İnsani Bir Dijital Bankacılık Deneyimi

Facebook, Messenger platformunu chatbotlara açtığını duyurduğundan beri, farklı sektörlerde, farklı işlevler gerçekleştirmek için kullanılan, farklı platformlarda çalışan, çok çeşitli türlerde chatbotlara tanık olduk.  Bununla birlikte, bunların çoğunun kural bazlı, soru-cevap tipinde olduğunu; diyalog akış yapısına ve bir konuşmayı insani bir şekilde sürdürme yeteneğine sahip olmadığını rahatlıkla söyleyebiliriz.

Doğal insan cümlelerini anlayan tüm yapay zeka tabanlı chatbotların insani bir diyalog sürdürmeye yetkin olduklarını söylemek mümkün değildir. İnsanileştirilmiş bir konuşma, klasik soru-cevap veya talep-aksiyon türünün çok ötesindedir ve farklı teknik özellikler gerektirir. Peki bir chatbotun bir sohbeti bizler gibi sürdürmesini sağlayan özellikler nelerdir? Bu blogda, bu özelliklerden bazılarını bir bankacılık chatbotu üzerinden açıklamaya çalışacağız. Bankacılık chatbotunu seçmemizin nedeni, insani bir deneyim sunmanın bu sektörde kritik olması ve bankacıların bu özelliği gerçekten  önemsemesi. 

İnsani bir deneyim sunmak bankalar için neden önemli?

Bankacılık, tarihi yüzyıllarca öteye dayanan bir sektör olduğundan, müşteri deneyiminin yolculuğu da bir şubedeki müşteri temsilcisinin tek iletişim noktası olduğu günlerden, onu taklit ederek müşterilerle konuşan yapay zeka destekli chatbotlara ve sanal asistanlara kadar uzanan  uzun bir yoldur. Bu yolun müşteri etkileşimi ve deneyimi açısından temel dönemleri en kısa haliyle aşağıdaki gibi özetlenebilir:

  • İnternet Öncesi Dönem: Bu aşamada, müşteriyle etkileşimin ana aktörü ve müşteriler nezdinde bankanın tek temsilcisi olan “müşteri temsilcisi”, müşteriye yalnızca içinde bulunulan durum için talep edilen ve ilgili bilgileri verir.
  • İnternet Dönemi: Sahneye web sitelerini getirmek, müşterilerden linklere, menülere ve butonlara tıklayarak banka ile iletişim kurmasını istemek demektir. Bu, bir önceki deneyime göre kesinlikle daha karmaşık, kullanımı zor ve sınırlı kişiselleştirme sağlayan bir ara yüzdür.
  • Mobil Dönem: Sonraki dönemde, bankalar mobil uygulamalarını geliştirmiştir. Ancak bu, kullanıcının her bir işlev için bir uygulama indirip yönetmesini gerektiren ve şirketler için olduğu kadar kullanıcılar için de yönetilmesi zor bir dünya yaratmıştır.
  • Diyalog Bazlı Dönem: Şimdi, müşteri temsilcisiyle yaşadığımız ilk deneyime en yakın deneyimi sunan diyalog bazlı dönemdeyiz. Diyalog bankacılığı, dijital bankacılığın en doğal, doğrudan ve kolay yoludur. Self-servis kanallar olan web ve mobilin aksine, chatbotlar ve sanal asistanlar, – self servis olmalarına karşın – müşteri temsilcisine benzer bir deneyim sunar. Müşteriler genellikle bankanın “insan yüzü” ile iletişim kurmak ve “birisinin onlara yardım ettiği” duygusunu yaşamak ister. Diyalog bankacılığı bunları sağladığı için bankacılık deneyimini yeniden insanileştirme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte şu önemli noktayı da gözden kaçırmamak gerekir; chatbotun hem teknik özellikler hem de müşteri deneyimi açısından insanileşmeyi sağlayacak şekilde tasarlanması gerekir.

Bir bankacılık deneyimini insanileştiren özellikler nelerdir?

