Ein Mensch ist ein faules Wesen. Zwischen den beiden Aufgaben entscheiden wir uns eher für die leichte. Es ist nicht so, dass wir nicht schlau genug sind. Es ist nur so, dass unser Gehirn der hungrigste Teil unseres Körpers ist.
Unser Gehirn verbraucht am meisten Energie, nimmt aber im Durchschnitt nur 2 % des Körpergewichts ein. Also wählen wir die einfache Aufgabe, denn ohne klares Motiv ist unser Ziel, Energie zu sparen. Stets.
Nehmen Sie zum Beispiel Sprachbefehle und news. Auf Englisch sprechen wir dreimal schneller als wir tippen. Im Zeitalter der Kommunikationsmüdigkeit ist das Senden kurzer Audios eine echte Zeitersparnis. Dies gilt auch für andere Sprachen. Die Studie des russischen Telekommunikationsunternehmens Tele2 aus dem Jahr 2018 zeigte, dass Sprachnews 50 % aller Anrufe ausmachen. Gleichzeitig behaupten viele Benutzer, dass Sprachnews großartig zum Senden, aber nicht so sehr zum Empfangen sind. Es ist nicht immer angenehm, in einem überfüllten Restaurant auf eine Sprachnachricht zu hören und darauf zu antworten (in den letzten 2 Jahren aber immer noch kein echter Fall).
Aber der Hauptpunkt ist, dass ein Smartphone-Benutzer heutzutage die Wahl haben möchte: schreiben oder sprechen, angeschrieben oder angesprochen werden. Und die Dienste, die Omnichannel- und Omni-Type-Optionen bieten, behalten mit größerer Wahrscheinlichkeit ihren Platz in den Gadgets des Kunden.
Warum Finanzunternehmen sprachbasierte Technologien einsetzen
Obwohl die Finanzdienstleister das Image eines verknöcherten und unter Papierkram begrabenen Sektors haben, versuchen sie sich auch an diese neue Kommunikationsrealität anzupassen. Man gibt Milliarden von Dollar für Fintech aus. Laut der KPMG-Studie erreichten die globalen Fintech-Investitionen im 1. Halbjahr 2020 insgesamt 26,5 Milliarden US-Dollar. Sprach- und Sprachtechnologien machen einen erheblichen Teil dieser Zahlungen aus.
Hier sind einige wichtige Statistiken, die diese Aussage belegen:
Und hier sind die Kernzahlen – laut dem Bericht von Business Insider wird die Akzeptanz von Sprachzahlungen bis 2022 von 8 % auf 31 % steigen. Bis 2022 wird es 77,9 Millionen Nutzer von Sprachzahlungen geben.
Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sprach- und Stimmetechnologien als zwei verschiedene Arten von Tools angesehen werden. Was ist der Unterschied?
StimmTech zielt darauf ab, die Stimme zu erkennen. Geschlecht, Klangfarbe, Intonation und Geschwindigkeit und andere individuelle Merkmale sind wie ein stimmlicher Fingerabdruck. Es kann zur Emotionserkennung verwendet werden, aber am wichtigsten – für Sicherheits- und Datenschutzfragen.
Spracherkennungstechnologien zielen darauf ab, zu verstehen, was der Kunde sagt. Sprache, Dialekt, Geschwindigkeit und andere Faktoren werden analysiert. Dies hilft bei der Erstellung sprachbasierter KI-Chatbots. So versteht das System die Frage und gibt eine angemessene Antwort.
Hier sind einige weitere Gründe, Sprach- und Stimmetechnologien in Ihre Finanzdienstleistungen einzuführen:
Kundenorientierte Dienstleistungen
Jeder möchte sich besonders fühlen. Personalisierung ist ein Schlüssel zu den Herzen und Taschen der Kunden. Laut der von The Harris Poll im Jahr 2019 durchgeführten RedPoint Global-Umfrage erwarten 63 % der Kunden eine personalisierte Serviceleistung und glauben, dass die Angebote, die sie erhalten, auf ihren individuellen Merkmalen basieren. Personalisierung ist kein Trend mehr. Es ist ein Muss.
