English
日本語
한국어
简体中文
Sau khi phân tích hơn 3,2 tỷ cuộc hội thoại của khách hàng thông qua trợ lý ảo Erica, Bank of America đã phát hiện ra một sự thật bất ngờ: mặc dù các câu hỏi của khách hàng rất dễ đoán, nhưng động cơ đằng sau chúng lại mang tính cảm xúc sâu sắc.
Jorge Camargo, Giám đốc Nền tảng Kỹ thuật số tại Bank of America và là cựu lãnh đạo của Walt Disney Company, gần đây đã chia sẻ về cách Erica phát triển từ một công cụ hỗ trợ kỹ thuật số cơ bản thành một “cỗ máy” vận hành khổng lồ của doanh nghiệp. Ngày nay, hệ thống này quản lý các tương tác trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ, quản lý tài sản, dịch vụ ngân quỹ và hỗ trợ nhân viên nội bộ.
Theo ông Camargo, quá trình tích hợp AI trải qua ba giai đoạn chính: câu trả lời (answers), hành động (actions) và tự chủ (autonomy). Tuy nhiên, thành công trong lĩnh vực này phụ thuộc vào tính kỷ luật trong vận hành nhiều hơn là công nghệ tiên tiến. Mục tiêu tối thượng của các tổ chức tài chính là sử dụng AI để giải quyết một câu hỏi mang tính cảm xúc cốt lõi mà mọi khách hàng đều đặt ra: “Liệu tôi có ổn không?”
Những đúc kết quan trọng cho tương lai của AI trong ngành tài chính
- Cá nhân hóa là về thời điểm, không phải khối lượng dữ liệu: Các tổ chức tài chính vốn đã sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ. Sự phù hợp thực sự đến từ việc đưa ra phân tích, đề xuất chính xác vào đúng thời điểm khách hàng cần nhất.
- Những khoảnh khắc quan trọng quyết định mối quan hệ với khách hàng: Dù 95% công việc ngân hàng là các giao dịch thường nhật, nhưng 5% tình huống khẩn cấp hoặc căng thẳng còn lại mới là yếu tố xây dựng hoặc phá vỡ lòng tin của người tiêu dùng.
- Tái thiết kế quy trình phải đi trước đầu tư công nghệ: Việc chỉ đơn giản là phủ một lớp AI lên các quy trình làm việc lỗi thời sẽ không mang lại hiệu quả. Các ngân hàng phải xây dựng lại quy trình xoay quanh các năng lực của AI.
- Sự chuyển giao mượt mà sang con người giúp duy trì lòng tin: Trí tuệ nhân tạo hiệu quả nhất khi được kết hợp với các lộ trình rõ ràng, dễ dàng để kết nối với giao dịch viên là con người.
- Các tổ chức quy mô nhỏ hơn sở hữu lợi thế độc nhất: Nhờ không bị cản trở bởi sự phức tạp của hệ thống di sản (legacy) như các siêu ngân hàng, các ngân hàng khu vực và ngân hàng cộng đồng có thể thích ứng và triển khai các thay đổi quy trình dựa trên AI nhanh hơn nhiều.
Những gì 3,2 tỷ cuộc hội thoại của khách hàng tiết lộ
Khi Bank of America lần đầu tiên ra mắt Erica gần mười năm trước, mục tiêu chính là giúp người dùng giải quyết các truy vấn thường nhật nhanh hơn. Theo thời gian, trợ lý kỹ thuật số này bắt đầu hé lộ những mô hình hành vi giá trị và những điểm lo âu của khách hàng.
Ngân hàng phát hiện ra rằng các câu hỏi về ngân hàng tiêu dùng nhìn chung chỉ xoay quanh khoảng 700 chủ đề lặp đi lặp lại. Nhận thức này đã biến Erica từ một chatbot đơn giản thành một hệ thống dự đoán có khả năng đón đầu nhu cầu của người dùng trước khi chúng phát sinh.
Quan trọng hơn, ngân hàng nhận ra rằng khách hàng hiếm khi xem tài chính của họ là một chuỗi các giao dịch riêng lẻ. Việc kiểm tra số dư thông thường, một giao dịch bị từ chối hoặc một lệnh chuyển tiền thường gắn liền với các sự kiện cảm xúc sâu sắc hơn — chẳng hạn như áp lực tài chính, các cột mốc quan trọng trong cuộc đời hoặc mối lo ngại về bảo mật.
Ngày nay, khoảng 60% tương tác của Erica mang tính chủ động. Thay vì đợi người dùng nhập câu hỏi, nền tảng này sẽ hiển thị trước các thông tin quan trọng. Điều này bao gồm:
- Phát hiện và cảnh báo các xu hướng chi tiêu bất thường.
