Royal Bank of Scotland, un bot per assistere i clienti

da Macitynet.it – IBM e Royal Bank of Scotland hanno annunciato la prima fase sperimentale di “Luvo”, una chatbot cognitiva che consente alle persone di interagire con una piattaforma alimentata da intelligenza artificiale. Luvo sfrutta IBM Watson Conversation, un servizio cognitivo basato su cloud.

La Royal Bank inizierà a rendere accessibile Luvo tramite il suo servizio di webchat a dicembre, per primi partiranno circa il 10% dei clienti della banca in Scozia che già utilizzano webchat, aiutando a rispondere a domande specifiche su vari argomenti, da “Come faccio ad abilitare la mia carta per l’uso all’estero?” a “Come posso aggiornare il mio indirizzo di casa presso la banca?” Luvo è in grado di rispondere a queste domande in una frazione di secondo, indirizzando i clienti a un operatore in caso di quesiti più complessi. Dopo un esito positivo della fase pilota, si prevede il lancio di Luvo ai clienti NatWest della banca. Questa fase pilota con i clienti fa seguito al successo riscosso nel corso dei primi mesi dell’anno dall’introduzione sperimentale della tecnologia tra i 1.200 componenti del personale di Royal Bank of Scotland e NatWest, principalmente nella gestione di domande fatte da piccole imprese clienti alle prese con problemi quali carte aziendali smarrite o PIN dimenticati.

L’obiettivo di Luvo è aiutare i clienti risolvendo quesiti e problemi, riducendo al minimo i tempi di attesa. Grazie alla capacità di Luvo di trovare le risposte da svariate fonti di informazioni e alla possibilità per il personale di disporre di più tempo per gestire problemi più complessi. Luvo può inoltre decidere come agire sulla base della situazione specifica: ad esempio, se un cliente ha subito il furto della carta sarà automaticamente indirizzato a un consulente umano, mentre se desidera solo suggerimenti su come ordinare una nuova carta, reperirà l’informazione.

In futuro, la chatbot cognitiva potrebbe iniziare ad usare la funzionalità Watson Alchemy Language per comprendere meglio la “reazione” del cliente – ad esempio se è insoddisfatto o frustrato – e modificare di conseguenza il tono e le azioni.

 

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