English
日本語
한국어
简体中文
Trong nhiều năm qua, các tổ chức tài chính đã đầu tư mạnh mẽ vào trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa quy trình vận hành và đưa ra các gợi ý hành động tiếp theo tối ưu (next-best-action) cho nhân viên hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, dù có các gợi ý do thuật toán tạo ra mang tính cá nhân hóa cao, tỷ lệ chuyển đổi thực tế từ các gợi ý này thường chỉ dao động dưới mức một phần trăm. Vấn đề cốt lõi không nằm ở bản thân công cụ gợi ý—mà nằm ở những gì xảy ra sau khi gợi ý đó xuất hiện trên màn hình.
Mặc dù công nghệ rất xuất sắc trong việc xác định chính xác đối tượng khách hàng cần nhắm tới, thời điểm tiếp cận và ưu đãi cần hiển thị, nhưng nó thường thất bại trong việc quản lý tương tác thực tế. Một khi gợi ý tự động xuất hiện trên màn hình, kết quả phụ thuộc hoàn toàn vào từng nhân viên xử lý cuộc gọi. Đáng tiếc là, nhiều chuyên viên tư vấn phớt lờ hoàn toàn các thông báo hiển thị này, và chỉ một tỷ lệ nhỏ có đủ kỹ năng để dẫn dắt gợi ý đó đi đến một thương vụ thành công. Sự đứt gãy kéo dài này chỉ ra một vấn đề phổ biến trong ngành ngân hàng hiện đại: AI đang được triển khai như một công cụ cắt giảm chi phí thay vì là động lực thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.
Sai lầm khi ưu tiên giảm tải bằng AI hơn tỷ lệ chuyển đổi
Hầu hết các tổ chức tài chính đều đánh giá các nền tảng AI của họ bằng các chỉ số vận hành như tỷ lệ giảm tải cuộc gọi (call deflection), tỷ lệ tự xử lý yêu cầu (ticket containment) và giảm thời gian xử lý (handle times). Mặc dù các chỉ số hiệu suất chính (KPI) này phản ánh hiệu quả vận hành, chúng lại không đo lường được doanh thu bị thất thoát hay các cơ hội tăng trưởng bị bỏ lỡ.
Khi một khách hàng gọi điện để hỏi về khoản vay thế chấp hoặc vay tiêu dùng cá nhân bị chuyển hướng sang bot tự động, chi phí trên mỗi lượt tiếp xúc (cost-per-contact) của tổ chức tài chính sẽ giảm xuống, khiến hệ thống trông có vẻ thành công trên lý thuyết. Tuy nhiên, các cam kết tài chính lớn hiếm khi được hoàn tất nếu không có sự củng cố niềm tin từ con người. Khi bị bắt buộc sử dụng các kênh tự phục vụ (self-service) cho các quyết định phức tạp, nhiều người đăng ký đơn giản là sẽ bỏ dở quy trình.
Sự lệch hướng chiến lược này xảy ra vì các sáng kiến AI thường do Giám đốc Vận hành (COO) hoặc các trưởng bộ phận hỗ trợ khách hàng quản lý—những người có trách nhiệm chính là kiểm soát chi phí vận hành. Để giải phóng giá trị thực sự, Giám đốc Tín dụng (CCO) và các nhà lãnh đạo doanh thu phải đóng vai trò tích cực trong việc định hướng chiến lược AI, đo lường sự thành công bằng tỷ lệ hoàn thành đơn đăng ký và dư nợ giải ngân thay vì chỉ dựa vào việc tiết kiệm chi phí vận hành.
Khai phá giá trị tiềm ẩn: Nhân bản mô hình của những nhân sự xuất sắc nhất
Ngay cả đối với các sản phẩm tài chính tương đối đơn giản, chẳng hạn như chứng chỉ tiền gửi (CD), khách hàng vẫn thường xuyên tìm kiếm sự hướng dẫn mang tính cá nhân hóa trước khi quyết định xuống tiền. Khối quản lý tài sản (Wealth management) từ lâu đã cung cấp dịch vụ chăm sóc chuyên sâu (high-touch service) cho các khách hàng giàu có, nhưng việc mở rộng quy mô dịch vụ chăm sóc ở cấp độ đó trên toàn khối ngân hàng bán lẻ đại chúng vẫn là một thách thức.
Ở hầu hết mọi tổ chức tài chính, luôn tồn tại một khoảng cách hiệu suất rất lớn giữa những nhân viên ngân hàng xuất sắc nhất và mức trung bình của toàn đội ngũ. Các chuyên viên tư vấn kỳ cựu theo bản năng có thể thấu hiểu mối bận tâm của khách hàng, xử lý các từ chối và điều hướng cuộc trò chuyện hướng tới kết quả tích cực. Đáng tiếc là, rất ít ngân hàng phân tích một cách có hệ thống những điểm khác biệt của những nhân sự xuất sắc này hoặc tận dụng các thông tin chuyên sâu đó để huấn luyện các kênh tự động của họ.
Việc chuyển hướng tập trung từ các biểu mẫu tĩnh đơn giản sang các trải nghiệm giao tiếp có hướng dẫn mang lại kết quả ấn tượng. Chẳng hạn, một đơn vị cho vay tái cấp vốn ô tô gần đây đã tăng tỷ lệ chuyển đổi đơn đăng ký trực tuyến lên hơn 30% mà không cần thay đổi lãi suất hay sản phẩm cốt lõi. Thay đổi duy nhất là thay thế các trang đăng ký tĩnh bằng một quy trình tương tác chủ động dẫn dắt người đăng ký qua từng quyết định của họ.
Các bước hành động để biến AI ngân hàng thành động lực tăng trưởng
- Kiểm toán đơn vị quản lý hệ thống: Xác định xem các ứng dụng AI tương tác với khách hàng đang do đội ngũ tập trung vào tiết kiệm vận hành hay đội ngũ tạo ra doanh thu quản lý.
- Theo dõi tỷ lệ hoàn tất thực tế: Vượt qua các con số giảm tải đơn thuần và tính toán chính xác tỷ lệ phần trăm các đơn đăng ký đã bắt đầu dẫn đến việc tài khoản được giải ngân hoặc các hạn mức tín dụng được kích hoạt.
- Phân tích những nhân sự xuất sắc nhất: Nghiên cứu các bản ghi âm cuộc gọi và kịch bản chat của các đại diện bán hàng hàng đầu để xác định các mẫu hội thoại cụ thể giúp thúc đẩy chuyển đổi.
- Tích hợp nhật ký hội thoại với kết quả CRM: Tích hợp dữ liệu tương tác với các chỉ số kết quả trên CRM để xác định chính xác phương pháp giao tiếp nào mang lại doanh thu.
Sau cùng, các tổ chức tài chính rất giỏi trong việc theo dõi chi phí vận hành trên mỗi cuộc gọi, nhưng nhiều nơi lại thiếu cơ chế để ghi nhận và nhân bản thói quen của những chuyên viên bán hàng thành công nhất. Bằng cách kết nối trí tuệ hội thoại (conversational intelligence) trực tiếp với các chỉ số doanh thu, các ngân hàng và liên minh tín dụng có thể biến khoản đầu tư AI của mình thành động lực tăng trưởng mạnh mẽ.
Thông tin chuyên sâu: Chia sẻ bởi Dvir Ginzburg, nhà sáng lập và CEO của Encore AI, một nền tảng doanh nghiệp tập trung vào việc thúc đẩy các tương tác tạo ra doanh thu cho các ngân hàng, tổ chức cho vay và các tổ chức tài chính.
Nguồn: thefinancialbrand.com