聊天机器人如何改变金融服务和保险

为什么使用聊天机器人?

客户的期望在不断变化, the tech-savvy generation is increasingly looking to resolve queries on their own. In addition, there is a continually growing expectation for round-the-clock customer service. These consumer preferences are fueling the growth of technology solutions such as chatbots. 当部署有效, chatbots effectively reduce operational costs while providing 24/7 交互 with the customer. 众多 金融 世界各地的服务机构通过使用聊天机器人，缩小了顾客服务的差距，使顾客服务差异化. 描述聊天机器人重要性的数据包括:

• 大约76%的消费者会相信机器人提供的保险报价
• A leading fintech company resolved more than 50% of customer inquiries without a live frontline employee
• 荷兰一家领先的保险公司通过聊天机器人帮助85%的访问者解决了他们的问题
• A leading US bank h和les more than 100 million queries via its chatbot per quarter, with ~19.500万消费者使用聊天机器人
• 澳大利亚一家主要银行使用聊天机器人处理大约200项银bet9app务

5种类型的聊天功能

在客户服务bet9app工作了几十年, 我们已经看到了一系列的聊天功能. 我们将整个领域分成了五个大范围，在自动化程度和一线员工参与的数量上各不相同. 下面是每种聊天功能的描述:

1. 基本代理聊天

样品的功能包括:

• 为一线员工解决大多数类型的客户问题
• 基于一线员工可用性的基本路由
• 利用图书馆提供的现成回复来帮助一线员工
• 客户互动的历史，以改善客户服务
• 呼叫频道的呼叫偏转
• 嵌入多渠道平台(网页，手机，脸谱网)

2. 预测聊天

样品的功能包括:

• 基于浏览模式主动吸引客户
• Advanced routing capabilities based on customer profile 和 frontline employee skills
• 基于客户情绪的个性化响应
• 实时分析和响应触发器，以帮助一线员工

3. 混合聊天

样品的功能包括:

• 改进的客户体验，聊天机器人可以24/7地迎接客户
• Improved h和ling time as frontline employees have basic information prior to a live chat
• Ability to resolve basic FAQ type queries 和 then offer to route to a frontline employee as needed
• Matched routing to direct customer requests to the most suitable frontline employees
• 基于呼叫中心容量的负载均衡

4. 聊天机器人

样品的功能包括:

• 解析低级事务查询(e.g.、密码重置、地址变更、索赔状态)
• Integration with back-end systems to retrieve customer details 和 personalize service
• 引导客户到正确的网页，信息来源和表格
• 能够并行处理大量查询
• NLP incorporation enables new questions to be answered or redirected to the right channel

5. 聊天机器人和自动化

样品的功能包括:

• 启动复杂工作流的自动触发器(例如.g. 政策变更、账单支付)
• 从受理到付款的简单或小索赔的自动处理, 所有这些都是通过聊天机器人触发的
• Advanced integrations enabling chatbots to access information from legacy systems
• 先进的人工智能, 机器学习, 而且安全特性可以隔离有效的和欺骗性的索赔

什么是聊天机器人?

聊天机器人是一种配置了特定指令和响应的软件，可以与真人和后端系统进行交互. The set of responses is a continuously evolving library based on the inputs 和 queries by the user. 聊天机器人使用输入(关键字), 短语, 交互, 整个文本)由用户提供, 将它们与配置的指令进行比较, 并使用响应库回复用户. A chatbot can tap into 和 utilize a wide range of responses – from basic text to pictures, 选项, 地图上的位置, 网站的链接, 和形式.

There are mainly two types of chatbots currently available: rule-based chatbots 和 advanced chatbots.

基于规则的聊天机器人: 这些聊天机器人是基于一组高度结构化的指令和标准的自动响应进行部署的. 它们具有与特定答案相关联的特定规则，通常用于回答非常简单的查询. The chatbot doesn’t evolve with time, any upgrades must be manually configured. 他们既不感同身受，也不健谈，只会用基本的答案、方向和页面链接来回应. 这是目前市场上最常用的聊天机器人.

高级聊天机器人: 这些聊天机器人部署使用 自然语言处理(NLP), 机器学习, 人工智能. These chatbots adapt based on consumer responses 和 continually evolve with time. They learn as they go 和 can personalize responses by underst和ing consumer sentiment using NLP. They can also be predictive 和 provide responses based on the nature of the 交互. 使用这些聊天机器人需要大量的初始数据集来训练机器人，然后才能部署到现实生活中. 配置是复杂的，需要高技能的人员. 也, 因为这些技术的本质, 当出现问题时，查明根本原因可能是一项挑战.