Conversational AI und verbesserte Verkäufe
Jeder Kontakt mit Ihrem Kunden ist eine Verkaufschance. Auch wenn es sich um eine Reklamation handelt. Und Sie müssen sich nicht einmal an Ihren Kunden wenden – er hat es selbst getan! Das Problem ist, dass Vertrieb und Beratung meist getrennt sind. Und wenn die Vertriebskräfte bereit sind, die überforderten Mitarbeiter im Callcenter zu konsultieren, versuchen Sie, den anrufenden Kunden so schnell wie möglich loszuwerden (da ihre KPIs auch die Anzahl der Anrufe pro Tag beinhalten).
Die Implementierung von KI-Sprachtechnologien kann dabei helfen, zwei Kartoffeln mit einer Gabel zu zerdrücken. Erstens entlastet es das Callcenter, indem es die häufigsten Anfragen übernimmt (z. B. was soll ich tun, wenn ich meinen PIN-Code vergessen habe oder einen monatlichen Kreditantrag). Zweitens kann Ihr Sprachbot verwandte Dienste anbieten. Zum Beispiel eine Bank-App oder eine E-Card, die man nicht verlieren kann. Es kann dem Kunden auch Angebote und Rabatte für besondere Anlässe anbieten.
Stimme ist die Daten. Daten sind der König
KI und ML sind die Motoren der robotergestützten Prozessautomatisierung. Daten sind der Treibstoff dieses Motors. Durch die Analyse zahlreicher Gespräche mit Kunden und deren Feedback können Sprachtechnologien kontinuierlich aktualisiert werden. Wenn ein potenzieller Kunde beispielsweise zum ersten Mal ein Konto bei Ihrer Bank eröffnen möchte und der Sprachbot den Akzent schnell erkennt, kann er anbieten, langsamer zu sprechen oder auf die Muttersprache des Kunden umzuschalten. Dies wäre eine Herausforderung für einen Mitarbeiter in einem Call-Center. Eine unvoreingenommene Analyse der Emotionen eines Kunden während eines Gesprächs kann helfen zu verstehen, was ihn oder sie wütend macht und was verbessert werden kann.
Reduzierte Kosten
Laut einer Studie von IBM aus dem Jahr 2018 geben Unternehmen mehr als 1,3 Billionen US-Dollar für Kundendienstanrufe aus, und mehr als die Hälfte dieser Anrufe bleiben ungelöst. Das andere Problem ist die enorme Mitarbeiterfluktuation: Die durchschnittliche Fluktuationsrate in Contact Centern liegt bei 30-45 %. Arbeitnehmer unter 34 Jahren bleiben in der Regel nur ein Jahr. Call Center sind ein kostspieliger Teil des Supports, aber sie können nicht ignoriert werden. Sprachroboterunterstützung kann eine gute Lösung sein. Autonome behauptet in seiner Studie, dass Banken ihre Kosten für Serviceanrufe um 20 % senken können, indem sie nur Sprachunterstützung und KI-Chat implementieren.
Wie Sprachtechnologien im Finanzwesen eingesetzt werden
Jeder Schritt des Kommunikationsverhaltens Ihrer Kunden kann durch Sprachtechnologie automatisiert werden. Werfen wir einen genaueren Blick auf die beliebtesten geäußerten Voice-Tech-Dienste und gehen wir einige Fallstudien durch:
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Erkennung der Stimme
Biometrische Sicherheit und biometrische Validierung sind etwas, das wir gut kennen, da uns unzählige Mission Impossible-Filme gezeigt haben, dass Menschen auf diese Weise die sichersten Gebäude überall betreten. Filmfiguren verwendeten immer nur Gesicht/Stimme/Fingerspitzen/DNA-Erkennung. Sie haben noch nie von Schlüsseln gehört. Aber alles, was Sie in Ihrer Kindheit in Superheldenfilmen gesehen haben, wird heute Teil des normalen Lebens.
Jede Stimme ist einzigartig. Wir unterscheiden uns in Intonation, Geschwindigkeit, Artikulation usw. Es ist nicht verwunderlich, dass Sprache als ein weiteres Werkzeug für den sicheren Zugang zu Personal Banking angesehen wird.
