I chatbot sono ormai affermati nell’ecosistema finanziario e ora si pensa ai voicebot, assistenti virtuali capacità di intrattenere conversazioni vocali con i clienti
Gli assistenti virtuali sono un tassello di quel processo di rinnovamento che gli operatori del mercato finanziario non possono permettersi di trascurare; un po’ per i benefici diretti in termini di risparmio, ma anche per contrastare l’avanzata delle aziende del fintech, insurtech, proptech, che basano la propria forza sull’agilità e sull’ottimizzazione della customer experience. D’altra parte, secondo alcune ricerche il 43% delle persone preferisce rivolgere le richieste al proprio fornitore di servizi bancari tramite assistente virtuale (fonte: humley, via: eMarketer) e questa percentuale, con l’avanzata generazionale, non può che crescere.
L’esempio più eclatante di impiego di un chatbot nel mondo Finance è Erica, il bot di Bank of America che, oltre a rispondere ai quesiti circa i movimenti del conto e l’andamento degli investimenti, funge da vero e proprio Virtual Financial Assistant.
Assistenti Virtuali, dal chatbot al voicebot
Dal chatbot al voicebot il passo è breve. Basti pensare a ciò che sta avvenendo nel mondo della comunicazione mobile, dove la chat ha subito – soprattutto tra le generazioni più giovani – il ritorno dell’interazione vocale (i classici messaggi vocali di WhatsApp), mentre in casa si stanno progressivamente scoprendo i benefici di Alexa e di Google Assistant.
Nel mercato finance, la filiale è sempre più un centro di consulenza e il solo chatbot non è in grado di soddisfare tutte le richieste della clientela. Quindi, il tradizionale contact center ha ancora un ruolo centrale, e lo avrà ancora di più in futuro.
Il concetto nuovo è quello di trasferire la comodità, la disponibilità e l’intelligenza del chatbot verso modalità di interazione vocale. D’altronde, le richieste che i clienti rivolgono agli operatori sono sempre le stesse, il che rende l’assistente virtuale (vocale) un ottimo operatore di primo contatto, prima di passare la conversazione a un professionista in carne e ossa.
Gli istituti di credito si stanno rendendo conto che il canale di comunicazione vocale è un nuovo modo per permettere ai clienti di interagire con la banca. L’interesse, prima limitato alla sfera dei contact center, solletica oggi i responsabili marketing, che intravvedono un ulteriore passaggio. Dalla filiale fisica, all’home banking, oggi si parla già di Voice Banking, cioè della possibilità di interagire con la propria banca semplicemente con la voce. Indirizzando bene anche le problematiche di sicurezza, perché esistono soluzioni di riconoscimento biometrico efficaci ma associate sempre ad altri parametri per offrire la certezza dell’identità.
Voicebot, o Vocal User Interface
I voicebot si definiscono come “applicazioni conversazionali la cui interfaccia si attua attraverso la voce (Vocal User Interface)”; si differenziano dai chatbot, definiti “applicazioni conversazionali la cui user interface è lo scambio di testi”. Le motivazioni dei voicebot si ritrovano nella richiesta, da parte dei clienti, di avere un filo sempre più diretto con le aziende: servizi di assistenza accessibili e messaggi di marketing personalizzati, coinvolgenti e ad alto contenuto emozionale.
Allora, non vi è niente di più semplice che utilizzare il linguaggio naturale e la propria voce per interagire con un servizio di risposta automatico, che può supplire nella quantità – e anche nella qualità – a un call center con operatori umani. Questo è possibile integrando sistemi di voice recognition e sensori di movimento nei front end aziendali, in modo da permettere agli utenti di accedere a informazioni e contenuti semplicemente parlando o muovendo il corpo e le mani.
I motori di intelligenza artificiale e i sensori riconoscono parole e gesti e li traducono in scelte di navigazione, che restituiscono un’interazione intuitiva e coerente con il movimento.
La piattaforma voicebot è il primo passo verso la creazione di servizi di customer care evoluti. Fin da ora è possibile immaginarne un’espansione con componenti aggiuntive, come per esempio moduli di machine learning, che aprono nuovi scenari; attraverso l’auto-apprendimento, il sistema infatti evolve, acquisendo sempre maggiore precisione e pertinenza nel rispondere ai quesiti e nel prevedere, desumendole dal contesto della chat, le domande che potrebbero essere poste dagli utenti.
