Quelques mois seulement après l'apparition des premiers chatbots bancaires, expérimentaux, il semblerait qu'une deuxième génération de solutions soit déjà en train d'émerger, aussi bien dans des startups de la FinTech que dans des banques traditionnelles, avec de nouvelles promesses de richesse fonctionnelle et de convivialité.
L'actualité récente tend à confirmer que les automates maladroits des débuts sont maintenant dépassés. Ainsi, la solution du comparateur britannique Nuvo, intégrée dans Facebook Messenger, permet de trouver le meilleur crédit pour un besoin précis à travers une véritable conversation qui, de surcroît, peut être interrompue et reprise à tout moment sans perte de contexte : le robot est désormais doué de mémoire et, tout comme un conseiller humain, il est capable de suivre un raisonnement dans la durée.
Autre exemple de changement d'échelle dans les capacités des outils de ce début 2018, le chatbot Ceba de l'australienne Commbank (Commonwealth Bank of Australia), déployé progressivement auprès des 6,2 millions de clients utilisant son application mobile (au cœur de laquelle il est hébergé), se vante de prendre en charge 200 tâches financières différentes, dont il affirme comprendre environ 60 000 manières distinctes de les solliciter, ce qui est évidemment un facteur important de satisfaction.
Dernier cas, sur lequel je souhaite m'attarder un peu plus, bien qu'il soit loin d'être abouti (puisque, en particulier, il ne fait que prodiguer des recommandations et, à défaut de connexion directe aux systèmes de la banque, ne peut pas exécuter lui-même d'opérations) : K'Ching de la belge KBC. L'objectif de ce chatbot, motorisé par la technologie Watson d'IBM, est en effet sensiblement différent de ses congénères, car il contribue à une expérience personnalisée pour une cible de clients spécifique.
L'actualité récente tend à confirmer que les automates maladroits des débuts sont maintenant dépassés. Ainsi, la solution du comparateur britannique Nuvo, intégrée dans Facebook Messenger, permet de trouver le meilleur crédit pour un besoin précis à travers une véritable conversation qui, de surcroît, peut être interrompue et reprise à tout moment sans perte de contexte : le robot est désormais doué de mémoire et, tout comme un conseiller humain, il est capable de suivre un raisonnement dans la durée.
Autre exemple de changement d'échelle dans les capacités des outils de ce début 2018, le chatbot Ceba de l'australienne Commbank (Commonwealth Bank of Australia), déployé progressivement auprès des 6,2 millions de clients utilisant son application mobile (au cœur de laquelle il est hébergé), se vante de prendre en charge 200 tâches financières différentes, dont il affirme comprendre environ 60 000 manières distinctes de les solliciter, ce qui est évidemment un facteur important de satisfaction.
Dernier cas, sur lequel je souhaite m'attarder un peu plus, bien qu'il soit loin d'être abouti (puisque, en particulier, il ne fait que prodiguer des recommandations et, à défaut de connexion directe aux systèmes de la banque, ne peut pas exécuter lui-même d'opérations) : K'Ching de la belge KBC. L'objectif de ce chatbot, motorisé par la technologie Watson d'IBM, est en effet sensiblement différent de ses congénères, car il contribue à une expérience personnalisée pour une cible de clients spécifique.
En l'occurrence, K'Ching est d'abord une application mobile destinée aux plus jeunes détenteurs de compte dans la tranche d'âge des 10-24 ans à laquelle s'adresse l'offre correspondante (sachant que les plus âgés ont à leur disposition l'application « standard » de KBC). En conséquence, sa conception est entièrement axée sur les attentes des adolescents, avec des mécanismes inspirés de leurs plates-formes favorites : affectation de photos et de surnoms aux contacts, possibilité de changer de thème graphique…
Dans cette logique, l'interface conversationnelle proposée par le chatbot constitue un incontournable, directement alignée avec les habitudes de ses utilisateurs privilégiés. Mais cette ambition requiert une attention particulière à un aspect du comportement « normal » des 15-17 ans qui en sont les principaux adeptes : leur langage et leur manière de communiquer – mélangé d'abréviations, d'expressions originales, d'emojis – différents de ceux de leurs aînés doivent non seulement pouvoir être compris mais également adoptés par l'automate lui-même pour inspirer confiance et fidélité.
En dépit de statistiques globales encore relativement modestes (120 000 questions posées par 24 000 clients en 8 mois, dans une version exclusivement en flamand, toutefois), le fait que de nombreuses conversations durent plus de 15 minutes semble valider l'approche de KBC… et les progrès rapides de l'intelligence artificielle en matière d'empathie avec les personnes, ce qui reste bien entendu le défi le plus critique de la mise en œuvre de chatbots dans la relation client et la clé de leur acceptation.
Dans cette logique, l'interface conversationnelle proposée par le chatbot constitue un incontournable, directement alignée avec les habitudes de ses utilisateurs privilégiés. Mais cette ambition requiert une attention particulière à un aspect du comportement « normal » des 15-17 ans qui en sont les principaux adeptes : leur langage et leur manière de communiquer – mélangé d'abréviations, d'expressions originales, d'emojis – différents de ceux de leurs aînés doivent non seulement pouvoir être compris mais également adoptés par l'automate lui-même pour inspirer confiance et fidélité.
En dépit de statistiques globales encore relativement modestes (120 000 questions posées par 24 000 clients en 8 mois, dans une version exclusivement en flamand, toutefois), le fait que de nombreuses conversations durent plus de 15 minutes semble valider l'approche de KBC… et les progrès rapides de l'intelligence artificielle en matière d'empathie avec les personnes, ce qui reste bien entendu le défi le plus critique de la mise en œuvre de chatbots dans la relation client et la clé de leur acceptation.
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