Sohbet Robotları ile Müşteri Etkileşimini Derinleştirin: Bankacılıkta Kişiselleştirilmiş Akıllı Asistanlar
Dijitalleşmenin hızla yayıldığı günümüzde, bankacılık sektörü de bu dönüşümden payını almaktadır. Araştırmalara göre, 2034 yılına kadar tüm banka şubelerinin kapatılarak çevrimiçi ve mobil bankacılığın gelişeceği öngörülmektedir[1]. Teknolojinin ilerlemesiyle birlikte müşterilere daha iyi hizmet sunmak, operasyonel verimliliği artırmak ve otomatik çözümler geliştirebilmek amacıyla bankalar; kişiselleştirilmiş akıllı asistanlar, diğer bir deyişle sohbet robotları kullanmaya başlamıştır.
NMSC’ye göre, bankacılık sektöründe kullanılan sohbet robotlarının değeri 2019 yılında 586 milyon ABD doları ilen 2030 yılına gelindiğinde bu pazarın 6,83 milyar ABD dolarına ulaşması beklenmektedir[2]. Ayrıca bankaların sohbet robotları için kullanılan GenAI (üretken yapay zeka) harcamalarının 2024'te 5,6 milyon dolarken 2030'da %1430 artarak 85,7 milyar dolara çıkması öngörülmektedir[3]. Ek olarak PWC raporuna göre, bankacılıkta kullanılan sohbet robotlarının kurumların yaptığı yatırımlar arasında en popüler üç yatırımdan biri olduğu bilinmektedir[4].
ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi[5], otomatik çözümler ile ilgili gelişmeleri büyük bir hıza ulaştırmıştır. Halihazırda ChatGPT’nin öncesinde de yapay zeka ve makine öğrenmesi yöntemlerinin bankacılıkta müşteri hizmetlerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesinde kullanıldığı bilinmektedir[6]. Ancak bu kullanım, ChatGPT gibi doğal dil işleme mantığı ile çalışan yapay zeka desteklerinin sohbet robotlarına entegrasyonu ile müşteri ile iletişim kuran “kişiselleştirilmiş” bir akıllı asistan oluşmasını sağlamıştır. Bu akıllı asistanlar, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi gibi ileri teknolojiler kullanarak müşteri taleplerine anında yanıt verirken müşteri hizmetleri alanında, müşterilerin sıkça sorduğu sorulara hızlı ve doğru yanıtlar vererek çağrı merkezlerindeki yoğunluğu azaltır. Sohbet robotları Çin Anakarasında günlük dört milyondan fazla müşteri sorgusu yanıtlamaktadır[7].
Akıllı sohbet asistanlarının kullandığı doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlar ile insan dili arasındaki ilişkiyi kurar. Bu amaçla yapısal olmayan bilgiler bilgisayarların algılayabileceği bir formata dönüştürüldükten sonra syntax ve semantik analizler ile tamamlanır. Syntax analizi, gönderilen soruların ya da cümlelerin dilsel yapısını sözdizimi analizi aracılığı ile inceler. semantik analiz ise metnin sahip olduğu anlamı çözümlemek üzerine çalışır. Bir araya gelen kelimelerin anlamını ve yorumunu ortaya çıkarabilmek için bilgisayar algoritmalarını kullanır. NLP destekli botlar; diyalog yönetimi, insan aktarımı, iş mantığı entegrasyonu, hızlı yineleme, eğitim ve yineleme ve basitlik özellikleri ile öne çıkar[8].
