Enquanto muitas indústrias estão propensas a acelerar a implementação deste tipo de tecnologia, a digitalização do setor bancário avança em um ritmo diferente por razões de segurança e devido à natureza sensível das informações manipuladas. No entanto, como a interação entre marcas e clientes tem evoluído do formato off-line para o on-line devido à crescente popularidade das plataformas de redes sociais e outros canais de conversação, como o WhatsApp, o setor bancário precisou se adaptar. Então, como o modelo de interação de bots melhora de fato a experiência de conversação no setor bancário?
Em que consiste o novo modelo "Bot to Bot" e quais são seus benefícios para o setor bancário?
Em sua jornada rumo à transformação digital, os bancos dependem cada vez mais de assistentes virtuais para resolver as necessidades dos clientes de forma ágil. A velocidade das respostas que os bots podem oferecer e o fato de evitar que agentes humanos tenham que realizar determinadas tarefas repetitivas são algumas das vantagens mais importantes dos assistentes virtuais. Contudo, a falta de um alto nível de maturidade destas tecnologias mostrou que, em várias ocasiões, um assistente virtual não é suficiente para encontrar a solução correta para um problema apresentado por um cliente. Consequentemente, surgiu um novo modelo de interação chamado de “bot of bots” para melhorar a eficácia dos assistentes virtuais. O sistema é baseado em um bot primário, ou megabot, que identifica a demanda do cliente e delega a tarefa a outro bot, que foi treinado para a área específica. Como resultado, a resposta ao problema acaba sendo muito mais precisa e, portanto, eficiente.
A adoção de um modelo "Bot to Bot" é um aprimoramento na gestão de relacionamento com o cliente, já que oferece diversos benefícios. O fato de uma consulta ser resolvida em um período de tempo mais curto permite que mais solicitações sejam processadas. Além disso, a segmentação dos bots de acordo com a área especializada ajuda a evitar a sobrecarga de um único assistente virtual. Um sistema "Bot to Bot" permite que cada área de negócios assuma o controle de seu bot específico assim que for necessário.
Os desafios da inovação
Dada a complexidade tecnológica de um modelo "Bot to Bot", a adoção de um sistema deste tipo em um banco apresenta muitos desafios.
Garantir a segurança
Em primeiro lugar, a implementação deve ser cuidadosamente analisada, em razão dos dados sensíveis, uma vez que um simples mal-entendido poderia causar um grave problema, tanto para o cliente quanto para o banco. Um potencial equívoco poderia desencadear diferentes interações por engano.
Solicitar a um bot para ajudá-lo a completar um cadastro, não é o mesmo que perguntar onde você pode se cadastrar. Por isso, ter um sistema de cibersegurança confiável será essencial para reduzir o número de problemas e seu impacto.
Treinamento do sistema bot
Em segundo lugar, estes sistemas tecnológicos não são suficientemente robustos para implementar um único modelo de treinamento cognitivo. Para que esta tecnologia tenha sucesso, vários motores cognitivos devem ser adotados com o objetivo de aproveitar o que for mais apropriado para cada situação.
O foco da convergência deve estar nos sistemas de endereçamento que são responsáveis por conectar os múltiplos bots, ao mesmo tempo em que o assunto é delegado ao respectivo bot secundário.
O desenvolvimento adequado de ferramentas de busca que permitem ao megabot identificar a origem do problema pode ajudar a fornecer um atendimento ao cliente melhor e mais eficiente.
Um sistema analítico capaz de coletar dados e sintetizar todas as informações pode ajudar muito na definição deste processo.
Humanização dos bots
Também é fundamental que o tom e o comportamento do assistente virtual seja constante para que este modelo funcione. Uma conversação natural entre o banco e seus clientes só é possível se o bot funcionar de forma consistente e natural.
Para que isto aconteça, é essencial que a combinação das informações coletadas pelos agentes humanos seja compatível com este novo sistema automatizado. A gestão das redes sociais e as interações presenciais com os clientes são vitais para a criação de um modelo mais preciso para o treinamento do bot.
Durante o podcast dedicado a analisar como e por que a tecnologia de bots é o futuro da interação entre um banco e seus clientes, Fabio Distaso, diretor de Conversação Bancária da NTT DATA, Beatriz Albert, head de Conversação Bancária da NTT DATA, e Mario Armas Ramírez, especialista no mundo dos assistentes de conversação, chegaram a algumas conclusões:
● O novo modelo de interação entre bots é baseado em um bot master, ou megabot, que identifica uma solicitação e delega imediatamente a tarefa a um bot especializado dentro da área específica.
● Entre as principais vantagens de um modelo de interação bot, foram abordadas as seguintes questões: aumentar a eficiência do atendimento ao cliente, consequentemente melhorando a satisfação do cliente, segmentar os bots de acordo com a área especializada ajuda a evitar a saturação de um assistente virtual único, e ter cada área de negócios cuidando de seu bot específico, sempre que for necessário.
● As questões de conformidade e segurança relacionadas à sensibilidade dos dados tratados, sistemas tecnológicos pouco robustos para implementar um único modelo de treinamento cognitivo, ou estabelecer um tom e padrão de comportamento consistente para o assistente virtual, são alguns dos principais desafios da implementação de um modelo de interação "Bot to Bot".
Por fim, a tecnologia "Bot to Bot" pode ser uma grande evolução na digitalização do setor bancário e, à medida que os diferentes desafios forem solucionados, a velocidade de implementação dos novos modelos trará melhorias em diferentes níveis.
