Una ventaja de los chatbots es su ubicación dentro del canal digital, un medio de contacto creciente.
El 47.2% del valor relativo de las ventas en BBVA México se ejecutaron via canales digitales en el primer trimestre, un crecimiento del 41% a finales del 2019.
La implementación del chatbot en la banca digital vaticina el futuro del servicio para clientes donde resulta esencial no solo crear un canal de comunicación banca-usuario, sino desarrollar rutas de solución a través de la inteligencia artificial.
Clientes de BBVA México pueden transferir dinero, contratar un crédito, obtener un desglose de gastos y retirar plata sin una tarjeta simplemente hablando con el bot o texteando con él – funcionalidades que la app por sí sola no hace.
“Es muy difícil pensar que, en el futuro, cada problema que tenga el cliente, lo va a solucionar saliéndose del entorno dónde está -incluso de la app del banco- y redirigiéndolo hacia el contact center,” comenta Hugo Nájera, jefe de desarrollo de negocios y banca digital de BBVA.
A la par, el uso de los chatbots no solo podría generar una mejora en la resolución de problemas financieros, sino que también actuaría como un agente promotor en el reemplazo de call centers.
Cabe resaltar que hay escenarios emocionales en los que el chatbot aún no ha evolucionado por completo, como en las ventas de seguros de vida, por ejemplo. La reflexión detrás de la compra es de los principales retos que la Inteligencia Artificial enfrenta.
Un informe de Gartner predice que para el 2024, la inteligencia emocional artificial aplicada a los chatbots permitirá a las empresas detectar las emociones de los consumidores, usando esta técnica sensorial a su favor para un incremento en las ventas.
Pese a la alta adopción y aceptación por parte de sus usuarios:
“La oferta es todavía muy limitada”, dice Nájera, pero tiene proyectado perfeccionar los chatbots de cara hacia los próximos dos años.
“En el BBVA, al ser un grupo muy complejo y multinacional, nos requiere mucha discusión y acuerdo para obtener algo realmente global, y el que tengamos la misma estructura de modelos de datos detrás para que el bot pueda aprender, no solo aquí en México sino en cualquier parte del mundo, es un tema en el que estamos trabajando, desde el uso de la herramienta hasta los modelos de datos que están detrás.”
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