Bu özellikler, bir bankacılık chatbotunun müşterileri yüksek bir doğruluk oranı ile anlamasını ve 2 dakika önce de olsa, bir hafta önce de olsa ne istediklerini hatırlamasını sağlayan  özelliklerdir. Bu tür bir bankacılık chatbotu, bir intentin içindeki tüm entityleri müşterinin yazdığı cümleden çıkarır, eksik olan bilgiyi sorar ve konuşmanın, bir insan ile yapılıyormuş gibi akmasını sağlar. Aşağıdaki özellikleri tanımlamadan önce, “intent” ve “entity” terimlerini tanımlamamız gerekir. “İntent” kullanıcının amacıdır – örneğin, “babama 1.000 TL gönder” gibi bir cümlede, intent “para transferi”dir. “Entity” ise aslında intentin sınırlarını belirler. Tutarlar, tarihler, aylar, yıllar, faiz oranları, para birimleri bir bankacılık chatbotundaki bazı entitylerdir. 

  • Yüksek doğruluk oranı sağlayan bir NLP teknolojisi: Bankacılık sektöründe ve kullanılan dilde yüksek bir doğruluk oranı sağlayabilmenin birinci koşulu chatbotun arkasında gelişmiş bir NLP (Natural Language Processing – Doğal Dil İşleme) teknolojisi bulunmasıdır. Bu, chatbotun önce müşterinin ne söylediğini anlamasını ve en anlamlı yanıtı vermesini sağlamak için çok önemlidir.
  • İntent takibi: Bu özellik, bankacılık chatbotunun diyaloğu tıpkı bir insanın yaptığı gibi izlemesini sağlar. Chatbot, mevcut intenti izler, kullanıcının bir konu hakkında güncellemeler yapmasına veya belirli takip soruları sormasına izin verir. Bu özellik, aşağıdaki gibi bir diyaloğun gerçekleşmesi mümkün kılar:
    • Müşteri: Babama yarın 1000 TL gönder
    • Chatbot: Babana yarın 1000 TL göndereceğim, onaylıyor musun?
    • Müşteri: Şunu 2000 yapalım
    • Chatbot: Tamam, babana yarın 2000 TL gönderiyorum

Bu özelliğe sahip olmayan botlar “Şunu 2000 yapalım” cümlesimi işleyemez ve kullanıcıdan tüm bilgileri tekrar girmesini ister ki bu, deneyim kalitesini oldukça düşüren bir durumdur. 

  • Otomatik intent değişikliği: Bu özellik, kullanıcının görüşmenin konusunu değiştirmesini ve gerekirse bir önceki konuya geri dönebilmesini sağlar. Müşteri ifadesinin farklı bir konuda olduğunu hemen fark eder ve diyaloğun konusunu günceller. Bu özellik sayesinde chatbot ile müşteri arasında şöyle bir diyalog geçebilir: 
    • Müşteri: Babama yarın 1000 TL gönder
    • Chatbot:  Babana yarın 1000 TL göndereceğim, onaylıyor musun?
    • Müşteri: Hesapta kaç para varmış?
    • Chatbot: Hesapta 4000 TL bulunuyor. İşlemi yapmak istiyor musunuz?
    • Chatbot: Tamam, babana yarın 2000 TL gönderiyorum

Bu özelliği olmayan chatbotlar, – insanla insan arasındaki bir diyalogda hiçbir zaman olmayacak bir şekilde- konuyu değiştirmek için özel anahtar kelimelere ihtiyaç duyar. 

Sonuç

Diyalog bazlı yapay zeka konusunda lider bir şirket olan Cbot, bankacılık chatbotunu ve sanal asistanlarını daha insanileştirmek için ciddi bir yatırım yapıyor. Şirketin müşterilerine sunduğu bu 3 özellik, Cbot’un ürününün daha güçlü ve bankalar tarafından daha fazla tercih edilir olmasını sağlıyor. Cbot, bankacılık sanal asistanını hem teknoloji hem de sağladığı müşteri deneyimi açısından daha iyi bir duruma getirmek için ARGE’ye yatırım yapmaya devam ediyor.