Speech recognition sempre più evoluta
Nonostante il concetto di chatbot sia semplice da capire, così come lo è l’obiettivo, lo sviluppo tecnico di una soluzione di questo tipo è molto più complesso rispetto alla realizzazione di un classico chatbot. Innanzitutto, l’assistente virtuale deve capire le parole usate dall’interlocutore, cosa che in molte circostanze è tutt’altro che agevole (compressione audio eccessiva, presenza di accenti marcati…), dopo di che si passa alla semantica vera e propria, ovvero alla comprensione del significato della frase che è stata (ovviamente) recitata in linguaggio naturale, quindi con possibili espressioni dialettali, modi di dire, parole inusuali e via dicendo. Non solo: il sistema deve essere in grado di analizzare lo spettro audio per sincronizzare le frasi e la conversazione tra l’operatore virtuale e il cliente, di modo tale da evitare fastidiose sovrapposizioni o, in senso opposto, silenzi prolungati.
Un voice bot effettua la conversione text-to-speech e speech-to-text, analizza il linguaggio naturale e si assicura, grazie all’integrazione con i sistemi gestionali, che l’assistente possa fornire non solo la risposta giusta al momento giusto, ma anche l’azione richiesta dall’interlocutore, qualora ne sussistano i requisiti. Tutto ciò, ovviamente, a beneficio della riduzione dei costi, della riallocazione delle risorse ad attività a valore aggiunto e del miglioramento della customer experience, che come detto è il terreno su cui si gioca la sfida tra gli operatori di questo settore.
Attualmente, la tecnologia della speech recognition sta affrontando la questione della emotional detection (analisi dell’emozione contenuta in una frase detta da un umano), del significato del tono, delle informazioni non verbali, dei suoni di sottofondo. Nel prossimo periodo assisteremo a un progresso nella tecnologia del text to speech, con la generazione di voce sintetica indistinguibile dalla voce umana.
La visione di Teorema
Da tempo Teorema è convinta che le tecnologie vocali sono destinate a cambiare le regole del gioco in molti settori, tanto da aver lanciato, già nel 2018, il suo primo chatbot, ON-Bot, oggi giunto alla seconda release e in grado non solo di fornire un supporto di primo livello rispondendo alle domande degli utenti, 24 ore al giorno, 7 giorni su 7, ma anche di integrare una live chat per passare dal chatbot all’assistenza di un operatore umano, e di “modellarsi”, grazie alle funzionalità di analisi e machine learning, sulla base dell’utilizzo reale da parte degli utenti.
E non è certo un caso che machine learning e reti neurali siano alla base degli sviluppi successivi della piattaforma.
Oggi Teorema Engineering ha sviluppato un Virtual Customer Assistance indirizzato alle esigenze del mercato finance.
Si tratta di una soluzione basata su piattaforma Microsoft Azure, GDPR compliant, che risponde in modalità 24/7 alle domande degli utenti utilizzando un linguaggio naturale, e in grado di effettuare lo switch vero l’operatore umano laddove l’interazione con i propri utenti diventi complessa.
“Il nostro Virtual Customer Assistance – spiega Francesco Di Bianco, BU Manager Finance di Teorema – è un ottimo strumento per raccogliere feedback. È uno strumento che indirizza le necessità dei contact center, ma anche per molte altre attività interne e di back office, in quei contesti nei quali l’AI potrebbe essere impiegata per reperire rapidamente informazioni utili in ampi volumi di dati o per adottare un approccio proattivo nei confronti di certe attività o procedure complesse”.
L’utilizzo del Customer Assistance virtuale può portare al miglioramento dei processi interni aziendali di innovazione per ottimizzare la strategia di impresa, risparmiando tempi e costi, facilitando il lavoro delle divisioni e migliorando la comunicazione sia interna che esterna, “con benefici in termini di riduzione dei costi, riallocazione delle risorse ad attività a valore aggiunto e miglioramento della customer experience”.
Quanto agli ambiti applicativi, “nel mondo bancario può essere utilizzata per le operazioni di gestione della carta di credito, dal blocco, al saldo alla gestione dei plafond, a supporto delle operazioni internet banking, o ancora nella gestione dei pagamenti Pos. Nel mondo insurance, poi, trova applicazione nell’ambito della gestione dei care service, sia per le assicurazioni sanitarie e sia per quelle auto”, conclude Di Bianco.
