2025年銀行業聊天機器人：優勢、應用案例與最佳實踐

銀行聊天機器人充當虛擬客服代表，能夠即時處理顧客查詢而不會延遲。根據一份報告，預計到2026年將有超過一億一千零九萬用戶使用銀行的聊天機器人。 這顯示了金融聊天機器人的快速增長和良好前景。

在本指南中，我們將揭示有關銀行業聊天機器人的所有資訊，包括其優勢、應用案例、操作步驟等等。 但首先，讓我們瞭解銀行業面臨的挑戰。

銀行業的主要挑戰

銀行業正處於數位革命的中間。 快速發展的技術、變化的顧客期望和不斷增長的競爭給銀行業帶來了許多挑戰。

銀行面臨的一些主要挑戰，突顯了對聊天機器人的需求，如下：

• 數位服務的需求：顧客期望更多數位服務以獲得即時銀行服務。
• 高運營成本：傳統銀行業務涉及更多人力、手動流程和過時系統，這通常導致運營效率低下和成本增加。
• 金融科技的顛覆：越來越多的金融科技公司正在影響傳統銀行業的業務，促使銀行提供更快和更便宜的解決方案。
• 合規要求：銀行必須應對越來越多的新法規。
• 網路犯罪：隨著數位化的推進，網路威脅和網路犯罪也在增加，並且變得難以應對。
• 技術革新：技術革新的快速步伐既帶來機遇也帶來挑戰。銀行需要利用技術創新來保持競爭力並提供最佳服務體驗。 同時，他們必須確保這些整合不會擾亂運營並導致安全漏洞。

簡而言之，銀行業正在經歷一場徹底的變革，這為他們帶來了新的競爭和挑戰。

然而，一些正確的措施可以帶來顯著的變化。 例如，在銀行業中使用聊天機器人可以為客戶提供個性化的數位服務，降低運營成本，提高競爭力等等。

因此，讓我們將重點轉向銀行業的對話式人工智慧，以及聊天機器人如何成為改變遊戲規則的工具。

什麼是銀行業的聊天機器人？

銀行業的聊天機器人，或稱銀行聊天機器人，是提供個性化數位協助給客戶的軟體解決方案。 它們使用自然語言處理（NLP）和機器學習，與客戶進行像人一樣的對話，並回答他們的查詢，這些查詢通常由人工服務代理回答。

透過銀行業的對話式人工智慧，客戶可以獲得一個虛擬客服代表。 該代表可在不同的數位渠道上全天候提供服務，並回答與帳戶相關的問題或一般查詢，如帳戶餘額、貸款查詢等。 此外，聊天機器人還可以主動發送有關活動或重要更新的通知。

銀行聊天機器人的主要使用案例包括：

• 自動化基本銀行活動
• 回答常見問題
• 故障排除
• 發送提醒
• 推薦產品
• 提供見解和分析

簡而言之，銀行業的聊天機器人可以幫助自動化常見的客戶查詢，為客戶提供數位化服務，並降低運營成本。

銀行聊天機器人如何運作？

銀行聊天機器人的工作原理圍繞著使用自然語言處理和機器學習算法來理解和回應客戶查詢。

客戶可以透過網站或其他可訪問的平台與聊天機器人互動並提出問題，例如：

• 我目前的餘額是多少？
• 我如何申請信用卡？
• 我想申請房貸。

聊天機器人將解釋問題並查看其預先訓練的數據以找到最相關的回應。 它還可以從銀行的數據庫中獲取實時數據，例如當前的帳戶餘額。 隨後，聊天機器人給出準確的回應。

銀行業的對話式人工智慧聊天機器人可以與客戶進行反覆的對話，直到他們的問題得到解決。 它們還可以在客戶要求時將查詢轉交給人工客服代理。 此外，它們還會從客戶的回應中學習，隨著時間的推移提高準確性。

金融聊天機器人的優勢

金融領域的人工智慧帶來許多好處，從顧客滿意度到運營效率等。 以下是整合金融聊天機器人的一些關鍵優勢：

個性化體驗

71% 的顧客希望企業提供個性化互動。 聊天機器人是提供顧客期望的個性化體驗的途徑。

聊天機器人可以根據顧客的需求回應，從而提高他們的滿意度。 例如，如果一位顧客想查詢餘額，而另一位顧客想獲得產品推薦，聊天機器人可以相應地協助他們。

全天候可用性

銀行聊天機器人不需要休息或睡眠。 它們可以 24/7 全天候運行，隨時準備為顧客服務。 顧客可以在半夜兩點與聊天機器人互動並獲得所需的協助。 這種即時的客戶服務，是現今，顧客對銀行的期望。

自助服務

銀行中的聊天機器人為顧客提供自助服務功能。 使用機器人，顧客可以獲取帳戶信息、更新個人資料信息並管理其他活動。 簡而言之，自助服務可以幫助顧客在不需要訪問分行或致電代表的情況下解決許多問題。

運營效率

聊天機器人可以處理常見問題和其他人類代理必須應對的常見問題。 這意味著銀行可以自動回應常見查詢，讓人類代理專注於更複雜的問題。 其次，它還減少了需要大量人力支持團隊和內部資源的需求。 所有這些屬性都促進了運營效率和成本節約。

追加銷售和交叉銷售策略

銀行為顧客提供廣泛的金融產品，無論是帳戶類型、投資選擇、貸款還是信用卡。 因此，人工智慧在銀行業的一個好處是聊天機器人可以包含追加銷售和交叉銷售策略。 聊天機器人可以分析顧客的交易歷史和消費習慣，並相應地推薦金融產品。

