En una economía incierta, los clientes quieren que sus instituciones financieras les ofrezcan familiaridad y directrices claras, y no tienen miedo de mover su dinero si no se sienten satisfechos.

Tu objetivo dentro del sector bancario debería ser ofrecer un mejor servicio de atención al cliente, puesto que las personas ahora esperan servicios digitales sencillos y una asistencia personalizada de su banco. La IA puede ayudarte a cumplir esas expectativas en cualquier momento y lugar, y a través de los canales preferidos de los clientes. 

El año pasado descubrimos que el 25 % de los clientes habían cambiado de banco, y el 39 % de ellos fue debido a un servicio de atención al cliente deficiente. Los clientes quieren sentir que sus necesidades son una prioridad y los bancos que puedan ofrecer eso conseguirán el éxito. 

¿Cómo pueden ofrecer los bancos una relación más personal? Aquí es donde entra en juego la IA. Puede que ya utilices la IA predictiva para predecir el abandono de clientes, redireccionar solicitudes, calificar créditos y detectar fraudes, pero la IA generativa puede ayudarte a crear nuevo contenido que mejora considerablemente las experiencias del servicio de atención al cliente. 

Casos de uso de la IA generativa en el sector bancario

Puedes utilizar la IA generativa como una ayuda para redactar correos electrónicos, respuestas de atención al cliente por chat y artículos de conocimiento que faciliten la prestación de un servicio más relevante y personalizado. La tecnología comprende el lenguaje natural, por lo que los clientes pueden utilizar sus propias palabras e idioma para comunicarse con chatbots que parecen humanos. 

Dado que la IA generativa es capaz de leer y entender textos, vídeos y sonidos, puede identificar y resumir los puntos y conclusiones de conversaciones, transcripciones y grabaciones para ayudar a los agentes del centro de contacto.

La IA generativa puede ayudar a mejorar y hacer crecer sus experiencias del servicio de atención al cliente, desde interacciones sin contacto, como el autoservicio de ayuda mediante chatbots, hasta situaciones con alto nivel de contacto, como tratar problemas complejos en una visita a la sucursal. 

Al utilizar esta tecnología, tu principal prioridad debería ser atender mejor las necesidades de los clientes para cumplir sus responsabilidades fiduciarias. El mes pasado, por ejemplo, la SEC propuso actualizar las reglas y normativas para obligar a las empresas de gestión de patrimonios a supervisar la tecnología de IA, como las respuestas automatizadas que genera la IA generativa.

Las normativas que se propongan en el futuro pueden afectar a todos los servicios financieros, por lo que los líderes en el sector de la banca deben pensar de manera proactiva cómo gestionar los riesgos asociados al uso de esta tecnología. 

Al aplicar la IA a los datos de los clientes, puedes transformar el servicio de atención al cliente en el sector de la banca para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la fidelidad.

La IA puede ayudarte a ofrecer un servicio de atención al cliente personalizado en el sector de la banca

Nuestras investigaciones señalaron que el 63 % de los profesionales del servicio de atención al cliente afirman que la IA generativa les ayudará a atender más rápido a los clientes y les ahorrará más de cuatro horas a la semana (o casi un mes al año). 

A partir de los datos de tus clientes, la IA generativa puede generar contenido relevante automáticamente, como resúmenes de acciones y respuestas de atención al cliente.

Ayuda a los agentes a encontrar respuestas para problemas y preguntas conocidos a partir del contenido de los artículos de la base de conocimientos, con el objetivo de que no tengan que empezar de cero cada vez que reciben una llamada. Esto aumenta la eficiencia de tus agentes y les permite centrarse en casos más complicados.

Y no solo es útil para solicitudes de atención al cliente. La IA puede consultar los datos de los clientes, sus preferencias, el historial de transacciones y los registros del servicio de atención al cliente para generar nuevas ofertas, recomendar próximos pasos u ofrecer una asistencia proactiva para las cuestiones o problemas específicos de los clientes, independientemente de la forma en la que se comuniquen. 

Por ejemplo, si un cliente se va a casar y pregunta sobre la apertura de una cuenta compartida, la IA generativa puede generar y sugerir a un agente una respuesta que incluya datos específicos sobre las finanzas del cliente, al mismo tiempo que redacta un correo electrónico de seguimiento con ofertas relevantes para los recién casados.

Estas recomendaciones con un alto nivel de personalización son posibles gracias a la IA, que puede utilizar los datos de los clientes para crear contenido que encaje mejor con las necesidades de los clientes en tiempo real, lo que mejora el compromiso y la fidelidad del cliente.

Haz que las herramientas de autoservicio sean efectivas y fáciles de usar

Descubrimos que el 81 % de las personas intentan resolver los problemas por su cuenta mediante herramientas de autoservicio como chatbots o artículos de instrucciones antes de buscar asistencia. Las opciones de autoservicio ahorran tiempo y esfuerzo a clientes y bancos por igual gracias a sus interacciones rápidas y dinámicas, pero los bots pueden resultar muy impersonales si no se configuran adecuadamente. 

