4 Strategi Penerapan Chatbot yang Unggul pada Industri Keuangan – Lima tahun yang lalu, industri bank hanya mempercayakan bot untuk tugas-tugas yang terbatas, seperti menjawab pertanyaan dasar (FAQ). Sebagian besar pertanyaan dari pelanggan masih harus ditangani langsung oleh agen layanan pelanggan. Namun, saat ini, industri bank sudah mulai pemanfaatan teknologi Chatbot. Kemajuan teknologi dan meningkatnya permintaan dari pelanggan untuk dapat melakukan layanan sendiri telah mengubah cara kerja mereka. Dengan melakukan akselerasi, otomatisasi, penggunaan pemahaman bahasa alami (NLU), dan bot industri dinilai mampu mempercepat implementasi dan memungkinkan penyesuaian dengan sistem yang ada. Tentu untuk mencapai hal tersebut perlunya dukungan dari teknologi yang tepat.
Dalam menghadapi era digital, industri perbankan semakin berusaha untuk menyediakan layanan yang lebih efisien dan responsif kepada pelanggan mereka. Chatbot menjadi salah satu solusi yang dinilai mampu mencapai tujuan tersebut.
Berikut merupakan empat area dimana penggunaan dan implementasi Chatbot memiliki keunikan yang terdapat pada industri perbankan atau layanan keuangan (FSI).
Baca Artikel Lainnya: 5 Cara Efisiensikan Perbankan Dengan Chatbot dan Voicebot
1. A Mountain of Intents
Industri perbankan memiliki tantangan unik dalam menghadapi berbagai macam kebutuhan serta kepentingan klien, hal itu juga disebabkan oleh cakupan sektor yang cukup kompleks seperti perbankan ritel, rekening checking, layanan kartu, hipotek, dan asset management. Beberapa kerjasama antara industri dengan vendor teknologi yang memiliki spesialisasi belum cukup untuk mengatasi semua masalah yang mungkin muncul.
Bank besar sering melayani klien dalam banyak bahasa, dan setiap wilayah geografis dapat memiliki istilah perbankan yang berbeda. Oleh karena itu, penting untuk menjaga kualitas bot melalui pengaturan yang tepat, pengujian kualitas, dan pengujian penggunaan yang cermat. Melakukan rushing juga tidak dianjurkan pada tahap pelatihan dan pengujian kualitas, karena dapat menghasilkan pengalaman klien yang kurang terkoordinasi.
“Industri layanan keuangan adalah domain yang sangat kompleks dengan berbagai jalur bisnis dan produk yang beragam. Semakin luas cakupannya, semakin banyak niat yang diperlukan, dan untuk setiap niat, diperlukan data pelatihan yang memadai”
Oleh karena itu, penting untuk memiliki model yang kuat dan data pelatihan yang mencukupi agar bot dapat menjawab pertanyaan pengguna dengan baik.
2. Bot Fulfillment and FSI Backend Systems
Mengidentifikasi niat pengguna dan mengisi informasi yang dibutuhkan adalah hanya setengah dari permasalahan yang dihadapi dalam pengembangan Chatbot. Terkadang dapat menjadi bagian termudah. Ini berlaku ketika Anda ingin bot terhubung dengan sistem backend untuk melaksanakan niat pengguna.
Contoh sederhana adalah ketika pelanggan ingin mentransfer dana dari rekening checking ke rekening tabungan mereka. Setelah bot berhasil mengenali niat dan mengisi informasi yang diperlukan untuk transfer, tugas selanjutnya adalah menjalankan permintaan tersebut. Hal ini memerlukan integrasi dengan sistem backend keuangan yang memiliki tantangan tersendiri, seperti memastikan kepatuhan keamanan dan protokol komunikasi yang tepat. Beberapa perusahaan telah memudahkan proses ini dengan mengkonsolidasikan antarmuka ke berbagai sistem backend, mengurangi kompleksitas yang harus diatasi oleh bot.
3. Data Security, Privacy and Compliance
Walaupun banyak yang memulai langkah ini dengan FAQ bots atau Concierge bots, tantangan utamanya muncul pada bot transaksional karena bank memiliki standar kontrol yang lebih ketat. Namun pengembangan bot transaksional menjadi produk yang siap pakai bukanlah hal yang mudah untuk dieksekusi.
Langkah pertama yang harus diambil adalah membagi semua niat pengguna menjadi dua kategori: yang memerlukan identifikasi dan verifikasi (ID/V) dan yang tidak memerlukannya. Hal ini akan membantu mengklarifikasi profil keamanan yang perlu diikuti dalam ekosistem bot Anda. Langkah kedua adalah mengelompokkan jenis informasi yang akan diisi dalam slot atau disampaikan oleh bot. Tentukan kebutuhan ini dengan mempertimbangkan kepatuhan PCI dan regulasi privasi data. Langkah ketiga adalah mengidentifikasi semua sistem yang akan digunakan untuk memenuhi niat pengguna dan kemudian dikategorikannya dari sudut pandang keamanan dan risiko.
