Революция чатботов провалилась, но не в финтехе
23.07.2020
Источник:
FutureBanking
Хайп чатботов пришелся на 2016 год, когда они были буквально везде, но с тех пор стало понятно, что многие ожидания от них не оправдались, считают аналитики CB Insights. Однако они выделяют пять отраслей, в которых чатботы оказались действительно полезны, и финтех – первая из них.
Управление деньгами требует анализа множества сложных документов, и чатботы могут оптимизировать этот процесс, упростив UX. Например, среди множества транзакций в выписке клиент может не заметить небольшие рекуррентные платежи, которые, тем не менее, сказываются на его финансовом состоянии. Поэтом сервис Trim, например, запустил чатбота, который анализирует выписку, а затем задает вопросы на естественном языке: хочет ли пользователь сохранить или отключить подписку на такие сервисы, как Netflix, Dropbox и т.д.
Американские банки также продолжают развивать чатботы: у Bank of America есть Erica, которая помогает клиентам с простыми задачами вроде оплаты кредита или проверки состояния счета. Swedbank, Capital One, SEB и Wells Fargo также используют чатботы для похожих задач.
Но чатботы используют не только для внешних, но и для внутренних задач. Особенно заметную пользу это приносит в повторяющихся, рутинных, времязатратных задачах. В 2017 году JP Morgan запустил внутреннюю систему COiN (сокращение от Contract Intelligence). Бот, используя естественный язык, обрабатывает заявки на кредиты, за считанные секунды делая то, на что у людей уходили часы. Рассмотрев 12 тысяч контрактов за год, система сэкономила 360 тысяч человекочасов.
Выводы аналитиков CB Insights:
1. Используйте чатботы в повторяющихся задачах. Часто из них пытаются сделать консьержа, который сможет заменить человека, но, как показывает история, такие попытки пока терпят неудачу. С другой стороны, чатботы, принимающие только ограниченные запросы, в итоге могут решать довольно сложные задачи.
2. Внедряйте чатбот в дополнение к графическому интерфейсу. Levi’s, например, поместил окно чатбота на сайт, где пользователь может в контексте сделать уточняющие запросы.
3. Чатботы лучше работают со структурированными и ограниченными данными. Часто разочарование приносит неспособность чатбота ответить на вопрос клиента. Но чатботы, специализирующиеся на определенных отраслях и использующие ограниченный вокабуляр и определенный набор документов, показывают себя гораздо более полезными. Человеку может быть трудно разбираться в сложных медицинских терминах или больших каталогах ритейлеров, но чатботу не составит труда правильно интерпретировать запрос на человеческом языке.
Управление деньгами требует анализа множества сложных документов, и чатботы могут оптимизировать этот процесс, упростив UX. Например, среди множества транзакций в выписке клиент может не заметить небольшие рекуррентные платежи, которые, тем не менее, сказываются на его финансовом состоянии. Поэтом сервис Trim, например, запустил чатбота, который анализирует выписку, а затем задает вопросы на естественном языке: хочет ли пользователь сохранить или отключить подписку на такие сервисы, как Netflix, Dropbox и т.д.
Американские банки также продолжают развивать чатботы: у Bank of America есть Erica, которая помогает клиентам с простыми задачами вроде оплаты кредита или проверки состояния счета. Swedbank, Capital One, SEB и Wells Fargo также используют чатботы для похожих задач.
Но чатботы используют не только для внешних, но и для внутренних задач. Особенно заметную пользу это приносит в повторяющихся, рутинных, времязатратных задачах. В 2017 году JP Morgan запустил внутреннюю систему COiN (сокращение от Contract Intelligence). Бот, используя естественный язык, обрабатывает заявки на кредиты, за считанные секунды делая то, на что у людей уходили часы. Рассмотрев 12 тысяч контрактов за год, система сэкономила 360 тысяч человекочасов.
Выводы аналитиков CB Insights:
1. Используйте чатботы в повторяющихся задачах. Часто из них пытаются сделать консьержа, который сможет заменить человека, но, как показывает история, такие попытки пока терпят неудачу. С другой стороны, чатботы, принимающие только ограниченные запросы, в итоге могут решать довольно сложные задачи.
2. Внедряйте чатбот в дополнение к графическому интерфейсу. Levi’s, например, поместил окно чатбота на сайт, где пользователь может в контексте сделать уточняющие запросы.
3. Чатботы лучше работают со структурированными и ограниченными данными. Часто разочарование приносит неспособность чатбота ответить на вопрос клиента. Но чатботы, специализирующиеся на определенных отраслях и использующие ограниченный вокабуляр и определенный набор документов, показывают себя гораздо более полезными. Человеку может быть трудно разбираться в сложных медицинских терминах или больших каталогах ритейлеров, но чатботу не составит труда правильно интерпретировать запрос на человеческом языке.