Fallstudien zur Spracherkennung
2016 führte HSBC seine Voice ID ein. Durch Wiederholen einer Standard-Passphrase konnten Benutzer auf der ganzen Welt ihr Bankkonto eingeben, ohne die PIN-Nummer zu verwenden. HSBC behauptet, dass dieses neue System viele Vorteile hat: erhöhte Sicherheit und Geschwindigkeit, bessere Benutzererfahrung. Es besteht keine Notwendigkeit, die Passwörter zurückzurufen, und es verbessert die Zugänglichkeit für Menschen mit körperlichen Problemen.
Nach dem Aussprechen des Codesatzes „Meine Stimme ist mein Passwort“ werden über 100 Stimmmetriken analysiert. Die Bank verspricht, dass selbst eine Erkältung oder Husten das Tool nicht daran hindert, Sie zu erkennen. (das gilt hoffentlich auch für drei Gesichtsmasken).
Derzeit wird HSBC Voice ID von über 2,8 Millionen aktiven Kunden in Großbritannien verwendet. Laut den Bankvertretern „wurden seit der Einführung der Technologie im Vereinigten Königreich im Jahr 2016 über 43.000 betrügerische Telefonanrufe identifiziert, wobei Kundengelder im Wert von über 981 Millionen Pfund geschützt wurden.“
Die australische Westpac Banking Corporation ist einen anderen Weg gegangen und hat die drei beliebtesten Sprachassistenten in ihre Dienste integriert. Jetzt können Kunden mit Alexa, Siri oder Google Assistant Westpac nur mit ihren Sprachbefehlen auf ihre Konten zugreifen. Sie müssen sich keinen bestimmten Satz merken.
Darüber hinaus können Sie die Standardbefehle wie „Wie hoch ist mein Guthaben?“ oder „Wie viel Geld habe ich letzte Woche ausgegeben?“ Der Benutzer kann alle notwendigen Informationen in Sekunden erhalten.
Nachteile der Technologie
Erkennung der Stimme klingt gut, aber die Technologie ist jung und die Sicherheitsstandards müssen noch verbessert werden.
Erstens sind alle Stimmen einzigartig, aber einige von ihnen sind sich sehr ähnlich. Zur Unterscheidung sollte man professionelles Aufnahmeequipment verwenden. (Das neueste iPhone kann genauso viel kosten wie ein Aufnahmegerät, aber das bedeutet nicht, dass es als solches funktionieren kann.)
Bekannt ist der Fall aus dem Jahr 2017, als ein BBC-Journalist das Sicherheitssystem der HSBC Voice ID auf schöne und einfache Weise knackte. Sein Zwilling könnte sein Bankkonto eröffnen. Die weltweite Rate an Zwillingsgeburten ist heute höher als je zuvor, daher muss diese Sicherheitslücke angegangen werden.
Zweitens ist noch nicht klar, wie einige Hintergrundgeräusche die anfängliche Aufnahme und die nachfolgende Erkennungsqualität beeinflussen können.
Drittens gibt es keinen gut entwickelten Mechanismus, der Voice-Phishing verhindern könnte. Wenn Sie eine Sprachnachricht senden, wie können Sie sicher sein, dass sie nicht erneut geteilt oder durchgesickert wird? Alles, was Sie brauchen, ist Ihre Stimme. Aber auch Betrüger brauchen genau das. Und in einer Welt, in der täglich etwa 200 Milliarden Sprachnews gesendet werden, ist eine Sprachprobe nicht schwer zu bekommen.
In Anbetracht dieser Schwächen empfehlen wir und das FBI, die Spracherkennung als zusätzlichen Schritt des Verifizierungsprozesses zu verwenden. Kombiniert mit PIN-Code, Finger- oder Gesichtserkennung kann die Sprachverifizierung den Zugang zu nahezu 100 % sichern.
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Sprachzahlungen
Die Sprachzahlung hat die gleiche Logik wie die biometrische Sprachvalidierung. Der Kunde loggt sich in die Banking-App ein oder nutzt den im Online-Banking integrierten Sprachassistenten, um einige grundlegende Finanzoperationen durchzuführen. Sprachzahlungen sollten durchgeführt werden, wenn die Stimme des Benutzers und die Stimmprobe zu 100 % übereinstimmen. Heute werden nur noch 6 % der Sprachassistenten verwendet, um Bankinformationen zu überprüfen, und nur 11 %, um Banktransaktionen durchzuführen.