聊天机器人的好处

聊天机器人越来越多地用于各种各样的应用. 下面是与聊天机器人相关的一些好处:

• 即时响应: 聊天机器人 can engage with customers without any delay or queue time, unlike frontline employees
• 24/7的可用性: 不像人类, 聊天机器人没有停机时间，总是可以在质量上没有任何妥协的情况下迎接客户
• 自动信息收集: 聊天机器人 can collect all the relevant information 和 present it to the frontline employee before engagement, 提供更快的问题解决方案
• 优化服务费用: 聊天机器人在不影响服务交付的前提下降低了服务成本. 低级别的事务由聊天机器人处理, 限制一线员工处理高压问题.
• 可伸缩性:方便 聊天机器人 can be easily upsized without the need to spend additional training hours
• 联络中心内的负载平衡有效的聊天机器人解决方案可以减轻交互式语音响应(IVR)的负载，帮助减少等待时间，从而获得更好的客户体验

聊天机器人的局限性

与任何技术解决方案一样，聊天机器人也有其局限性.

• 缺乏认知能力: 聊天机器人被编程来回答某些类型的问题, 将任何细微的查询解析限制在编程规则之外
• 没有人情味的服务: 标准化的回答导致缺乏个性化, 哪些会导致低于平均水平的客户体验
• 频繁的维护: 真正释放聊天机器人的潜力需要定期审查和优化，以满足客户不断变化的需求
• 误解和语境缺失: 通常，上下文在消息中丢失. Customers often have to repeat themselves to a chatbot or wait to be transferred to a contact centre, 增加负载.

聊天机器人应用领域

聊天机器人最适合于重复性的简单任务，往往涉及低人类认知应用. 例如, 具有标准工作流程的简单任务是聊天机器人的最佳选择，否则会增加呼叫中心的呼叫量. Here are a few areas within the 金融 services industry that are great c和idates for chatbots.

• 提供信息: 诸如解释标准保险政策等任务, 小时的bet9app, 密码重置, 找到最近的分公司或办公室, 通过适当的配置，聊天机器人可以处理常见问题的显示
• 客户互动: 聊天机器人有很好的应用程序来促进当前的业务，通过与客户接触来执行任务，例如提供报价, 销售产品, 显示产品的好处, 等.
• 简单任务的执行: 与自动化结合, 聊天机器人可以处理账单支付, 索赔状态, 应用程序状态, 客户余额, card activation 和 hot listing via integrations with the back-end 和 core systems.

结合不同的聊天功能，我们可以通过最合适的渠道解决客户的需求，同时提高效率. 聊天机器人通常被部署为客户的第一个交互点. 基本查询是用自动方法处理的, 而复杂的事务则被转移到一线员工身上.

This graph represents tasks suited for chatbots compared to st和ard chat 和 automation.

聊天机器人平台

有很多公司提供聊天机器人解决方案. 它们分为三类.

1. 综合呼叫中心技术提供商: The players have chatbots as part of their broader contact centre solution offering. 聊天机器人与同一供应商的呼叫中心技术无缝集成，并帮助在公司内维护标准的技术堆栈. 大多数供应商提供一系列功能，如预测聊天, 智能路由(与实时聊天结合实现时), AI, 先进的分析, 以及多渠道的可用性(e.g.，网络，手机，短信，社交媒体). 这个类别中的供应商包括 Genesys, 好inContact, Upstreamworks, Five9, Verint, Talkdesk, 甲骨文, 细微差别
2. 集成技术解决方案提供商: These players are predominantly technology providers with chatbots as one of their product offerings. The chatbot is integrated with relevant systems using APIs 和 offers functionalities like predictive chat, 智能路由(与实时聊天结合实现时), AI, 先进的分析, 跨多个通道的可用性(e.g.，网络，手机，短信，社交媒体). 此桶中的供应商包括 Salesforce, Pegasystems, 微软, IBM, ai, SAP, 收购.io
3. 独立的供应商: 这些是专注于聊天和聊天机器人相关技术的聊天解决方案提供商. 这些解决方案与领先的技术供应商(e.g. contact centre, back-end, core systems) 和 are market leaders in the chatbot industry. 这些供应商提供了类似于上面提到的功能，并且与前面提到的供应商相当. 此桶中的供应商包括 for, 艾达, Servisbot, 阿米莉亚, Netomi

Chatbot定价

聊天机器人的定价模型取决于各种因素, 包括机器人的数量, 类型的特性, 类型的集成, 聊天次数, 通道类型(e.g. 手机、网站、社交媒体)、安全、提供的支持等等. 有两种典型的定价模式:

• 基于订阅的价格: Pricing is based on the number of licenses procured 和 the 类型的特性 enabled within the environment. 每个许可证都有月费, most companies that offer this model have a free trial period with limited features to test the product. 例如, Genesys offers four flexible plans starting at $75 per user per month to $140 per user per month*. 这种定价模式在业内很流行, 具有高度灵活的选项，取决于服务的使用情况.
• 聊天机器人的数量: 某些公司根据部署的聊天机器人的数量和聊天机器人配置处理的总聊天数量每月收取费用. 例如, 水手 提供部署三个处理10的聊天机器人的选项,每月000次聊天或者5个聊天机器人处理20次,每月聊天000次, 包括两个WhatsApp机器人. 更多的聊天机器人鼓励供应商为客户提供额外的功能和高级支持.