Yapay zeka destekli sohbet robotlarının çalışma prensibi şu şekildedir: Sohbet robotuna bir soru sorulur. Robot, sorulan soruyu ve onun potansiyel cevaplarını barındıran bir veri tabanından yanıt belirler. Robotun verdiği yanıtlar yeniden bu veri tabanında toplanır ve sohbet geçmişi güncellenir. Böylece robot, sonraki sohbetler için kendini geliştirmeye devam eder. Sohbet robotlarını eğitmek, insan personellerin eğitiminden çok daha hızlı ve geniş kapsamlı bir şekilde yapılır. Geleneksel müşteri hizmetleri temsilcileri, ayrıntılı bir el kitabı ile eğitilirken, müşteri destek sohbet robotları çok sayıda sohbet kaydıyla beslenir ve bu kayıtlardan hangi soruların sorulduğunu ve ne tür yanıtlar verilmesi gerektiğini öğrenir [9]. Ayrıca, sohbet robotlarının sorulara verdikleri cevapların yeterliliği sürekli olarak değerlendirilir ve bu değerlendirmeler sayesinde sistem kendini otomatik olarak geliştirir. Bu geri besleme mekanizması, sohbet robotlarının zamanla daha doğru ve kullanıcı dostu yanıtlar vermesini sağlar. NLP tabanlı sohbet robotunun en iyi sonuçlar ile çalıştığına emin olabilmek için bu veri tabanının ya da botun bağlı olduğu veri kaynağının tüm sık sorulan soruları kapsadığından ve kendi içerisinde çelişkiler içermediğinden emin olmak gerekir[8]. Bu algoritmalar, müşteri etkileşimlerinden elde edilen verileri analiz ederek, cevapların doğruluğunu artırır ve müşteri memnuniyetini yükseltir. Böylece, sohbet robotları sürekli olarak öğrenir ve adaptasyon yeteneklerini geliştirir, bu da müşteri hizmetlerinin genel verimliliğini ve kalitesini artırır.
Bankacılık sektöründe sohbet robotları; müşteri hizmetlerini iyileştirmek, müşteri memnuniyetini artırmak ve maliyetleri düşürmek amacıyla kullanılmaktadır. Sohbet robotlarının bankacılık sektöründe sağladığı başlıca faydalar arasında 7/24 hizmet vererek müşterilerin ihtiyaçlarına anında yanıt sağlama, çağrı merkezi çalışanlarına olan ihtiyacı azaltarak operasyonel maliyetleri düşürme, müşteri taleplerini anında yanıtlayarak müşteri memnuniyetini artırma, müşteri verilerini analiz ederek kişiye özel hizmetler ve öneriler sunma ile müşteri etkileşimlerinden elde edilen verilerin bankaların stratejik kararlar almasına yardımcı olma gibi avantajlar bulunmaktadır. İnsan müşteri destek temsilcilerinin aksine, bankacılık sohbet robotları günün her saati hizmet verebilir, olumlu müşteri hizmeti etkileşimlerini ve çapraz satış stratejilerini desteklerken işletme maliyetlerini azaltır.
Sohbet robotları müşterilere alacakları finansal kararlarda destek olabilir. Bu robotlar müşteri verilerini analiz ederek onlara özel önerilerle sunarak finansal hedeflerine ulaşmalarına yardım edebilir[10]. Ayrıca kullanıcıların harcama alışkanlıklarını analiz ederek kişiselleştirilmiş tasarruf ve yatırım önerileri sunar. Kredi başvuru süreçlerini hızlandırarak müşterilere anında geri bildirim sağlar ve hesap bilgileri konusunda müşterilerin hesap bakiyeleri, son işlemler ve diğer banka hizmetleri hakkında bilgi verir.
Yapay zeka destekli sohbet robotları, olası dolandırıcılık durumlarında süreçteki anormallikleri büyük verileri işleyerek gerçek zamanlı olarak analiz edebilir[11]. Ayrıca olası dolandırıcılık durumlarında müşterileri uyararak hızlı aksiyon alınmasına destek olur. 2022 yılında şirketlerin %47'si dolandırıcılık girişimleriyle karşılaşırken bu oran 2023'te %35'e düşmüştür [7]. Umut verici olan, yapay zeka destekli sohbet robotlarının bu iyileşmeye yaptığı katkıdır.
Sohbet robotları, müşteri eylemlerini gözlemleyerek şirket içerisindeki ortak süreç ve sistem bilgilerini de biriktirir. Böylece bankacılıktaki süreçlerin müşteri geri dönüşleri ile geliştirilmesine de faydalı olur. Sohbet robotu, şirket içi veri tabanlarını kullanarak kural tabanlı bir mantık uygulayarak sorunları tespit eder, bu sorunu düzeltip düzeltemeyeceğine karar verir. Düzeltemediği durumları ise insan temsilcilere iletebilir[4].
Sohbet robotlarının her dilde soruya yanıt verme özelliği de vardır[12]. Bu sayede, kullanıcılar dünya genelinde farklı dillerde soru sorabilir ve doğru yanıtlar alabilir. Bu özellik, çok dilli iletişimin önemli olduğu küresel şirketler, müşteri hizmetleri ve eğitim gibi alanlarda büyük avantaj sağlar. Örneğin, bir müşteri destek hattında çalışan bir sohbet robotu, İngilizce, İspanyolca, Fransızca gibi dillerde gelen soruları anlayıp yanıtlayabilir, böylece müşteri memnuniyetini artırır ve iş süreçlerini daha verimli hale getirir. Ayrıca, dil engelini aşarak bilgiye erişimi kolaylaştırır ve daha geniş bir kullanıcı kitlesine ulaşılmasını sağlar. Juniper Research Raporunda mobil bankacılık uygulamalarının içerisindeki sohbet robotlarının 2023’te başarılı etkileşimlerin %79’unu oluşturduğu ifade edilmiştir[13].