Laut einer Studie von OC&C Strategy Consultants wird der Wert sprachbasierter Zahlungen von 2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 auf 40 Milliarden US-Dollar bis 2022 steigen. Laut Business Insider wird die Akzeptanz von Sprachzahlungen von 8 % auf 31 % der Erwachsenen in den USA steigen 2022. Dieses Wachstum ist natürlich mit der Zunahme der Nutzung von Sprachunterstützung verbunden. Laut Juniper Research soll sich die Nutzung von Sprachassistenten in den nächsten Jahren verdreifachen. (8 Milliarden Sprachassistenten bis 2023 im Vergleich zu 2,5 Milliarden im Einsatz befindlichen Assistenten im Jahr 2018).
Fallstudien zu Sprachzahlungen
Die Royal Bank of Canada, bekannt als die innovativste in der Region, führte 2017 sprachbasierte Zahlungen durch die Verbindung von Siri ein. Letztes Jahr führte die Bank einen plattformübergreifenden digitalen Assistenten NAOMI ein, der Text- und Sprach-Chatbots verwendet, aber Sprachzahlungen bleiben das Privileg der Siri-Besitzer.
Barclays- und Santander-Unternehmen haben Siri auch für handhabungslose Zahlungen eingeführt. Und mobile Plattformen wie PayPal oder Zeare sind dafür bekannt, dass ihre Benutzer die E-Valets nur per Sprache verwalten können.
Die türkische Mobilbank Garanti stellte eine mobile App vor, die es dem Benutzer ermöglicht, Währungen zu kaufen oder zu verkaufen oder die Wechselkurse per Sprachbefehl zu erfahren.
Nachteile von Sprachzahlungen
Sprachzahlungen stehen auch vor den oben diskutierten Herausforderungen: Sicherheit und Vertrauen. Laut der Paysafe-Studie von 2018 finden fast 40 % der Befragten sprachgesteuerte Zahlungen riskant. Diejenigen, die mutig genug sind, per Sprache zu bezahlen, beginnen normalerweise mit kleineren Zahlungen (nicht zu bereuen, wenn etwas schief geht).
Forschung zu Sprachzahlungen. Was kaufen Menschen mit Sprachassistenten?
Das zweite Problem ist die nicht standardmäßige Spracherkennung. Je mehr Dialekte, Akzente und andere Sprachmerkmale berücksichtigt werden sollen, desto mehr Sprachproben sollten analysiert, gelernt und von der Sprachsoftware übernommen werden. Es braucht Zeit, und es kostet Geld. Maschinelles Lernen wird sich höchstwahrscheinlich in Zukunft mit diesem Problem befassen. Aber es braucht Zeit. Und bisher beeinträchtigt das Thema die Servicequalität erheblich, insbesondere in multinationalen Ländern wie den USA und Kanada. Und es ist leicht, Ihren Kunden zu verärgern, wenn Sie betonen, dass sein Englisch für Ihre Bank nicht gut genug ist. (Es ist ein altes Video, aber es kann Ihnen eine Vorstellung davon geben, wie frustriert Ihre Kunden sein werden.)
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Conversational Voice Assistance
Beratungen im Büro, FAQs auf der Website der Bank und sogar Callcenter für den Kundensupport sind fast tot. Die Mehrheit der Kunden (75 % laut FIS) bevorzugt den Chat vor Ort oder die Kontaktaufnahme mit dem Support über die App. Die zentrale Herausforderung dabei ist, dass Kunden eine sofortige Antwort erwarten. Niemand mag es, in einer Anrufwarteschlange zu stehen und wilde Warteschleifenmusik zu hören, die mehrere Tage lang Ihr Ohrwurm bleiben wird. Gleichzeitig ziehen es laut der CGS-Umfrage 86 % der Nutzer vor, mit einem Menschen zu interagieren, wenn es um Fragen zum Finanzsupport geht. Aber wie oben erwähnt, kann der Unterhalt eines Support-Callcenters sehr kostspielig und nicht sehr effektiv sein.
