Podjetja danes vse pogosteje uporabljajo najnovejša orodja umetne inteligence, ki delujejo v okviru naprednega komunikacijskega sistema, kot je naša aplikacija Daktela V6.

Osnova je jasna povezava celotne komunikacije z določeno stranko, od klicev do sporočil SMS in e-pošte. Finančne ustanove lahko tako hitro in enostavno preverijo stranko znotraj sistema Daktela, jo obvestijo o trenutnem stanju njenega posojila ali bančnega računa ali ji ponudijo novo posojilo ali drugo finančno storitev.

Jasno arhivirana in zlahka sledljiva komunikacija je pomembna pri obravnavi različnih finančnih zadev, kot je opozarjanje strank na odplačilo posojila ali pošiljanje/dostavljanje zahtevka za plačilo določenega zneska do določenega datuma. V sistemu je na primer zlahka sledljivo, da je bil določen posojilojemalec obveščen o obveznosti plačila ali o roku za odplačilo.

Če bi podoben problem reševali brez zanesljivega samodejnega komunikacijskega sistema, ki lahko beleži in shranjuje ne le elektronskih sporočil in SMS . ampak tudi zabeležiti posamezne klice, potem že tako precej zapletena komunikacija z dolžnikom pogosto postane skoraj nerešljiv problem. Umetna inteligenca, ki jo v kontaktnih centrih predstavljajo predvsem glasovni roboti in klepetalni roboti NLP, lahko prav tako pomaga v zapletenih komunikacijskih situacijah.

Boti so izjemno zmogljivi, saj hkrati opravijo več sto vzporednih klicev in klepetov. Obvladajo lahko veliko različnih situacij. Ena takih situacij, v kateri se izkažejo za učinkovito komunikacijsko orodje, je izterjava dolgov. Pospešijo lahko postopek in ga olajšajo obema stranema. Hitro in učinkovito opomnijo na dolgove ali jih izterjajo.

Današnji glasovni roboti lahko delajo s hitrostjo govora, tonom glasu in čustvi. Obvladajo lahko različne vrste ugovorov in zmanjšajo tveganje nesporazumov. V klicu s posojilojemalcem se odzovejo tako, da dosežejo želeni cilj, tj. da se pogovor konča z obojestranskim dogovorom. Če pogovor ne poteka v pravi smeri, na primer posojilojemalec ne razume zahtev ali noče komunicirati z botom, glasovni robot preprosto prenese pogovor na živega operaterja, ki ima na voljo celotno zgodovino komunikacije, vključno s prepisom klica s samim glasovnim robotom.

Klepetalni roboti NLP omogočajo hitre prilagojene odgovore in reševanje zahtevkov v realnem času. Brez težav lahko oskrbujejo vse kanale, ki so ključni za poslovanje. Prav tako se lahko odzovejo na poizvedbe in zahteve, ki se oddaljijo od obravnavane teme. Klepetalni robot George podjetja Česká spořitelna lahko na primer stranke celo preseneti s šalo, naravno pa se odziva tudi na vprašanja osebne narave.

Pomembno pa je omeniti, da praksa potrjuje, da je pripravljenost dolžnikov za komunikacijo z glasovnimi roboti ali klepetalnicami bistveno večja kot z operaterji v živo, za katere so ti klici v številnih primerih zelo zahtevni, neprijetni in najmanj zaželeni.

Nekatere banke Sociéte Générale že več let uporabljajo tehnologijo umetne inteligence, ki je veliko uspešnejša od "standardnih agentov" v centrih za stranke. Po podatkih te bančne skupine se je uspešnost izterjave že lani povečala za 24 %, hkrati pa so se skupni stroški zmanjšali za skoraj 90 %.

Kako je to mogoče? Ker umetna inteligenca se nenehno uči na podlagi izkušenj in analize pogovorov, sledi izbranim korakom in, kar je najpomembneje, je popolnoma brez čustev. Sistem najprej samodejno izvede določena dejanja, kot je pošiljanje opomnika, ki mu sledi sporočilo SMS, nato pa lahko na strankin mobilni telefon pošlje glasovno sporočilo.

Nato oceni, ali se je stranka sploh odzvala v določenem časovnem okviru in kako je komunicirala - ali prek spletnim klepetom ali družabnih omrežij, po elektronski pošti, z računalnika ali mobilnega telefona. Glede na to umetna inteligenca individualno določi naslednje korake komunikacije. Seveda lahko komunikacijo kadar koli prevzame operater v živo v kontaktnem centru.

Umetna inteligenca ima informacije o stranki in pozna tržne podatke. Finančne institucije lahko tako to sodobno tehnologijo uporabijo na primer za ciljno usmerjanje finančnih produktov na določeno stranko, tj. za personalizacijo produkta, da kar najbolje odraža potrebe stranke.

Prava orodja in sistemi podpirajo prizadevanja finančnih institucij za vzpostavitev produktivnega in učinkovitega kontaktnega centra za storitve. To finančnim institucijam omogoča doseganje boljših rezultatov in dolgoročnejših odnosov s strankami.

‍