Yapay zeka destekli konuşma asistanları, rutin görevleri kolayca ve inanılmaz bir hızda yerine getirirken onların insan temsilcilerin yerini tamamen alabileceği henüz söylenemez. Bu sohbet robotları –şimdilik– insani hizmet deneyiminin geliştirilebilmesi için kullanılabilecek araçlardır. Bu araçlar sayesinde bankalarda çalışan insan temsilcilerin müşteriler ile temas kurabilmek için daha fazla zamanı oluşacaktır. Öte yandan bütünsel bir müşteri hizmeti sağlanabilmesi için yapay zeka destekli sohbet robotları ile insan temsilcilerin entegre bir şekilde çalışabiliyor olması gerekmektedir. Böylece yapay zeka teknolojilerinin ve insan dokunuşunun bir arada kullanılması, müşteri memnuniyetini artıracaktır.
Verimli bir yapay zeka destekli sohbet robotu, müşterilerin basit sorunlarını çözmekte zaman kazandırır. Ancak bu robotların hangi noktada gerçek insan müşteri temsilcilerinin yardımına ihtiyaç duyacağını doğru belirlemesi gerekmektedir. Bir müşteri, sohbet robotu ile yaptığı konuşmada sorduğu soruda ile sistem dışı bir konuya işaret ettiğinde bu konunun bir insan temsilciye aktarılması gerekebilir. Üstelik bu aktarımın olabildiğince pürüzsüz gerçekleşmesi gerekir. Aynı zamanda insan müşteri temsilcisine sohbet robotu ile yapılan sohbet geçmişinin bilgisi de verilmelidir. Böylece müşteri benzer problemleri tekrarlamak durumunda kalmaz. İdeal durumlarda sohbet robotları, müşterinin talebini doğru bir şekilde anlayabilmeli ve bu talep doğrultusunda hızlı ve tutarlı yanıtlar verebilmelidir. Sohbet robotlarının dahil olduğu bir yanlış anlaşılma kafa karışıklıklarına, yanlış yönlendirmelere ve müşteri memnuniyetsizliğine sebep olacaktır. Banka müşterilerinin bankaların sohbet asistanları ile yaşadıkları deneyimin kalitesi, bankaların sunduğu diğer hizmetlere ve dijital kanallara olan güveni ve saygıyı da artıracaktır.
Bankacılıkta sohbet robotlarının gelecekte daha da yaygınlaşması beklenmektedir. Daha gelişmiş yapay zeka algoritmaları ile sohbet robotlarının müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlaması ve daha karmaşık işlemleri gerçekleştirmesi sağlanabilir. Sohbet robotları; mobil uygulamalar, web siteleri ve sosyal medya platformları gibi çeşitli kanallarla entegre edilerek müşteri deneyimi daha da zenginleştirilebilir. Metin tabanlı sohbet robotlarının yanı sıra, sesli asistanlar da bankacılık hizmetlerinde kullanılabilir. Bu, özellikle görme engelli müşteriler için büyük kolaylık sağlayabilir. Sohbet robotlarının sağladığı çoklu dil desteği, görme ve işitme engelliler için erişim seçenekleri gibi çeşitli özellikler sunarak bu ihtiyacı karşılamalıdır. Sohbet robotları, blockchain teknolojisi ile birleştirilerek daha güvenli ve şeffaf işlemler gerçekleştirebilir. Ayrıca müşteri verilerinin daha derinlemesine analizi ile bankalar, müşterilerine daha hedeflenmiş ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları sunabilir.