Wie wäre es also mit Gesprächs-Chatbots? Automatisierte Unterstützung mit menschlicher Note.
Konversationsassistenten nutzen die Bandbreite von Technologien – maschinelles Lernen, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und KI. Kunden können manchmal nicht einmal den Unterschied erkennen, ob auf der anderen Seite eine freundliche Person steht oder nur ein ausgeklügelter Algorithmus.
In einem Echtzeitgespräch kann der Sprachassistent das Ende Ihrer Frage vorhersagen, bevor Sie es laut aussprechen. Es ist nicht die Interactive Voice Response (IVR), wie Sie sie kennen. Sie müssen nicht eine Stunde damit verbringen, unzählige Ja- oder Nein-Fragen zu beantworten, um die gesuchten Informationen zu erhalten (meine Erfahrung mit alten IVRs endete in nervösen Telefonausfällen und news an echte Mitarbeiter auf LinkedIn).
Heute können Benutzer mit dem Voice-Bot genauso sprechen wie mit einem Menschen und erhalten schnell eine Antwort. Maschinelles Lernen garantiert das ständige Wachstum der Wissensbasis. Wenn Ihr Kunde also den Voice-Bot fragt: „Welche Transaktionen kann ich mit meiner Kreditkarte durchführen?“ auf 500 verschiedene Arten, es wird sie nicht nur alle erkennen, sondern auch die neuen Optionen vorhersagen. Laut Nexus-Forschung werden die potenziellen Kosteneinsparungen für Banken durch KI-Anwendungen bis 2023 auf 447 Milliarden US-Dollar geschätzt.
Fallstudien zum Conversational Bank Assistant
Im Jahr 2018 brachte die Bank of America ihre sprachgesteuerte virtuelle Assistentin Erica auf den Markt. Das Timing hätte nicht besser sein können: Die COVID-19-Pandemie und das Verbot, Banken physisch zu besuchen, würden das Callcenter sonst überlasten. Aber Erica schaffte es leicht. 19,5 Millionen Benutzer sind jetzt in der Basis von AI-assistant, und das sind 12 Millionen mehr als im Vorjahresquartal. Seit ihrer Geburt hat Erica mehr als 250 Millionen Finanzfragen beantwortet. Seine Datenbank zählt jetzt eine Million einzigartiger Fragen und Antworten, von denen viele mit den Auswirkungen von Pandemien auf die Bank zusammenhängen. Die Bank of America fungiert als digitaler Booster im Bankensektor. Im vergangenen Jahr brach es seinen Rekord bei der Anmeldung neuer Patente. Zu den Patenten gehörten vorausschauende KI für Finanzberatung, KI-gestützte Fehlerprüfung, Deep-Fake-Überwachung und biometrische Verschlüsselung (es ist interessant, dass dieser Patentrekord entstand, während 85 % der Mitarbeiter des Unternehmens im Home Office arbeiteten – ein Gegenargument zu den Märchen darüber unproduktive Fernarbeit).
Auch der russische Finanzriese Tinkoff Bank bemüht sich um die Aufrüstung seines Sprachassistenten Oleg. Die Bank behauptet, es sei nicht nur ein Robotik-Voice-Bot, sondern ein echter Assistent, der Ihren finanziellen Lebensstil überwacht. Zusammen mit Oleg (das ist ein russischer Männername und auch der Name des Bankbesitzers, was ein ziemlich cooler Marketing-Trick ist) kann man individuelle Sparprogramme aufstellen, Finanzgewohnheiten ausarbeiten, finanziell gebildeter werden, Kinokarten kaufen, planen Ihr Urlaubsbudget usw. Es sieht also eher nach Alexa mit finanziellem Schwerpunkt aus.
HSBC UK führte ein Sprachantwortsystem ein, das 450.000 Anrufe pro Woche entgegennimmt. Der Service ermöglicht es Kunden, zwischen mobilen und Website-Banking-Plattformen zu wechseln und das Gespräch an jedem Punkt aufzunehmen.
Auch in anderen Finanzbranchen sind Sprachassistenten weit verbreitet. TD Ameritrade hat für seine Kunden einen KI-Assistenten zur Beratung in Handelsfragen entwickelt, während Fukoku Mutual Life ein Sprachtool zur Beratung in Versicherungsfragen eingeführt hat.