提供更深入的顧客洞察

聊天機器人能夠收集和分析顧客的互動數據，從而提供更深入的顧客洞察。 這些分析可以幫助銀行更好地理解顧客需求，並提供更具針對性的服務和產品。

銀行業的聊天機器人不僅僅是問題解決者。它們還可以提供實用的分析數據。 它們記錄並分析與客戶的互動，提供實用的分析報告。 根據這些數據，銀行可以做出數據驅動的決策。 例如，聊天機器人可能會指出許多用戶在訪問網路銀行時遇到錯誤。 因此，銀行可以著手解決該問題。

銀行業聊天機器人的範例

許多銀行已經積極使用聊天機器人來為客戶提供數位化支援體驗。 因此，讓我們列出一些目前可用的金融聊天機器人：

範例 1# 美國銀行的 Erica

美國銀行提供 Erica，一種銀行業的對話式人工智慧，協助客戶自行處理多項銀行業務。 他們可以使用聊天機器人來檢查餘額、支付帳單、轉帳、獲取消費分析等。

範例 2# 滙豐銀行的 Amy

Amy 是滙豐銀行的聊天機器人，可以幫助回答常見問題、提供帳戶餘額等。 它還可以找到附近的 ATM 位置並提供有關銀行產品/服務的數據。

範例 3# Capital One 的 Eno

Capital One 也提供類似的金融對話式人工智慧，名為 Eno。 這個聊天機器人可以檢查帳戶餘額、提供先前的交易記錄、支付帳單等。

如何建立銀行業聊天機器人？

在銀行業建立聊天機器人並不困難。 現在有易於使用的聊天機器人建構工具，可以幫助您創建一個功能齊全的聊天機器人，而無需編碼。 其中一個最佳的聊天機器人建構工具是 GPTBots。

GPTBots 是一個無需編碼的人工智慧機器人平台，用於構建商業聊天機器人。 它提供了一個視覺化建構器來自訂聊天機器人的流程，無需編碼。 它可以透過簡單的上傳過程來訓練您的銀行數據。 此外，它可以整合大型語言模型與銀行的數據和服務，以提供客戶即時存取銀行服務。

GPTBots 的所有上述功能幫助金融機構利用人工智慧在銀行業的優勢。 事實上，GPTBots 的對話式人工智慧聊天機器人可以解決高達 95% 的客戶支援問題，並將潛在客戶增加 300%。

覺得驚豔嗎？請查看以下步驟以瞭解如何使用GPTBots在銀行業構建聊天機器人：

步驟1. 前往GPTBots.ai網站並註冊。 在主控制台中，點選「新建機器人」，然後從空白開始或使用預設範本。

步驟 2. 自訂機器人的設定，例如確定大型語言模型 (LLM)、回應長度等。 在「身份提示」中，解釋機器人的角色、技能和其他細節。

步驟 3. 接下來，您應該使用知識庫訓練機器人。 為此，點選知識 > 文件，並從 PDF、試算表、網站 URL 等上傳公司數據。該工具將智能地提取有用的見解。

步驟 4. 訓練機器人後，進入「偵錯」模式並測試其性能。

步驟 5. 一旦您完成了聊天機器人的設置，前往整合並將聊天機器人整合到您偏好的平台中。 例如，如果您想在網站上整合，可以使用 Bubble Widget 整合選項。

透過 GPTBots 的無代碼方法，您可以輕鬆創建金融聊天機器人。

銀行業聊天機器人的最佳實踐

今天，61% 的客戶每週都會透過數位渠道與銀行互動。 當銀行整合聊天機器人時，可以提升顧客參與度和滿意度。 然而，提供最佳的聊天機器人體驗給顧客同樣重要。

從這個角度來看，以下是一些可以優化您在銀行業使用會話式 AI 的最佳實踐：

符合客戶需求

銀行業的會話式 AI 只有在符合您的客戶需求時才有效。在建立聊天機器人之前， 您應該知道客戶想要什麼。他們是否需要 24/7 全天候支援、自助服務功能或其他？ 根據此，您應該創建符合其需求的聊天機器人。

強大的安全性和合規性

聊天機器人處理敏感的客戶數據和交易。 因此，重要的是要特別強調安全性和遵守規則和法規。 一些最佳實踐包括多因素身份驗證、安全訊息通道、遵循GDPR等。

與現有銀行系統的無縫整合

聊天機器人需要訪問銀行數據庫以完成銀行業務。 這意味著它們必須妥善整合與銀行系統，如 CRM、帳戶管理或交易處理系統。

全方位全渠道支援

建立一個可以促進全方位全渠道支援的聊天機器人，即它可以整合所有客戶可以使用的通信平台，如網站、WhatsApp、Telegram等。 全方位全渠道支援為客戶提供便利，讓他們可以從自己偏好的渠道與銀行互動。

持續更新

銀行業的聊天機器人不是一次性的事情。 您需要根據不斷變化的客戶需求和市場動態更新機器人的新資訊和功能。 因此，持續更新機器人並保持其對客戶的相關性。

結論

銀行業的聊天機器人正成為獲取銀行客戶服務的新興方式。 它們可以簡化運營，提升客戶體驗，並幫助銀行推動數位轉型以保持競爭力。 因此，是時候採取第一步，現代化銀行服務並提升客戶互動。 請試試 GPTBots 並創建您自己的金融聊天機器人。