информации и анализа процесса общения операторов с клиентами для повышения качества и эффективности услуг и определения дальнейших действий после обращения. Система распознавания голоса может преобразовать разговор во время видеообщения в текст и сохранить его для последующего анализа.

Видео обладает более ценной информацией для анализа, чем только звук, текстовый чат или электронная почта. Алгоритмы AI, учитывающие эту информацию, позволят значительно расширить возможности интеллектуального анализа данных.

Видео – значимый канал для обработки запросов, которые нельзя перенести в канал самообслуживания, и он обладает огромным потенциалом при объединении с AI. Комбинация этих технологий может (и будет!) улучшать качество обслуживания в банка, особенно в случаях, требующих участия менеджера.

Источник:
https://www.atmmarketplace.com/articles/ai-and-video-banking-join-forces/