El impacto de la IA en la experiencia de cliente
El consumidor actual tiene más opciones y menos paciencia así que en un entorno tan competitivo como el actual, facilitar al cliente una experiencia rápida y eficiente se ha convertido en el eje principal para la captación digital de los proveedores de servicios financieros y de telecomunicaciones.
El 65% de los directivos entrevistados cree que la IA les ha permitido mejorar su experiencia de cliente
El último estudio de Experian sobre IA- realizado por Forrester Consulting- revela que el 65% de los directivos entrevistados cree que la IA les ha permitido mejorar su experiencia de cliente (CX), ya sea por ayudarle a tomar decisiones más precisas y rápidas o por poder ofrecerle acceso instantáneo a tener asistencia.
Este artículo examina algunas de las principales conclusiones del estudio que pueden ayudar a las empresas a aprovechar mejor la oportunidad que representa la IA. A medida que la interacción digital se está generalizando, esta tecnología está demostrando que puede ser el vínculo para disfrutar de las ventajas y comodidades que aporta el proceso digital y tener acceso a un soporte más personalizado.
¿Cómo valoran las empresas su propia experiencia de cliente?
Para comprender mejor la relación entre la adopción de la IA y la experiencia de cliente, hemos preguntado a 900 altos directivos cómo valoran la experiencia de cliente de su compañía comparada con la de sus competidores. Aun considerando que pueda existir cierto sesgo en las valoraciones personales, el 37% de los encuestados piensan que todavía están rezagados y que necesitan mejorar para poder igualarse a sus competidores. Un número similar (38%) cree que su experiencia de cliente es la mejor y que esto les supone un diferenciador clave.
Cómo mejora la IA la experiencia del cliente
La siguiente imagen ofrece algunos ejemplos de cómo puede utilizarse la IA para mejorar la experiencia del cliente. Desglosemos cada aspecto para un análisis más detallado.
Evaluación de la solvencia
La IA y el Machine Learning (ML) pueden mejorar significativamente la precisión de los modelos usados para evaluar la solvencia y la capacidad de endeudamiento . Esta mejora de la precisión se consigue gracias a la capacidad del Machine Learning para analizar grandes conjuntos de datos con mayor amplitud de análisis y precisión. La precisión puede dar lugar a una concesión de préstamos más inclusiva, como por ejemplo poder aprobar clientes que antes habían sido rechazados u ofrecerles condiciones más personalizadas, gracias a una mejor comprensión del comportamiento en relación con las circunstancias financieras.
Detección de fraude
La precisión en la detección del fraude de los modelos mejorados de fraude ML tiene un impacto directo en la experiencia de cliente y redunda en la reducción del volumen de revisiones manuales que son necesarias y de falsos positivos. Ambas situaciones pueden ser extremadamente frustrantes para un cliente, hasta el punto de llevarle a abandonar una solicitud o incluso a ser rechazado por haberle etiquetado erróneamente como defraudador. Los algoritmos de ML pueden identificar con más precisión a los clientes reales mediante el análisis de datos biométricos de comportamiento y de dispositivos para detectar patrones inusuales o anomalías asociadas al fraude.
Servicios personalizados
El acceso permanente a los datos de Open Banking permite a las entidades de crédito usar la IA para identificar las oportunidades de venta cruzada y venta adicional para sus clientes. De esta forma se mejora la experiencia del cliente proporcionándole recomendaciones útiles y oportunas basadas en la información obtenida del análisis de los datos de las transacciones. Esto puede incluir sugerencias sobre cómo alcanzar objetivos financieros, ofrecer un ajuste en los límites de crédito en función de los datos de comportamiento u ofrecer recomendaciones de productos basados en necesidades. Los servicios personalizados mejoran la confianza de los clientes y la lealtad cuando son adecuados y responden a sus necesidades
Verificación de identidad
La verificación de identidad digital basada en IA, como el reconocimiento facial con detección de actividad, proporciona un método muy rápido y fiable para autentificar a los clientes. Esta técnica permite a los clientes verificar su identidad según su documentación de identidad en cuestión de segundos para que el proceso de onboarding sea lo más rápido y fluido posible. Además, la inteligencia de los dispositivos (que combina los datos de los dispositivos y la biometría del comportamiento) puede utilizarse para verificar pasivamente a los sin interrumpir su experiencia de usuario.
Chatbots y asistentes virtuales
Los chatbots son una aplicación consolidada de la IA en la atención al cliente. Sin embargo, al análisis inteligente del lenguaje que proporcionan los grandes modelos lingüísticos (LLMs) los está llevando a nuevas cotas. En lugar de limitarse a responder consultas, ahora pueden guiar a los clientes en diversos procesos financieros, como puede ser, por ejemplo, la apertura o el cierre de cuentas. La IA también puede ayudar a los agentes de los call centers humanos a acceder más rápidamente a la información conveniente cuando hablan con los clientes.
Onboarding automatizado
Uno de los puntos de contacto más importantes de la experiencia del cliente es el proceso de onboarding. Si este proceso es muy lento o requiere demasiados pasos, la tasa de abandono aumenta inevitablemente. Al incorporar las distintas capacidades de la IA -como pueden ser el reconocimiento facial, el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) basado en Machine Learning, GenAI o la inteligencia de los dispositivos para una detección más precisa del fraude- el tiempo dedicado al onboarding y la fricción se pueden reducir considerablemente.
Mejora en los sistemas de alerta temprana
Identificar a los clientes vulnerables antes de que entren en recobro de deuda es un área donde la IA también puede mejorar la experiencia del cliente. Utilizando modelos de aprendizaje automático para identificar a los clientes vulnerables mediante el análisis de datos y luego sugiriendo un plan de reestructuración personalizado que tenga en cuenta su situación financiera. El compromiso con el cliente también se puede automatizar a través de su canal de comunicación preferido.
Cómo puede apoyar la IA a la captación de clientes en los próximos 12 meses
Según los datos del informe, las dos prioridades principales del proceso de onboarding para el 75% de los directivos senior son, por un lado, poder invertir en nuevas fuentes de datos para entender mejor el riesgo y su accesibilidad y, por otro, poder implementar una experiencia de cliente completamente digital
Este hecho coincide con que el mayor reto que impide a las empresas alcanzar sus objetivos de onboarding también se encuentra relacionado la falta de nuevas fuentes de datos para poder mejorar la precisión de las decisiones de crédito.
Sin embargo, solo el acceso a los datos no es suficiente para poder mejorar la solvencia crediticia y evaluación de riesgos. Contar con las herramientas de IA para analizar estos datos y convertirlos en información práctica supone el siguiente paso crítico.
Autora: Loreto de Lucas, Chief Product Officer de Experian España
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