


Bagaimana Kesatuan Kredit A.S. Mengubah Penglibatan Pelanggan dengan Smart Chatbots
Pengguna mengalu-alukan aliran digital di bank dan kesatuan kredit. Generasi Z dan Milenium mahukan perkhidmatan segera dari mana-mana sahaja dan di mana-mana saluran—mereka mahukan pengalaman layan diri. Mereka mahu penyedia perkhidmatan kewangan terlibat dalam setiap aspek perjalanan kewangan mereka untuk memahami dengan tepat apa yang mereka perlukan dan memberikan pengalaman yang lancar.
Sebagai tindak balas, kesatuan kredit, yang biasanya membezakan diri mereka dengan menawarkan perkhidmatan penglibatan komuniti setempat dan tersuai yang lebih baik, berusaha untuk menjadi intuitif dan pintar melalui cara pemperibadian, interaktiviti dan penglibatan sentiasa aktif untuk berhubung dengan pelanggan. Walau bagaimanapun, melakukan ini pada skala adalah satu cabaran, kerana berjuta-juta pengguna boleh dihubungi dalam masa nyata. Di sinilah teknologi penglibatan perbualan, seperti chatbots yang didayakan AI, memainkan peranan penting.
Bot sembang yang didayakan AI boleh mencipta pengalaman perbualan sebenar seperti manusia untuk pelanggan sambil melibatkan mereka. Kuncinya adalah untuk membangunkan pengalaman yang konsisten untuk dunia yang benar-benar omnichannel. Kebanyakan pelanggan lebih suka memenuhi keperluan kewangan mereka melalui perbualan mikro yang tidak berstruktur. Menggunakan chatbot pintar, beberapa kesatuan kredit mencipta pengalaman perbualan yang lebih kaya dan menarik untuk pelanggan. Dengan mendayakan interaksi dua hala yang intuitif dengan pelanggan dalam masa nyata pada saluran pilihan mereka, kesatuan kredit Amerika boleh merapatkan jurang antara keperluan mereka untuk kemudahan dan perkhidmatan yang diperibadikan sambil menyampaikan perhubungan yang mudah dan dipercayai.
Menggunakan penyelesaian penglibatan perbualan sebagai barisan pertahanan pertama adalah pengertian perniagaan yang baik. Melalui automasi dipacu AI perbualan, kesatuan kredit boleh membebaskan sumber kritikal untuk tugasan yang lebih strategik, bernilai lebih tinggi dan meningkatkan produktiviti keseluruhan. Contohnya, mengalihkan trafik daripada pusat panggilan, ejen e-mel dan sokongan sembang langsung kepada chatbots AI perbualan/bot suara boleh membantu kesatuan kredit menjimatkan kos sambil terus melayani pelanggan dengan cekap.
Berikut ialah tiga cara kesatuan kredit Amerika mengubah perniagaan mereka dan terus meningkatkan kepuasan pelanggan:
1. Jadikan bank lebih bijak dan lebih baik Diperibadikan
Pakar industri percaya bahawa 40% isu yang diuruskan oleh pusat panggilan bank adalah pertanyaan rutin. Kesatuan kredit boleh menyelesaikan pertanyaan pelanggan dengan lebih pantas dan lebih cekap dengan chatbot AI perbualan, termasuk bot suara. Soalan lazim boleh disusun secara automatik (dan dikemas kini secara berkala) dan disediakan serta-merta kepada pelanggan, bersama-sama dengan cadangan pintar. Permintaan pelanggan yang kompleks atau bernuansa boleh dipindahkan kepada wakil khidmat pelanggan daripada sesi sembang yang sama dalam beberapa saat untuk pengalaman yang lancar.
Selain itu, penyelesaian AI perbualan boleh berfungsi sebagai pembantu perbankan peribadi pelanggan. Melalui perbankan perbualan, kesatuan kredit boleh menjejaki dan memantau aktiviti pengguna pada platform mereka dan memberikan pengesyoran dan pandangan kewangan yang bijak dan boleh diambil tindakan untuk membuat keputusan termaklum.
2. Meningkatkan kesetiaan pelanggan dan meningkatkan kadar penukaran pelanggan
Penyelesaian AI perbualan boleh membantu dengan mengekalkan gelung yang konsisten dan masa nyata untuk membantu bank tradisional dan institusi kewangan mendapatkan maklum balas pelanggan yang tepat. Menurut kajian oleh Uberall, 80% responden yang terlibat dan berinteraksi dengan chatbot berkata pengalaman pelanggan mereka adalah positif. Chatbots menunjukkan potensi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kesetiaan pelanggan. Ini meningkatkan kadar penukaran jualan dan mengurangkan kos operasi.
3 Syarikat Fintech seiring dengan era baharu
CUInsight meramalkan bahawa menjelang 2029, syarikat fintech berkemungkinan akan menjadi global Bank terbesar . Laporan Bain & Company menunjukkan bahawa 73% rakyat Amerika akan mempertimbangkan perbankan dengan syarikat teknologi. Trend adalah jelas. Kesatuan kredit perlu membolehkan pelanggan menemui produk dan perkhidmatan secara bebas dan melengkapkan perjalanan pembelian mereka daripada saluran kegemaran mereka melalui sembang.
Contohnya, pelanggan boleh mula berinteraksi dengan kesatuan kredit di tapak webnya dan kemudian dengan mudah beralih kepada chatbot WhatsApp atau Facebook dengan bantuan AI perbualan. Dengan memanfaatkan bot sembang omnichannel, kesatuan kredit A.S. boleh menghubungi pelanggan pada bila-bila masa, di mana sahaja, mencapai kadar penukaran pelanggan yang lebih tinggi dan kecekapan jualan yang lebih tinggi.
Mengapa masa depan perbankan adalah perbualan
Tinjauan Accenture mendapati bahawa 79% jurubank percaya bahawa kecerdasan buatan Tidak lama lagi akan berfungsi bersama manusia sebagai rakan sekerja, rakan usaha sama dan penasihat yang dipercayai. AI perbualan menjadi pemangkin untuk pertumbuhan. Banyak kesatuan kredit sudah pun memanfaatkan chatbots untuk menyelaraskan operasi, mengautomasikan sokongan pelanggan dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih mudah. Memandangkan institusi ini meningkatkan hasil dan mengurangkan kos operasi dengan bantuan chatbots, mengharapkan lebih banyak kesatuan kredit untuk menyertai kereta muzik perbualan dan kekal berdaya saing.
Akhirnya, bank dan kesatuan kredit yang memanfaatkan penyelesaian AI perbualan boleh meningkatkan penglibatan pelanggan dan menyelesaikan pertanyaan pelanggan dengan lebih cepat. Mereka boleh melancarkan perkhidmatan dengan pantas merentas berbilang saluran, menjadikan pasukan sokongan lebih cekap dan mengoptimumkan kos untuk mencapai pertumbuhan yang lebih pantas, mampan dan keuntungan tanpa mengabaikan matlamat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Kesatuan Kredit A.S. Mengubah Penglibatan Pelanggan dengan Smart Chatbots. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