Tüm avantajlarının yanında bu kullanımın getirdiği bazı endişeler de bulunmaktadır. Gizlilik ve güvenlik, bankacılıkta sohbet robotlarının kullanımında en kritik unsurlardan biridir. Bu robotlar, müşterilerin finansal verilerini ve kişisel bilgilerini toplarken, siber güvenlik protokollerine sıkı bir şekilde uymalı ve verilerin kötü niyetli erişimlerden korunmasını sağlamalıdır. Bankalar, müşteri bilgilerinin gizliliğini korumak için gelişmiş şifreleme teknikleri ve güvenlik duvarları kullanmalıdır. Benzer şekilde sohbet robotları ile yapılan sohbetlerde veri toplama ve analizi, bankaların müşteri davranışlarını anlamalarını ve daha kişiselleştirilmiş hizmetler sunmalarını sağlarken, bu verilerin toplanması sürecinde şeffaflık ve etik kurallarına uyulması gereklidir. Müşterilerin verilerinin nasıl kullanıldığını bilmeleri ve bu verilere dair kontrol sahibi olmaları, güven duygusunu pekiştirir. Bu bağlamda, toplanan verilerin güvenilirliği ve doğruluğu, bankaların müşteri ilişkilerini geliştirmesi açısından kritik öneme sahiptir. Müşteri verilerine dair hak sahipliği konusu da titizlikle ele alınmalı, müşterilere verilerinin korunması ve kullanımı konusunda güvence verilmelidir.
Bankacılık sektöründe kişiselleştirilmiş akıllı asistanlar olarak kullanılan sohbet robotları, hem müşteri deneyimini iyileştirme hem de operasyonel verimliliği artırma potansiyeli ile doğru ve etkin kullanıldığında, bankaların rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olacaktır. Gelecekte daha da gelişmesi beklenen bu teknolojiler, bankacılık sektörünün dijital dönüşümünde önemli bir rol oynamaya devam edecektir.
Kaynakça
[1] Self. (2024). The Death Of The Banks. https://www.self.inc/info/the-death-of-the-banks/#historical-banking-trends
[2] Nextmsc. (2023, Eylül). Chatbot in BFSI Market by Platform Type (Web-based and Mobile-based), by Component (Software and Services), by Application (Customer Support, Branding & Advertisement, Data Security & Compliances, and Others), and by End User (Banks, Insurance Companies, and Others) Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2023–2030. https://www.nextmsc.com/report/chatbot-market-in-bfsi.
[3] Maynard, N., Sat, D. (2024, Ocak 23). Global Generative AI in Banking Market: 2024–2030. https://www.juniperresearch.com/research/fintech-payments/banking/global-generative-ai-in-banking-market/
[4] Hong Kong Monetary Authority. (2019, 24 Aralık). Reshaping Banking with Artificial Intelligence. https://www.hkma.gov.hk/media/eng/doc/key-functions/finanical-infrastructure/Whitepaper_on_AI.pdf
[5] OpenAI. ChatGPT (GPT-4). 2024. OpenAI, https://www.openai.com
[6] Puga, J. (2023, Temmuz 5). Banking customer service and chatbots — what you should know. https://www.unblu.com/en/blog/what-are-the-best-use-cases-for-chatbots-in-banking/
[7] Alloy. (2024, Ocak 25). Financial fraud growth slowed in 2023, but losses remained high; Alloy report finds 25% of companies lost over $1M to fraud. https://www.prnewswire.com/news-releases/financial-fraud-growth-slowed-in-2023-but-losses-remained-high-alloy-report-finds-25-of-companies-lost-over-1m-to-fraud-302044017.html
[8] Pallock, Z. (2023, Ağustos 22). What Is an NLP Chatbot — And How Do NLP-Powered Bots Work? https://www.ultimate.ai/blog/ai-automation/how-nlp-text-based-chatbots-work
[9] Infoset. (2021, Ocak 8). Sohbet Robotları Nasıl Çalışır? Sohbet Robotu Mimarilerine Genel Bakış. https://infoset.app/blog/tr/sohbet-robotlari-nasil-calisir/
[10] Enterprise Bot. (2024). ChatGPT Chat Bot In Banking : Revolutionizing The Way We Bank. https://www.enterprisebot.ai/blog/harness-the-power-of-ai-in-banking
[11] LiveChatAI. (2024). Banking AI Chatbots: How to Use, Benefits, Use Cases. https://livechatai.com/blog/how-to-use-ai-chatbots-for-banking-industry
[12] Lembicz, A. (2023, Ocak 11). How to create multiple languages in ChatBot. https://www.chatbot.com/help/build-your-chatbot/how-to-create-multilingual-chatbot/
[13] Smith, S. (2019, Şubat). Bank Cost Savings via Chatbots to Reach $7.3 Billion by 2023, as Automated Customer Experience Evolves. https://www.juniperresearch.com/press/bank-cost-savings-via-chatbots-reach-7-3bn-2023/
