En el centro de contacto de BBVA México, el 80% de las llamadas son para resolver temas muy similares. La cifra ilumina la oportunidad para automatizar la atención al cliente, dice Hugo Nájera, jefe de desarrollo de negocios y banca digital.
“Creo que tenemos que dejarle al chatbot todas aquellas acciones que fácilmente la IA puede ir entrenando, y empezar a hacer los reskillings en las personas físicas abocadas a la atención, para que hagan las cosas que aún requieren un nivel de asesoría de mayor envergadura.”
El chatbot del BBVA ha realizado un aproximado de 1.7 millones de transacciones, desde el 2019. Forma parte de una tendencia para asistentes virtuales a resolver las solicitudes y preguntas de los clientes.
Para los próximos cuatro años se espera que el tamaño del mercado de chatbots supere los US$ 9 billones, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 29.7%.
El 45% de clientes bancarios en Argentina, Brasil, Colombia y México emplea el chat de su banco para comunicarse con éste, de acuerdo a una encuesta realizada a finales del 2019. Sin embargo, la cifra competía muy de cerca con un 44% que optaba por llamar a un call center.
La elevada penetración de smartphones en la región, la tendencia creciente por asistentes virtuales y el aislamiento a nivel mundial son algunos de los factores que han hecho de los chatbots un canal de comunicación cada vez más popular.
De a pocos, el escepticismo frente a los algoritmos conversacionales se ha ido despejando. De hecho, Nájera confiesa que su postura frente a los chatbots era similar, pero conforme fueron desarrollando la tecnología y observando la rápida adopción de la misma, el panorama fue más claro.
“El año pasado ingenuamente pensé que nos íbamos a quedar todavía uno o dos años con temas de información pública, como la que tenemos en WhatsApp, pero hoy el cliente ya puede transaccionar [a través de un chatbot insertado en el aplicativo]”.
Clientes de BBVA México pueden transferir dinero, contratar un crédito, obtener un desclose de gastos y retirar plata sin una tarjeta simplemente hablando con el bot o texteando con él – funcionalidades que la app por sí sola no hace.
Chatbots: Soluciones sin redirigirse
Una ventaja del chatbot es su ubicación dentro del canal digital, un medio de contacto creciente. El 47.2% del valor relativo de las ventas en BBVA México se ejecutaron via canales digitales en el primer trimestre, un crecimiento del 41% a finales del 2019.
“Es muy difícil pensar que, en el futuro, cada problema que tenga el cliente, lo va a solucionar saliéndose del entorno dónde está -incluso de la app del banco- y redirigiéndolo hacia el contact center,” comenta Nájera.
La implementación del chatbot en la banca digital vaticina el futuro del service para clientes donde resulta esencial no solo crear un canal de comunicación banca-usuario, sino desarrollar rutas de solución a través de inteligencia artificial, dice Nájera.
A la par, el uso de esta herramienta no solo podría generar una mejora en la resolución de problemas financieros, sino que también actuaría como un agente promotor en el reemplazo de call centers.
Desde BBVA, son conscientes sobre el impacto que tiene la tecnología en el empleo a nivel mundial, por lo que desde el inicio supieron “engranar los canales para que las sucursales sean promotoras de la digitalización”, explica Nájera.
“El reskilling de las sucursales y de los ejecutivos es un elemento clave en la estrategia de la transformación digital, por muy poco digital que se escuche ello.”
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Limitaciones de los chatbots
Cabe resaltar que hay escenarios emocionales en los que el chatbot aún no ha evolucionado por completo, como en las ventas de seguros de vida, por ejemplo. La reflexión detrás de la compra es de los principales retos que la IA trae a cuestas.
Un informe de Gartner predice que para el 2024, la inteligencia emocional artificial permitirá a las empresas detectar las emociones de los consumidores, usando esta técnica sensorial a su favor para un incremento en las ventas.
Pese a la alta adopción y aceptación por parte de sus usuarios, “la oferta es todavía muy limitada”, dice Nájera, pero tiene proyectado perfeccionar la herramienta de cara hacia los próximos dos años.
“En el BBVA, al ser un grupo muy complejo y multinacional, nos requiere mucha discusión y acuerdo para obtener algo realmente global, y el que tengamos la misma estructura de modelos de datos detrás para que el bot pueda aprender, no solo aquí en México sino en cualquier parte del mundo, es un tema en el que estamos trabajando, desde el uso de la herramienta hasta los modelos de datos que están detrás.”
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