Zrób swoją bankowość z chatbotem

Mieszkańcy Indii mogą teraz otworzyć konto w banku, które jest dostępne tylko za pośrednictwem urządzeń mobilnych. Nazywa się Digibank, jest obsługiwana przez chatboty wystarczająco inteligentne, aby odpowiedzieć na tysiące pytań przesłanych za pośrednictwem czatu.

Technologia oparta na uczeniu maszynowym jest produktem Kasisto, nowojorskiego startupu, który wydzielił się z firmy, która stworzyła asystenta Siri firmy Apple. Firma Kasisto przeszkoliła swoją platformę sztucznej inteligencji KAI za pomocą milionów pytań zadawanych przez klientów podczas ich doświadczeń bankowych.

Wiele botów, które są na rynku, to takie, które nazwalibyśmy „głupimi botami”. Bardzo łatwo je złamać i bardzo łatwo jest zadać pytanie bez kontekstu, a oni po prostu nie wiedzą, jak sobie z tym poradzić. – mówi Dror Oren, wiceprezes ds. produktu w Kasisto. To, co budujemy, jest bardzo, bardzo wyjątkowe w swojej zdolności do tworzenia prawdziwych rozmów.

Facebook zwrócił uwagę opinii publicznej na chatboty w zeszłym miesiącu, integrując cyfrowych asystentów ze swoją platformą Messenger. Ale naukowcy są dalecy od doskonalenia umiejętności prowadzenia rozmowy przez chatboty. Po tym, jak Microsoft zadebiutował na Twitterze o nazwie Tay, który nauczył się rozmawiać z ludźmi, którzy z nim wchodzili w interakcję, Internet szybko nauczył go mówić nieprzyjemne rzeczy (patrz Microsoft Says Maverick Chatbot Tay Foreshadows the Future of Computing ).

Za pośrednictwem czatu użytkownicy mogą zadać botom bankowym wygenerowanym przez KAI pytanie związane z obsługą klienta. Lub mogą wydać botowi polecenie, takie jak Zapłać Jennifer 25 USD za wczorajszy obiad, a on odpowie prośbami o dodatkowe instrukcje. Jeśli transfer pieniędzy skutkowałby debetem, może ostrzec użytkownika i zapytać, czy chciałby przelać pieniądze między kontami.

Jedną z mocnych stron KAI jest możliwość prowadzenia rozmów na wielu kanałach jednocześnie.

„Większość systemów poprowadzi Cię przez proces płatności w systemie opartym na regułach”, mówi Oren. Ale w naszym systemie, zamiast po prostu powiedzieć „Użyj Venmo”, możesz powiedzieć coś, co jest całkowicie poza kontekstem. System wraca i pyta: „Z którego konta chcesz wypłacić?”

Po przeanalizowaniu przykładów prawdziwych rozmów z interakcji klientów z bankami, KAI używa klasyfikatorów statystycznych, aby szybko dowiedzieć się, jaki temat porusza klient. Jedną z mocnych stron KAI jest możliwość prowadzenia rozmów na wielu kanałach jednocześnie. Jeśli użytkownik prowadzi rozmowę z botem, a następnie w środku zadaje pytanie o coś zupełnie niezwiązanego, bot wie, jak odpowiedzieć na to pytanie, a następnie wrócić do pierwotnego tematu dyskusji. KAI potrafi rozpoznawać różne intencje i oddzielać je bez pomieszania, tak jak człowiek.

Matt Swanson, partner zarządzający w Silicon Valley Software Group i były założyciel SpeakerText, opisuje chatboty jako nowe medium komunikacji. Tradycyjne banki z obecnością online zwykle zmuszają klientów do szukania sposobów skontaktowania się z przedstawicielami obsługi klienta — zazwyczaj za pośrednictwem rozmowy telefonicznej lub czatu na żywo.

Ale boty powoli atakują inne instytucje finansowe. Na przykład RBS przygotowuje się do użycia sztucznej inteligencji o nazwie Luvo, aby pomóc klientom w podstawowych żądaniach, chociaż złożone pytania dotyczące obsługi klienta zostaną przekazane człowiekowi. Bank of America umożliwia również klientom interakcję z botem na platformie Facebook Messenger.

Digibank jest pierwszym, który tak bardzo polega na chatbocie. Jest to integralna część doświadczenia bankowego — a nie tylko twarz, do której należy się zwrócić, gdy pojawi się problem. Klient może przejść bezpośrednio od wykonywania czynności do szukania odpowiedzi na pytanie bez zakłócania przepływu tego, co robi.

Według Swansona używanie tekstu zamiast głosu oznacza również, że bot może wykonywać znacznie bardziej wyrafinowane działania.

„Tekst to znacznie łatwiejszy do rozwiązania problem uczenia maszynowego niż głos”, mówi Swanson. To prawie jak różnica między cyfrowym a analogowym. Dzięki interakcjom tekstowym masz bardzo wyraźny zestaw danych wejściowych. Tekst naprawdę stanowi czystszy punkt wyjścia dla algorytmów uczenia maszynowego lub naturalnego przetwarzania obrazu”.

Kasisto planuje dostosować KAI do branż związanych z bankowością, takich jak zarządzanie majątkiem i świadczenia pracownicze. Może również zobaczyć szersze wdrożenie, ponieważ oprogramowanie jest zbudowane tak, aby dostosowywało się do każdej przestrzeni — o ile sztuczna inteligencja jest przeszkolona w powiązanych pytaniach.

ukryć