Piattaforme web e mobile app sono diventate strumenti ormai indispensabili per il mondo finanziario e assicurativo, ma sono numerose le tecnologie che stanno progressivamente prendendo piede tra gli attori del settore: delle 2.541 startup censite dall’Osservatorio Fintech & Insurtech a livello mondiale, il 37% dichiara di utilizzare soluzioni di Intelligenza Artificiale (AI), il 36% si avvale di API (Application Programming Interface) e il 24% fa uso di Blockchain e DLT.
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La biometria vocale in banca: il caso Migros
L’Intelligenza Artificiale nel mondo Fintech e Insurtech sembra iniziare ad affermarsi come una costante, risultando utilizzata dal 50% delle startup italiane del settore, e spazia da assistenti virtuali (bot) alla biometria.
Per Banca Migros questo ha significato una riduzione del 20% della durata media delle chiamate – e quindi dei costi connessi – e una maggiore soddisfazione del cliente grazie alla rimozione delle barriere emotive e ad una maggiore sicurezza delle transazioni. Se prima l’operatore doveva verificare l’identità del cliente tramite una serie di domande di sicurezza, la verifica biometrica della voce integrata da Spitch ha permesso di riconoscere in modo trasparente l’identità del cliente in pochi secondi di conversazione. E permette anche di monitorare la stessa durante tutta la durata della conversazione.
Tecnologie vocali in banca, a che cosa servono
Le tecnologie vocali non servono soltanto per il riconoscimento del cliente: “Ultimamente viene sempre più spesso richiesta la verifica biometrica su ambedue i canali, cliente e operatore. Questa esigenza diventa prioritaria in condizioni di smart working, che stanno diventando oramai una realtà diffusa”, spiega Piergiorgio Vittori, VP Business Development WorldWide e Regional MD di Spitch.
La tendenza e la necessità di supporto AI è anche interna. “Stiamo sviluppando con clienti del settore banking and insurance anche soluzioni a vantaggio dell’operatore, che si ritrova spesso a lavorare in smartbworking senza la possibilità di confronto e training continuo. Proprio per la loro crescita professionale abbiamo disegnato progetti fondati sia su assistenti virtuali interni, sia sulla gestione del controllo automatico della compliance dei contratti conclusi telefonicamente” aggiunge Vittori.
Il Natural Language Processing nel customer service: il caso Swisscard
Anche il Natural Language Processing, il ramo dell’AI che riguarda l’informazione espressa in linguaggio naturale, raccoglie sempre maggior interesse. Si tratta in generale di soluzioni che elaborano il linguaggio, con finalità che possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input.
Non si tratta di un’interazione puramente testuale, ma di soluzioni in grado di stabilire una conversazione vera e propria, in cui il dialogo “vocale” è insieme strumento e risultato della conversazione fra utente e azienda o istituzione finanziaria.
Swisscard (società svizzera che opera nell’ambito dell’emissione di carte di credito American Express, Mastercard, Visa e in co-branding) ha implementato, sempre tramite Spitch, una piattaforma di riconoscimento automatico per il servizio clienti in linguaggio naturale. Il cliente può interagire a voce, in automatico e via telefono, con i servizi di customer care, esponendo le proprie esigenze, ed essere collegato immediatamente all’operatore qualificato per la risoluzione del problema.
Il customer service di Swisscard risponde al primo squillo richiedendo in automatico la descrizione del problema; nel contempo la soluzione Spitch analizza il testo parlato, lo elabora e interpreta dal punto di vista semantico, classificandone inoltre la priorità. La chiamata viene quindi trasferita all’operatore, che visualizza sul proprio schermo la tematica richiesta e risponde al cliente dopo aver acquisito le informazioni necessarie.
La Speech analytics per conoscere meglio il cliente
Un’ultima tendenza del mercato, inoltre, coincide con l’uso della speech analytics nella fase di discovery per poter costruire un assistente virtuale che risponda alle esigenze reali del cliente, raccolte dall’analitica, allargando lo spettro rispetto ai soli dati del CRM, che possono non essere completi.
La speech analytics permette di rilevare la qualità di servizio percepita dal cliente, il sentiment dello stesso oltre a tantissime altre informazioni che renderanno l’assistente virtuale più customer centric.
L’emergenza pandemica ha dimostrato la necessità di un servizio veloce, accurato e personalizzato nei confronti della clientela finale. Nel mondo finanziario, automatizzare significa anche garantire la sicurezza totale delle interazioni, per la tutela di dati sensibili e per questo le soluzioni devono ottemperare rigorosamente agli obblighi di privacy, prioritari insieme al mantenimento del fattore umano come chiave di successo del servizio al cliente.