- Dự đoán số dư tài khoản sắp tới dựa trên lịch sử các khoản thanh toán định kỳ.
- Cảnh báo người dùng về các ứng dụng tài chính của bên thứ ba có quyền truy cập vào dữ liệu tài khoản của họ.
- Cung cấp hỗ trợ phù hợp với ngữ cảnh trong những giai đoạn thị trường biến động căng thẳng hoặc khi khách hàng gặp khó khăn về tài chính cá nhân.
Tại sao chọn đúng thời điểm hiệu quả hơn Big Data
Trong nhiều năm qua, các tổ chức tài chính đã hứa hẹn về tính siêu cá nhân hóa, thế nhưng nhiều nơi vẫn gửi những lời mời chào sản phẩm không liên quan đến khách hàng. Ông Camargo chỉ ra rằng cá nhân hóa không phải là vấn đề thu thập dữ liệu. Hầu hết các ngân hàng vốn đã sở hữu lượng thông tin người dùng khổng lồ.
Vấn đề thực sự nằm ở thời điểm. Ví dụ, nếu khách hàng bị từ chối giao dịch thẻ, Erica có thể ngay lập tức phát hiện lỗi và hỏi xem họ có cần hỗ trợ hay không. Phản hồi tức thì này giúp giải quyết trở ngại trước khi khách hàng cảm thấy bực bội.
Đúc kết từ kinh nghiệm làm việc tại Disney, ông Camargo lưu ý rằng những trải nghiệm kỹ thuật số tốt nhất mang lại cảm giác mượt mà và gần như vô hình. Cá nhân hóa thành công phụ thuộc vào những cử chỉ hỗ trợ nhỏ, hữu ích hơn là các chiến dịch tiếp thị mang tính xâm phạm hoặc nhắm mục tiêu quá mức có thể gây phản cảm cho người dùng.
Tại sao lòng tin vẫn cần đến sự tương tác của con người
Ngay cả khi AI giao tiếp ngày càng trở nên tinh vi, sự tương tác của con người vẫn là không thể thay thế. Một trong những lựa chọn thiết kế quan trọng nhất đằng sau Erica là khả năng nhận biết khi nào cần lùi lại nhường chỗ.
Khi khách hàng cần chuyển tiếp cuộc trò chuyện sang giao dịch viên trực tiếp, quá trình chuyển giao diễn ra vô cùng mượt mà. Erica sẽ chuyển toàn bộ lịch sử trò chuyện và ngữ cảnh cho nhân viên để khách hàng không phải lặp lại vấn đề của mình. Sự liên tục này là vô cùng thiết yếu trong các tình huống quan trọng như lo ngại về gian lận, xử lý khoản đặt cọc mua nhà, hoặc giải quyết tài khoản sau khi người thân qua đời.
Để duy trì sự cân bằng này giữa tự động hóa nhanh chóng và tính tuân thủ, Bank of America đã đưa các đội ngũ quản trị rủi ro, pháp lý và tuân thủ trực tiếp vào giai đoạn thiết kế ngay từ đầu. Cấu trúc hợp tác này đã cho phép ngân hàng triển khai hơn 85.000 bản cập nhật cho Erica mà không gặp phải các rào cản về vận hành.
Ngừng chạy đua công nghệ, hãy tập trung vào quy trình làm việc
Đối với các ngân hàng cộng đồng và khu vực đang hướng tới mục tiêu cạnh tranh với các đối thủ lớn, lời khuyên của ông Camargo rất đơn giản: đừng cố gắng sao chép Erica. Thay vào đó, hãy sao chép tính kỷ luật vận hành đã tạo dựng nên nó.
Các công cụ AI hiện đại hiện nay rất dễ tiếp cận, và các tổ chức quy mô nhỏ hơn thường có thể triển khai chúng nhanh hơn so với các ngân hàng khổng lồ vốn bị chậm trễ bởi các hệ thống di sản (legacy). Thành công nằm ở việc thiết lập bản đồ quy trình làm việc, phân chia rõ ràng phần việc nào nên được giữ lại cho con người đảm nhận và phần việc nào nên được tự động hóa, từ đó xây dựng lại quy trình vận hành từ gốc rễ.
Cuối cùng, các tổ chức tài chính được hưởng lợi nhiều nhất từ cuộc cách mạng AI không nhất thiết phải là những đơn vị có ngân sách lớn nhất. Thay vào đó, đó sẽ là những tổ chức làm chủ được yếu tố thời điểm, xóa bỏ các rào cản của người dùng và giúp khách hàng cảm thấy an tâm về tương lai tài chính của họ.
Nguồn: thefinancialbrand.com