Nachteile von Conversational Voice Assistants
Technologie beantwortet Fragen schnell, aber nicht unbedingt genau. Maschinelles Lernen ist eine großartige Sache, aber ohne menschliche Kontrolle kann es bestenfalls umständlich sein. So lernte beispielsweise der russische Assistent Oleg in der ersten Woche seines Lebens, wie man unhöflich und gewalttätig ist. Wenn eine Kundin fragen würde, warum die Fingerspitzenerkennung nicht funktioniert, würde sie ihr raten, die Finger abzuschneiden. Eine zu ultimative Lösung, nicht wahr?
Zweitens reicht die Spracherkennung allein nicht aus. Ohne Sprachanalyse kann der Bot nicht einschätzen, wie frustriert der Kunde ist und ob es besser ist, den Anruf an einen menschlichen Operator weiterzuleiten.
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Kreditvergabe und Krediteinzug mit Voice Bots
Heute können Sie Ihren Kreditantrag mit wenigen Klicks aus der Ferne über die App oder das Online-Banking stellen. Das schwierigste Problem für Softwareentwickler besteht darin, eine starke Verbindung zwischen mehreren Finanzorganisationen herzustellen, während die Bank zuerst die Kredithistorie eines Antragstellers überprüfen muss. Auch hier kann das Voice-Tool als Berater eingesetzt werden. Noch interessanter ist der nächste Schritt, das Sammeln. Geld zu leihen ist einfach, aber es zurückzubekommen kann schwierig sein. Niemand ist gerne Ebenezer Scrooge. Stundenlang mit einem Kunden zu streiten und ihn davon zu überzeugen, das geliehene Geld zurückzubringen, ist kein Traumjob. Ein Kollektor muss Empathie und eiserne Nerven haben, dabei weich und überzeugend klingen. Es ist eine seltene Kombination.
Der Robotersammler ist ein perfekter Vollstrecker. Es kann rund um die Uhr news senden oder den Schuldner anrufen. Es wird nicht wütend oder unhöflich, und selbst die traurigste gefälschte Geschichte wird die Aufgabe nicht beeinträchtigen. Anhand der Schuldnergeschichte kann das Bot zwischen verschiedenen Dialogszenarien, Tonfall etc. wählen.
Außerdem kommuniziert man bei Schulden lieber mit einem Bot. Der Grund dafür ist, dass niemand unsere Probleme einem Fremden mitteilen möchte. unsere. Das Roboterwerkzeug beseitigt die Scham und Peinlichkeit dieser Aufgabe. Der Erfolg von Bots, die mit Schulden umgehen, lässt sich auch damit erklären, dass die Menschen mit den höchsten Schulden in den USA zwischen 35 und 45 Jahre alt sind. Sie vertrauen der Technologie, manchmal sogar mehr als anderen Menschen. Langfristig müssen alle Finanzinstitute Chatbots implementieren, da sie für GenZs – ihre zukünftigen Kunden – neue Normalität sind.
Zusammenfassend
Die Sprachtechnologie verändert unsere Finanzgewohnheiten und unser Bankumfeld. Die Interoperabilität und Optionalität, die Sprachtechnologien mit sich bringen, sollte nicht unterschätzt werden. Aber bevor Sie sie in Ihrem Unternehmen implementieren, überlegen Sie, was genau diese Technologie Ihrem Unternehmen bringen soll.
Schätzen Sie ab, wie notwendig es ist, das Call Center durch einen Voice-Bot zu ersetzen. Wie sicher ist die Spracherkennung in Ihrem Land? Wie genau sollte Sprach- und Sprachtechnologie das Erlebnis Ihrer Kunden erweitern? Ohne ein klares Ziel kann ein Voice-Tool nur ein weiteres ausgefallenes Marketing-Feature sein und nicht das billigste.
Schließlich sollen Sprach- und Sprachtechnologien den Menschen nicht ersetzen. Sie können eine nützliche Erweiterung sein, um sich wiederholende Probleme zu lösen. Die schwierigsten Aufgaben bleiben für kreative menschliche Gehirne. Zumindest für jetzt.