Anda perlu mengumpulkan informasi ini sebelum berdiskusi serta berkonsulasi dengan tim untuk menyusun panduan dan izin sebelum merencanakan proyek.
4. Model Risk Governance
Industri perbankan menggunakan model-model kompleks dan data dalam operasi bisnis mereka. Model tata kelola risiko berkembang ketika bank pertama kali menggunakan algoritma kecerdasan buatan (AI) untuk melakukan penilaian risiko, seperti memberikan pinjaman kepada Anda. Jika algoritma-algoritma ini tidak berfungsi dengan baik, maka mereka akan dihadapkan dengan konsekuensi tak terduga bahkan berbahaya. Model tata kelola risiko merupakan proses formal dengan kontrol ketat. Ketika sebuah algoritma diajukan, baik itu algoritma AI atau machine learning bank harus melalui proses yang panjang dan terperinci sebagai bentuk keamanan.
Misalnya, Anda memiliki proyek yang ingin Anda selesaikan dalam enam bulan. Bicarakan model tata kelola risiko dengan tim internal Anda dan rencanakan deadline terkait pengerjaan proyek. Kemudian masukkan informasi tersebut ke dalam jadwal proyek. Meskipun model tata kelola risiko tidak dimaksudkan untuk berhubungan dengan bot, sekarang mereka terlibat dalam semua layanan yang menggunakan model AI. Jika suatu proses atau sistem melakukan perhitungan, prediksi, atau analisis, maka proses dapat diklasifikasikan sebagai model. Anda bertanggung jawab untuk mengelola proses ini dan harus memiliki semua informasi yang diperlukan bagi tim. Informasi dapat mencakup penyetelan, pengujian, proses QA, informasi sumber data, proses pembersihan data, serta proses detail tentang menghilangkan risiko bias yang tidak adil atau tidak etis dalam model.
Perjalanan Menuju Kemajuan ChatBot
Implementasi Chatbot yang canggih adalah tantangan yang kompleks. Pertanyaannya, dari mana industri harus memulai? Tyler, seorang ahli, menjelaskan bahwa Chatbot yang berkualitas bergantung pada pemahaman terhadap keinginan pengguna dan kemampuan untuk menyelesaikan tugas. Untuk itu, perlu menyusun desain percakapan yang baik dan mengintegrasikannya dengan sistem backend.
Tyler juga menyarankan untuk memilih kasus penggunaan dari industri lain yang sudah berhasil. Contohnya adalah asisten virtual Bank of America, Erica, yang digunakan oleh lebih dari 21 juta pengguna. Hal tersebut merupakan contoh kasus yang baik, terlebih lagi jika Anda ingin memasuki perbankan digital.
Selain itu memilih mitra teknologi yang memiliki model bahasa perbankan terlatih dapat menghemat waktu dan sumber daya dalam pelatihan AI. Namun, penting untuk memastikan bahwa bot dapat memberikan jawaban yang baik kepada pengguna dan jawaban tersebut belum tentu dapat menyelesaikan masalah mereka.
Mulailah dengan menggunakan Chatbot untuk menangani hal sederhana dan berulang dengan volume tinggi, lalu lihat bagaimana performa bot dalam menyelesaikan tugas tersebut. Satu hal penting lainnya dan tidak boleh dihindari saat memulai adalah menggunakan peran manusia dalam proses ini. Biarkan bot menyelesaikan masalah rutin dan sederhana, lalu manfaatkan tenaga manusia untuk menjawab pertanyaan yang lebih bernilai.
Terapkan Sekarang: Solusi Chatbot dari Solutif
Anda dapat mengandalkan Solutif untuk mengatasi berbagai tantangan dalam pengembangan dan implementasi bot. Dengan bantuan Solutif, Anda dapat mempercepat kemajuan bot Anda dan memberikan pengalaman yang lebih baik kepada pengguna.
Jangan ragu untuk mengadopsi solusi chatbot dari Solutif untuk menjaga hubungan dengan pelanggan dan memberikan layanan yang dibutuhkan oleh mereka. Dengan pendekatan ini, Anda akan memiliki kemampuan untuk merencanakan perjalanan pelanggan, meningkatkan efisiensi kerja agen, serta memperkuat interaksi secara keseluruhan.
Cek artikel lainnya disini!
Yuk, Konsultasikan Bisnismu untuk Penerapan Chatbot sekarang!!
