¿Qué es el nuevo modelo “bot-de-bot” y cuáles son sus ventajas para el sector bancario?

Fernando Castilla | 28/05/2024 | 09:07

Fernando Castilla
28/05/2024 | 09:07

En su camino hacia la transformación digital, las entidades bancarias confían cada vez más en los asistentes virtuales para resolver las necesidades de los clientes de forma ágil.

¿Has escuchado hablar del nuevo asistente virtual “bot-de-bot” y cómo ayuda a la digitalización del sector bancario? En su camino hacia la transformación digital, las entidades bancarias confían cada vez más en los asistentes virtuales para resolver las necesidades de los clientes de forma ágil.

Sin embargo, la falta de un alto nivel de madurez de estas tecnologías ha demostrado que, en varias ocasiones, un asistente virtual no es suficiente para encontrar la solución adecuada a un problema que presenta un cliente. Por consiguiente, ha surgido un nuevo modelo de interacción entre bots para aumentar la eficacia de los asistentes virtuales. El nuevo modelo “bot-de-bot” se basa en un bot padre, o megabot, que identifica la demanda del cliente y delega la tarea en otro bot que fue entrenado en esa área específica. Como resultado, la respuesta al problema acaba siendo mucho más precisa y, por tanto, eficiente.

Adoptar un modelo “bot-de-bot” significa una mejora en la gestión de la relación con el cliente, puesto que ofrece varios beneficios. El hecho de que una consulta se resuelva en un periodo de tiempo más corto permite atender más reclamaciones. Asimismo, la segmentación de los bots según su área de especialización ayuda a evitar la saturación de un único asistente virtual. Por otra parte, un sistema de “bot-de-bot” hace posible que cada área de negocio particular tome el control de su bot específico cuando lo necesite.

Retos en su implementación

De acuerdo con los expertos en servicios de consultoría tecnológica NTT DATA, dada la complejidad tecnológica de un modelo “bot-de-bot” su adopción en un banco puede presentar varios retos:

• Garantizar la seguridad: Su implementación debe estudiarse atentamente debido a los datos sensibles que se manejan, ya que un simple malentendido podría ocasionar un problema importante tanto para el cliente como para el banco. Podría producirse un potencial malentendido de conceptos, y que esto activase diferentes intenciones por error. No es lo mismo pedir ayuda a un bot para completar un registro que preguntar dónde se puede hacer el registro. En este sentido, tener un buen sistema de ciberseguridad será clave para reducir el número de problemas y el impacto de los mismos.

• Entrenamiento del sistema de bots: Estos sistemas tecnológicos no son lo suficientemente sólidos como para implementar un modelo único de entrenamiento cognitivo. Para que esta tecnología sea un éxito, deberían adoptarse múltiples motores cognitivos para aprovechar el que sea más adecuado para cada ocasión. El foco de la convergencia debe ponerse en los sistemas de direccionamiento que se encargan de conectar los múltiples bots, al tiempo que se delega el tema a tratar en el bot hijo adecuado.

• Humanización de los bots: Es vital que el tono y el comportamiento del asistente virtual sean constantes para que este modelo funcione. Una conversación natural entre el banco y sus clientes sólo puede ocurrir si el bot suena coherente y natural. Para que esto ocurra, es vital que la combinación de la información recogida por los agentes humanos sea compatible con este nuevo sistema automatizado. La gestión de las redes sociales y las interacciones cara a cara con los clientes son vitales para la creación de un modelo de entrenamiento de bots más preciso.

La tecnología “bot de bot” puede significar una importante evolución en la digitalización del sector bancario y, a medida que se consigan solucionar los diferentes retos, la velocidad de implantación de los nuevos modelos supondrá mejoras a muchos niveles diferentes.