?與其他行業(yè)相比，金融服務(wù)行業(yè)通常被認(rèn)為比較僵化和死板，他們使用的傳統(tǒng)設(shè)備和系統(tǒng)對某些金融流程仍然至關(guān)重要。然而，在實現(xiàn)數(shù)字化方面，金融服務(wù)行業(yè)實際上在實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃方面處于領(lǐng)先地位。研究表明，金融服務(wù)行業(yè)是數(shù)字化最成熟的行業(yè)之一，與其他行業(yè)相比，在數(shù)字轉(zhuǎn)型計劃方面的成功率高達(dá)28%。

新興的競爭和不斷變化的工作模式，促進(jìn)了現(xiàn)代技術(shù)在金融服務(wù)行業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)中的采用。然而，采用和成功實施是兩件不同的事情，正在犯的一些錯誤限制了這些金融服務(wù)企業(yè)從新技術(shù)中獲得的好處?？蛻趔w驗中的對話式人工智能成為了許多大型銀行已經(jīng)采用但尚未充分發(fā)揮其潛力的一種技術(shù)。

很多銀行創(chuàng)建了專有的聊天機器人來處理簡單的客戶查詢，或者與供應(yīng)商合作在他們的網(wǎng)站上安裝聊天機器人。雖然這些可以更好地為客戶服務(wù)，但也有局限性，主要是因為并非每個聊天機器人都是一樣的。聊天機器人之間的對話能力和處理信息的能力以及最終為客戶提供適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案的能力存在很大差異。

對使用聊天機器人的客戶體驗的研究發(fā)現(xiàn)，客戶總是出現(xiàn)一些抱怨——37%的受訪者認(rèn)為與聊天機器人溝通通常會失去動力，其有限的預(yù)編程答案意味著他們無法找到問題的癥結(jié)。事實上，大多數(shù)的現(xiàn)代系統(tǒng)提供的認(rèn)知智能功能非常少，幾乎沒有實現(xiàn)自動化，并且處理客戶問題的能力有限，通常只能為常見問題提供現(xiàn)成的答案。

那么，在實施對話式人工智能時，金融服務(wù)企業(yè)如何正確實施呢?首先，以下是銀行在部署這些系統(tǒng)時需要避免的三個最常見的錯誤。

(1)沒有將客戶放在首位

每家銀行都希望通過將客戶與員工交互的基本過程實現(xiàn)自動化來節(jié)省資金，但在考慮實施對話式人工智能時，如果最終目標(biāo)未能幫助客戶比傳統(tǒng)的客戶支持方法更快地實現(xiàn)目標(biāo)，則應(yīng)在項目開始之前對其進(jìn)行重新檢查。

客戶并不知道或者他們并不關(guān)心銀行采用的聊天機器人的局限性。如果他們最初提出的問題得到回答，則可能會提出更復(fù)雜的后續(xù)問題，或者詢問是否可以進(jìn)行交易。一個基本的聊天機器人將以它知道的唯一方式來回答這些后續(xù)問題，將它們提交給銀行工作人員回答。最后導(dǎo)致用戶體驗不佳，仍然需要人工干預(yù)(而避免人工干預(yù)是使用機器人的首要目標(biāo))，并且客戶在將來可能會轉(zhuǎn)向耗時的人工方式，而不是依靠無效的機器人。從本質(zhì)上來說，如果企業(yè)已經(jīng)投資了一個項目，該項目可能會為客戶提供他們不想要或不需要的體驗。

(2)沒有為工作選擇正確的工具

如果一家銀行決定進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，應(yīng)該研究更先進(jìn)的對話式人工智能解決方案，以提供更高水平的投資保護(hù)和有效性，而不是部署一個很快就會過時的功能簡單的聊天機器人。銀行的投資需要盡可能面向未來，會話式人工智能代理具有足夠的技能，可以根據(jù)專家和基于數(shù)據(jù)的決策執(zhí)行任務(wù)，然后隨著時間的推移從這些交互中學(xué)習(xí)和預(yù)測新場景，以隨時滿足客戶的需求。首先，銀行應(yīng)該確定大量流程并適用于常見業(yè)務(wù)問題。換句話說，他們應(yīng)該針對客戶提出的常見或重復(fù)的問題進(jìn)行回答，高級人工智能解決方案可以在沒有人工交互的情況下提供結(jié)果。對話式人工智能系統(tǒng)最有價值，尤其是在短期內(nèi)，它可以幫助提高客戶查詢響應(yīng)率、處理時間和首次接觸解決方案，以及找到合適的工作人員完成無法解決的流程自動化。

例如，客戶提出諸如“我應(yīng)該申請小企業(yè)貸款嗎?”之類的問題，聊天機器人則無法提供通用的答案。有了認(rèn)知系統(tǒng)，銀行可以利用機器學(xué)習(xí)、對話差異和歷史記憶來就客戶的問題和疑慮提供明智的意見。該認(rèn)識系統(tǒng)可以研究消費者的銀行歷史、訪問市場數(shù)據(jù)、執(zhí)行計算，最重要的是，查詢他們的財務(wù)目標(biāo)，以便提供有意義的建議。

(3)部署過快

很多事情熟能生巧，即使對于數(shù)字工作者也是如此。對于企業(yè)來說，需要對一些供應(yīng)商的承諾保持警惕，因為他們表示開發(fā)的人工智能系統(tǒng)可以融入現(xiàn)有的IT生態(tài)系統(tǒng)并在幾個小時內(nèi)為客戶準(zhǔn)備就緒。安裝對話式人工智能銀行解決方案并對其進(jìn)行培訓(xùn)以實現(xiàn)最終目標(biāo)是截然不同的場景，盡管是相互關(guān)聯(lián)的。

隨著對話式人工智能解決方案的不斷進(jìn)步，銀行可以找到遵循嚴(yán)格流程的解決方案，對銀行術(shù)語有專業(yè)的理解，并提供與其他系統(tǒng)完美集成的API。然而，仍然需要多次測試這些流程和行動，以避免失敗并遵守所有適用的法律和法規(guī)。與任何一位銀行專家一樣，人工智能系統(tǒng)需要針對特定品牌的定位、培訓(xùn)和掌握水平才能產(chǎn)生價值。

確保金融服務(wù)業(yè)繼續(xù)引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是保持全球金融領(lǐng)導(dǎo)者地位的關(guān)鍵。然而，將新技術(shù)融入任何商業(yè)模式都可能很棘手，尤其是當(dāng)該技術(shù)面向客戶并且未來的增長取決于客戶服務(wù)時。金融服務(wù)公司應(yīng)該采取措施避免上述錯誤，確保他們的人工智能投資取得長期成功，并提高他們所依賴的客戶的滿意度。