Почему стратегия Voice AI должна отдавать предпочтение разрешению проблемам, а не болтовне

Энди О’Довер, вице-президент по управлению продуктом в Voice & Video в Twilio.

Финтех развивается быстро. Новости повсюду, ясности нет.

FinTech Weekly объединяет ключевые истории и события в одном месте.

Нажмите здесь, чтобы подписаться на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители в JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna и др.

В гонке за модернизацией обслуживания клиентов отрасль наткнулась на опасную «слепую зону». Согласно недавним данным, 90% компаний считают, что их клиенты довольны взаимодействием с их ИИ, но лишь 59% потребителей согласны с этим.

В ритейле эта разница может стоить вам продажи. В финтехе, где доверие — валюта этой страны, эта разница стоит вам клиента.

Пока лидеры банковского сектора и страхования спешат развертывать Voice AI, многие попадают в ловушку, отдавая приоритет разговорным метрикам — насколько естественно звучит голос или насколько хорошо он имитирует small talk перед совершением транзакции. Но для клиента, который пытается заморозить украденную кредитную карту или проверить ожидающий перевод, «личность» стоит на втором плане после эффективности.

Валюта разрешения

Данные однозначны: потребители не настроены против ИИ; они против трения. Фактически более двух третей потребителей говорят, что они на самом деле предпочли бы использовать агента ИИ, если бы он полностью решал их вопрос быстрее, чем человек.

Это зеленый свет для ИТ-директоров в финтехе. Ваши клиенты дают вам разрешение на автоматизацию, но с оговоркой: это должно работать. Половина всех потребителей, недовольных ИИ, указывает простую причину: агент «не решил их проблему» — как основной мотив.

Для финансовых организаций это означает, что метрика успеха не должна быть rate of containment (удержание людей подальше от людей); вместо этого должна быть время до решения. Если ваш ИИ звучит как человек, но тратит три минуты, чтобы не справиться с проверкой баланса, вы не внедрили инновации; вы просто автоматизировали раздражение.

Построение гиброного фронта

Итак, как закрыть разрыв восприятия?

Вместо того чтобы пытаться полностью перестроить ваш контакт-центр с помощью LLM «черного ящика», определите базовые сценарии использования, которые имеют высокую частоту и низкие риски. В банковском деле это может быть верификация аккаунта, история транзакций или оплата счетов. Это те задачи, где агент ИИ, работающий на базе потоков данных в реальном времени, может обойти человека по скорости и точности. Чтобы по-настоящему подготовить эти инициативы к будущему, организации должны использовать интегрированный, гибкий стек технологий voice AI, который настраивается поверх существующих систем, позволяя вам менять модели и корректировать рабочие процессы по мере развития технологии.

Для сложных моментов с высокой эмпатией — например, при подаче заявки на ипотеку или при споре по мошенничеству — ИИ должен служить мостом, а не барьером. Он должен собрать контекст и бесшовно передать клиента менеджеру-оператору, у которого на экране есть полная история, еще до того, как тот скажет «здравствуйте».

Доверие через прозрачность

Наконец, в отрасли, построенной на безопасности, надежная верификация и прозрачность не подлежат обсуждению. Внедрение voice AI требует надежных мер верификации, которые вплетены в саму ткань взаимодействия, чтобы защитить чувствительные финансовые данные. Мы ожидаем усиления регуляторного давления, что потенциально потребует отдельных раскрытий, когда клиент говорит с ИИ.

Руководителям в Fintech стоит принять это. Когда агент ИИ четко называет себя и затем сразу демонстрирует ценность — «Я — помощник ИИ. Я вижу, что вы звоните по поводу транзакции в Target. Вы хотите одобрить это?» — он вызывает больше доверия, чем бот, который притворяется «Шерри из отделения».

Технология готова. Клиенты готовы. Но чтобы закрыть разрыв, нужно перестать пытаться обманом заставить их думать, что они разговаривают с человеком, и начать доказывать им, что они разговаривают с решением.

О авторе

Энди О’Довер — вице-президент по управлению продуктом в Voice & Video в Twilio, где он руководит продуктовой стратегией и менеджментом, чтобы помогать клиентам создавать инновационные решения для взаимодействия с клиентами.

У него более 20 лет опыта в создании и масштабировании платформ в продуктах B2B, B2C и API платформ. На протяжении своей карьеры он создавал и возглавлял крупные кросс-функциональные команды, создавая и масштабируя прибыльное ПО и платформы с сотнями миллионов в выручке и миллионами пользователей. Его опыт включает работу со стартапами вроде Curiosity и Snapsheet для Wowza видеостриминга. Он имеет MBA в Rockhurst University и базируется в Evergreen, CO.