在一个企业, 大多数公司在评估公司内部的技术基础设施后给出报价，然后根据有效部署聊天机器人需要付出的努力提供报价.

聊天机器人和自动化

在2000年之前创建的大多数组织仍然依赖于脱节的遗留系统来实现其核心客户数据和业务功能. 聊天机器人有效地弥补了这一差距，因为它们可以与客户或员工交谈，发送信息, 完成任务, 或者捕捉他们的请求. 基于用例, a bot can integrate with 和 access information from different enterprise systems (e.g. LOB core systems, CRM, business intelligence, HR knowledge bases, helpdesk, 等.)，并按要求使用. Where systems have modern APIs, the chatbot can access the required information seamlessly.

聊天机器人和 机器人过程自动化 (战)和 智能自动化 (IA)是一个强大的组合. RPA helps chatbots effectively navigate legacy systems that do not have modern APIs. 这种强大的整合能够改变游戏规则，原因有二:

1. RPA驱动的聊天机器人可以与不同的、多个后端企业系统集成，从这些系统检索信息，并大规模处理更复杂、更实时的客户/员工请求和查询.
2. 聊天机器人可以触发RPA执行特定的日常任务，而无需根据用户的请求将其发送给一线员工.

聊天机器人与RPA/IA集成的好处有:

• Cost reduction by combining automation capabilities 和 self-service via chatbot
• 解决更高的客户期望(e.g. 全天候服务)
• 提高一线员工的生产力, 因此，一线员工不必花时间在收集客户数据等日常活动上, 复制信息, 完成文书工作, 等.
• 利用人工智能和机器学习分析大量客户数据并发送有意义的客户体验, 根据上下文和个性化的向上销售和交叉销售提供给客户

示例:聊天和自动化功能的集成

聊天机器人策略:如何接近它?

在公司内部署有效的聊天机器人服务之前，需要考虑各种因素和输入. 在考虑聊天机器人时，必须理解六个关键要素:

• 客户的期望: It is critical to prioritize the list of services 和 tasks to be enabled by chatbots; not every service is suitable. 此外，评估不同的聊天功能(e.g.，实时聊天，聊天机器人，聊天机器人加RPA)以及替代频道(e.g., online self-services, FAQs) will form a key input to the chatbot service offering.
• 呼叫数据和音量: 理解的调用量, 呼叫类型, 呼叫意图和查询, 评估部署聊天机器人功能来满足这些请求的可行性，将有助于理解该服务的潜在效率. 也, elements of call migration strategy should be considered when considering chatbots
• 网络分析 & 数字行为:网络分析和数字用户行为是理解客户与数字属性交互的重要因素. 识别访问最多的页面和用户交互(e.g., 他们向下滚动多远)告知聊天机器人的集成方法，并为预测性参与奠定基础.
• 现有的技术解决方案和能力: The selection of the target chatbot technologies should be informed by the existing technology l和scape. 许多现代的综合解决方案，如电话(e.g. 思科，Finesse)， CRM (e.g. Salesforce)、自动化(e.g. Blue Prism, UiPath)，以及劳动力管理(例如.g. 配备了集成的聊天机器人功能. 选择合适的功能集和, 如果需要, 与精品聊天机器人解决方案相辅相成
• 核心系统功能: 现有的核心应用程序场景(e.g., 现代的解决方案，如Guidewire和基于大型机的遗留解决方案)应该作为关键输入来告知聊天机器人的策略(e.g.，查阅客户资料). In many cases, a combination of chatbot 和 automation capabilities is advisable (e.g. 当现代api无法使用时).
• 人的能力: Not every company has the right skills 和 capabilities to operate in the chatbot environment efficiently. 有效利用聊天机器人需要技术亲和力, 高度熟练的员工, 以及正确的以客户为中心的方法.

这些输入提供了对潜在机会的详细分析, 聊天策略设计, 与整体目标运营模型保持一致. 接下来是对机会的优先排序, 识别和选择适当的技术, 路线图设计.

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By: Alexey Saltykov，实践领袖，数字化转型和 Ankit中收取，战略高级助理 & bet9app