Las herramientas de autoservicio deben ser fáciles de utilizar y se deben integrar bien en la plataforma. Cuando los clientes utilicen estas herramientas para realizar transacciones bancarias sencillas, puedes aprovechar esos datos para atenderlos mejor en el futuro.

Si bien tu objetivo debería ser hacer que estas herramientas sean sencillas e intuitivas, también debes asegurarte de que estos servicios transmitan cierta empatía y personalización para aumentar la confianza de sus clientes. 

Por desgracia, el 59 % de los clientes afirma que a menudo sienten que están tratando con departamentos independientes y no con una única empresa. Y el 52 % de los clientes definen como fragmentadas la mayoría de interacciones de atención al cliente. Los clientes quieren que sus bancos tengan una visión integral de su relación con ellos, de modo que no tengan que repetir la misma historia o empezar de cero al pasar de un equipo, canal o departamento de atención al cliente a otro. 

La IA puede mejorar considerablemente y ampliar el servicio de atención al cliente en el sector de la banca con mejores herramientas de autoservicio capaces de gestionar más preguntas de los clientes. El autoservicio basado en IA permite a los bancos resolver grandes volúmenes de solicitudes de una forma más eficiente para mejorar la satisfacción de los clientes y reducir los costes operativos. 

Además, al aplicar la IA a los datos de tu sistema de CRM, podrás analizar rápidamente los patrones de comportamiento de los clientes para anticiparte a sus necesidades en el futuro. Por ejemplo, si un cliente transfiere fondos entre cuentas con frecuencia, el sistema puede ofrecer atajos para llegar al siguiente paso. O puede ofrecerle una pequeña lista con las tareas más frecuentes automáticamente al iniciar sesión para ahorrar tiempo. 

Esto ayuda a los clientes a solucionar problemas y realizar tareas rápidamente, les ofrece un acceso total a servicios personalizados, les muestra las oportunidades de ahorro y les recomienda proactivamente servicios que respalden su bienestar financiero. 

Utiliza tus datos para ofrecer recomendaciones proactivas

Los clientes del sector de la banca quieren sentir que los conoces, te acuerdas de ellos y los aprecias. Pero solo el 37 % de los clientes afirma que su banco se anticipa a sus necesidades. Es un dato preocupante si tenemos en cuenta que la mitad de los entrevistados afirmó que cambiaría de banco si el servicio de atención al cliente se convirtiera en algo impersonal. Los algoritmos de IA pueden ayudarte a anticiparte a las necesidades de los clientes y automatizar las comunicaciones antes incluso de que los clientes lo soliciten.

Por ejemplo, la IA predictiva puede identificar patrones y alertar al personal del banco sobre posibles necesidades de los clientes. Podría reconocer a un cliente que está creando su cuenta de ahorros y consulta con frecuencia su calificación de crédito. Esto podría indicar que está pensando en hacer una compra para la cual necesita contratar algún tipo de préstamo o crédito. Un banquero podría utilizar la IA generativa para comunicarse personalmente con el cliente y hacerle llegar una oferta de préstamo personalizada según sus finanzas.

De forma similar, la IA predictiva puede alertar a tu equipo cuando se produzcan ciertos eventos, como cuando el depósito a plazo fijo de un cliente venza. De este modo, la IA generativa puede ayudarte a contactar con ese cliente en el momento adecuado con un paquete de opciones de reinversión adecuadas a sus circunstancias únicas. Eso es lo que las personas quieren del servicio de atención al cliente en el sector de la banca.

Con el tiempo, la IA facilitará el acceso a planificaciones financieras personalizadas a todos los clientes del sector de la banca, independientemente de su patrimonio. Al analizar las enormes cantidades de datos de los que ya dispones, el algoritmo puede ofrecer recomendaciones personalizadas en función de los objetivos financieros de cada cliente. Esto revolucionará la forma en la que se ofrece asesoramiento financiero y hará que sea más accesible y relevante para una variedad más amplia de clientes en el sector de la banca.

Utiliza la IA para llevar al siguiente nivel el servicio de atención al cliente en el sector de la banca

A pesar de las mejoras en las capacidades y los servicios digitales, a muchos bancos les cuesta ganarse la fidelidad de sus clientes. El servicio de atención al cliente puede marcar la diferencia al ayudar al cliente a sentirse reconocido y valorado mediante un trato empático y personalizado.

Aun así, tendrás que pensar en cómo supervisarás el uso de la IA. Es fundamental elegir la plataforma tecnológica adecuada y debes buscar soluciones con funciones de transparencia y cumplimiento normativo integradas que garanticen la protección y el control. Entre ellas, se pueden incluir los registros de auditoría para conservar los registros, el traspaso automático a humanos para la toma de decisiones y la transparencia en el uso de los datos para ofrecer recomendaciones. 

Los bancos que quieran ganarse la confianza de sus clientes deben irlos conociendo a lo largo del camino. Para hacerlo a escala, la IA puede ayudarte a conectar con clientes, abordar sus necesidades y demostrarles que te preocupas por sus necesidades actuales y futuras.