Межа автоматизації: чому фінансова підтримка клієнтів все ще потребує людей

Протягом останнього десятиліття фінансова галузь розглядала автоматизацію як чарівну панацею для вирішення проблеми зростання витрат, довгих черг та нетерплячих клієнтів. Безсумнівно, чат-боти-помічники, будучи рушійною силою хвилі автоматизації, обіцяли швидкість, масштаб та доступність, з якими жодна людська команда не могла зрівнятися. І в багатьох відношеннях вони виконали свою обіцянку, оскільки сьогодні приблизно 73% Глобальні банки активно впроваджують підтримку штучного інтелекту, що допомагає обробляти мільйони запитів щомісяця. Однак реальність не така солодка, як здається.

Задоволеність клієнтів банківськими чат-ботами залишається найнижчий серед каналів цифрових послуг, тоді як 65% людей кажуть, що, ймовірно, залишать бізнес після негативного досвіду роботи з чат-ботом. Отже, ефективність реальна, проте довіра, яка є основою фінансових відносин, все ще відсутня. Давайте розглянемо це детальніше.

Швидкі перемоги, тривала недовіра

Автоматизація зробила підтримку клієнтів швидшою та дешевшою. Це факт. Саме тому так багато компаній сьогодні беруть участь у перегонах штучного інтелекту, автоматизуючи та оптимізуючи як рутинні завдання, так і допомогу клієнтам. А завдяки аутсорсингу рутинних запитів штучному інтелекту, банки та фінтех-компанії вже заощаджують мільярди доларів щороку.

Показовим прикладом є Klarna. Наприклад, у 2025 році її чат-бот оброблена понад 1.3 мільйона розмов з клієнтами щомісяця, що скорочує середній час обробки з приблизно дванадцяти хвилин до менш ніж двох. За будь-яким операційним показником це прорив і явне джерело економії.

Однак ефективність не автоматично перетворюється на задоволення клієнтів. На різних ринках опитування Показувати що менше половини клієнтів банку задоволені взаємодією з чат-ботами, і лише близько 1% кажуть, що обрали б бота замість інших каналів обслуговування. Klarna сама зіткнулася з цією проблемою: попри всі підвищення ефективності, їй довелося рехір людські агенти після хвилі розчарування клієнтів. Іншими словами, те, що спрацювало для витрат, не спрацювало для стосунків.

У цьому парадокс автоматизації. Ефективність може позитивно відображатися на балансі, але довіра завжди відображається на поведінці клієнтів. А коли довіра підривається, клієнти схильні йти, шукаючи кращої відповідальності та впевненості. Що викликає очевидне питання: якщо автоматизація забезпечує масштабування, чому клієнти все ще відчувають себе недостатньо обслуговуваними?

Де автоматизація досягає своєї мети

Штучний інтелект блищить у простих завданнях, але зазнає невдачі, коли ставки стають вищими. Чат-бот може відповідати на перевірки балансу за лічені секунди, але він не працює, коли переказ затримується або з'являється позначка відповідності. У такі моменти клієнти почуваються покинутими, а установи стикаються з ризиками, які не може охопити жоден показник ефективності.

Перша тріщина — це емпатія, а точніше, її відсутність. Десятиразове повторення одного й того ж рядка «ваша транзакція обробляється» мало що дає клієнту, який чекає на зняття великої суми. Роздратування швидко зростає, тому що клієнти хочуть лише відповідальності: когось, хто може пояснити затримку, визнати проблему та пообіцяти вирішення. Без цієї впевненості розчарування поширюється та швидко руйнує репутацію. А тон — це лише початок…

Фінансові послуги працюють за винятками, такими як регуляторні особливості, транскордонні перекази або незвичайна активність на рахунках. Це саме ті випадки, коли провали чат-ботів очевидні. Уявіть собі, що фінансовий директор за кордоном виявляє, що корпоративна картка заморожена напередодні виплати заробітної плати. Бот, як мінімум, цитуватиме правила, тоді як людина може втрутитися та домовитися про виплату заробітної плати.

Найбільше занепокоєння, однак, викликає конфіденційність даних. Багато клієнтів не впевнені у своїй конфіденційності, коли діляться фінансовою інформацією з ботом, бо вони просто не знають, хто насправді за це відповідає. Тож вагання призводять до уникнення, а це підриває саму ефективність, для якої розгортається автоматизація. Що ще важливіше, у фінансах такі недоліки ніколи не вислизають від уваги регулятора.

Не так давно Бюро фінансового захисту споживачів попередили «циклів приреченості», коли клієнти, які оскаржували звинувачення, потрапляли в пастку нескінченних циклів неправильних відповідей — іноді навіть отримували штрафи. Для установ, що стоять за ними, такі збої швидко переростають з поганого обслуговування в відповідальність за дотримання вимог.

Як наслідок, автоматизація сама по собі не може впоратися з навантаженням, оскільки штучний інтелект обробляє лише прості речі. Ось чому справжня сила полягає в гібридних моделях, які поєднують масштабованість з підзвітністю.

Збільшення, а не заміщення

Придивіться уважніше, тримати людей у ​​курсі подій не є старомодним. Я б навіть сказав, що це найнадійніший спосіб запобігти посиленню регуляторного контролю, репутаційним кризам та невдоволенню клієнтів. З цієї причини найефективніші фінансові установи зараз розробляють підтримку як багаторівневу систему, де штучний інтелект доповнює людських консультантів, а не намагається їх замінити.

Окрім простих завдань, таких як перевірка балансу, скидання пароля опівночі або позначка підозрілої активності, ШІ також може попередньо заповнювати історію клієнтів, перш ніж агент приєднається до розмови, щоб проблему не потрібно було повторювати. Це допомагає звільнити людські команди, щоб зосередитися на випадках, де важливі емпатія та судження.

І ці справи часто є найделікатнішими, яскравим прикладом чого є суперечки про шахрайство. У 2025 році одна фірма парний Технологія OpenAI з людським наглядом: ШІ відстежував транзакції на наявність аномалій, тоді як людські агенти пояснювали та вирішували позначені випадки з ураженими клієнтами. Отже, ШІ займався виявленням, а люди – вирішенням — система, яка була одночасно швидкою та надійною.

Деякі фірми йдуть далі та використовують прогнозну аналітику, щоб перевести підтримку з реактивної на проактивну. Якщо торгова активність клієнта раптово сповільнюється, система може виявити цей сигнал, що спонукає менеджера зі зв'язків із клієнтами зателефонувати: «Я помітив, що ви сповільнили торгівлю — чи не хотіли б ви разом переглянути свій портфель?» Іншими словами, алгоритм виявляє паузу, але лише люди перетворюють її на розмову, яка будує довіру.

Підсумок

Насправді, гібридна підтримка — єдина модель, яка дійсно відповідає складності сучасних фінансів. Машини забезпечують швидкість, необхідну установам, тоді як люди висловлюють свою думку та надають «людський підхід», на який покладаються клієнти. Разом вони створюють стійкість там, де автоматизації просто не вистачає.

Фірми, які рухаються в цьому напрямку, будуть як йти в ногу з часом, так і встановлювати стандарти обслуговування на роки вперед. Інші ризикують зіткнутися з вищими витратами, посиленням регуляторної уваги та нестабільними стосунками з клієнтами. У фінансових послугах довіра залишається основою — єдиною константою, яку не можна ставити під загрозу.