Bank of America ปรับปรุงเครื่องมือสำหรับพนักงานบริการลูกค้า

สิ่งที่เกิดขึ้น

Bank of America ได้นำเทคโนโลยี generative AI เข้ามาเสริมใน EricaAssist ซึ่งเป็นเครื่องมือภายในสำหรับพนักงานฝ่ายบริการลูกค้า เพื่อช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถตอบข้อซักถามที่ซับซ้อนของลูกค้าได้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น

จุดที่น่าสนใจของการอัปเกรดครั้งนี้คือ ธนาคารเลือกที่จะลงทุนเพิ่มศักยภาพให้กับ "ช่องทางที่มีมนุษย์เป็นผู้ให้บริการ" แทนที่จะมุ่งเน้นการผลักดันลูกค้าไปสู่ช่องทาง self-service เพียงอย่างเดียวตามแนวทางที่หลายองค์กรในอุตสาหกรรมการเงินนิยมใช้ในช่วงหลัง

ตามรายงานจาก Banking Dive เครื่องมือที่ปรับปรุงใหม่นี้ถูกออกแบบมาเพื่อสนับสนุนพนักงานแนวหน้าโดยตรง ช่วยให้พวกเขาเข้าถึงข้อมูลและคำแนะนำที่จำเป็นได้เร็วขึ้นในระหว่างการสนทนากับลูกค้า ซึ่งเป็นการต่อยอดจาก Erica ผู้ช่วยเสมือนที่ธนาคารใช้งานกับลูกค้าโดยตรงมาก่อนหน้านี้

เหตุผลที่สำคัญ

การตัดสินใจของ Bank of America สะท้อนแนวคิดที่กำลังได้รับความสนใจมากขึ้นในวงการบริการลูกค้า นั่นคือ AI ไม่จำเป็นต้องถูกใช้เพื่อลดจำนวนการติดต่อกับมนุษย์เสมอไป แต่สามารถใช้เพื่อทำให้การติดต่อกับมนุษย์นั้นมีคุณภาพสูงขึ้นได้เช่นกัน สำหรับกรณีที่มีความซับซ้อนทางการเงินหรือมีความละเอียดอ่อนทางอารมณ์ ลูกค้ามักต้องการพูดคุยกับคนจริง และประสิทธิภาพของเจ้าหน้าที่ในการแก้ไขปัญหาตั้งแต่ครั้งแรกจึงเป็นตัวชี้วัดที่ส่งผลต่อความไว้วางใจและความพึงพอใจโดยตรง

ในมุมของเศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรม การให้เครื่องมือที่ดีกว่าแก่พนักงานยังช่วยลดภาระทางปัญญา (cognitive load) ในระหว่างการสนทนา ทำให้เจ้าหน้าที่มีสมาธิกับการฟังและตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้มากขึ้น แทนที่จะเสียเวลาค้นหาข้อมูลจากหลายระบบ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อทั้งความเร็วในการให้บริการและคุณภาพของปฏิสัมพันธ์

มุมมองของ Renascence

หลายองค์กรมองว่าความสำเร็จของ AI ในงานบริการลูกค้าวัดกันที่จำนวนการติดต่อที่ "หลีกเลี่ยงได้" ผ่านช่องทางอัตโนมัติ แต่แนวทางของ Bank of America ชี้ให้เห็นมุมที่มักถูกมองข้าม คือ AI ที่ทรงพลังที่สุดอาจไม่ใช่ตัวที่แทนที่มนุษย์ แต่เป็นตัวที่ทำให้มนุษย์ทำงานได้ดีขึ้นในจุดที่ต้องใช้มนุษย์จริง ๆ

สิ่งที่องค์กรส่วนใหญ่มองข้ามคือ ต้นทุนที่แท้จริงของการบริการลูกค้าไม่ได้อยู่ที่จำนวนสายที่เข้ามา แต่อยู่ที่คุณภาพของการแก้ไขปัญหาในสายที่ "จำเป็นต้องมีคนตอบ" การลงทุนใน co-pilot สำหรับพนักงานคือการยอมรับว่าโมเมนต์ที่มีความเสี่ยงสูงทางอารมณ์หรือทางการเงินต้องอาศัยทั้งความเร็วและความเข้าใจของมนุษย์ควบคู่กัน องค์กรที่ยึดติดกับเป้าหมายลด headcount ผ่าน self-service เพียงอย่างเดียว อาจกำลังมองข้ามโอกาสในการสร้างความแตกต่างผ่านคุณภาพของบทสนทนาที่มีคนจริงอยู่ปลายสาย