A finales de 2020 un 13% de las entidades bancarias había introducido un chatbot en su día a día.

La pandemia de 2020 puede haber sido mala para muchas empresas, pero sin duda fue buena para los proveedores de tecnología que proporcionan chatbots -es decir, IA conversacional (inteligencia artificial)- a los bancos.

Según una investigación de Cornerstone Advisors, al entrar en 2020, solo el 4% de los bancos medianos y las cooperativas de crédito habían desplegado un chatbot. A finales de año, ese porcentaje se había más que triplicado hasta el 13%.

La investigación de Cornerstone dice que otro 16% tiene la intención de invertir en chatbots en 2021.

Incluso si todos lo hicieran -lo que nunca ocurre-, no conseguirían que los chatbots alcanzaran el nivel de adopción del 30% entre los bancos.

¿Ha llegado el momento de los chatbots?

La cuestión que deben abordar las instituciones financieras: ¿Ha llegado el momento de que los chatbots sean tan omnipresentes en los bancos como las aplicaciones de banca móvil?

La respuesta es sí, aunque las razones no son obvias. De hecho, muchas de las pruebas apuntan en la otra dirección.

Ignora lo que dicen los vendedores sobre «desbloquear nuevos niveles de fidelidad». Hay tres requisitos que impulsan la necesidad de los chatbots en la banca:

1) La necesidad de rapidez. Las tasas de abandono de las aplicaciones de productos digitales en la banca son terriblemente altas. Según un estudio reciente de Cornerstone Advisors, aproximadamente la mitad de los bancos encuestados dijeron que en 2020 la mitad de sus solicitudes de cuentas corrientes en los canales digitales fueron abandonadas. Las tasas de abandono de las solicitudes de préstamos no garantizados y garantizados eran aún mayores.

Aún más preocupante es el hallazgo de que solo una minoría de las instituciones hace un seguimiento de los posibles solicitantes en un día hábil. Esto es inaceptable. Los bancos necesitan chatbots integrados en los sistemas de apertura de cuentas digitales para cerrar esa brecha.

Los bancos deben convertir los chatbots en componentes de los procesos de negocio más importantes (como la apertura de cuentas), y no sólo en herramientas genéricas de venta y servicio.

2) La necesidad de datos. A los vendedores de chatbots les gusta utilizar el «asesoramiento» como caso de uso para el despliegue de chatbots. Es una justificación excesiva de los chatbots. Las herramientas de gestión financiera personal (PFM) PFM +0,4% llevan años intentando asesorar a los clientes de los bancos con poco éxito.

El problema no es la interfaz de usuario. Es decir, proporcionar asesoramiento a través de un chatbot frente a un correo electrónico o una ventana emergente en una pestaña o herramienta de PFM no es la solución mágica.

El problema es la falta de datos. Algunos te dirán que «los bancos tienen muchos datos sobre sus clientes». Puede ser. Pero no tienen los datos «correctos», es decir, los datos que necesitan para averiguar realmente qué asesoramiento es el correcto.

Los bancos necesitan chatbots para recopilar datos, no para mostrarlos.

Los intentos de codificar y almacenar los «datos» recogidos a través de las interacciones humanas -e incluso de los datos de los clics- son incompletos, generalmente inaccesibles para otras aplicaciones que podrían beneficiarse de los datos y difíciles de analizar.

3) La necesidad de personalización. Muchos bancos reconocen la importancia de la personalización en las interacciones con los clientes. Algunos, por desgracia, la conciben de forma demasiado limitada, en términos de mensajes personalizados.

Los bancos inteligentes entienden que una buena personalización requiere conversaciones personalizadas. Sin embargo, siguen luchando con dos cosas: 1) Obtener los datos para ofrecer una buena personalización, y 2) Crear oportunidades para mantener conversaciones personalizadas.