Kapat
Müşteri Bildirim ve Deneyim Yönetimi Konulu Bloglar

Bankalar Yapay Zekanın Gücüyle Nasıl Verimlilik Artışı Sağlıyorlar?

Yapay Zeka dedikleri…

Yapay zeka ve öğrenen makina gündelik hayatımızda yer almaya başladıkça bu teknolojinin geniş çaplı kullanımı bir tür yarışa dönmeye başladı. Finansal kurumlar büyük operasyonlarında oluşan gizli verimlilik kaybı noktalarını analiz ederek bunu azaltabilmek için öğrenen makinanın tahmin gücünü kullanmaktadırlar. Öğrenen makina bir yandan operatörlerin yaptıkları işlemlerdeki davranış kalıplarını tespit ederken diğer yandan da bir sonraki işlemin otomatik iş akışına yönelmesi için doğru kategori tahminlemesini yapabilmektedir.

Bankalar Yapay Zekanın Gücüyle Nasıl Verimlilik Artışı Sağlıyorlar?

Finans kurumları en iyi çözümü uygulamak istedikleri için öğrenen makina teknolojisi yardımı ile operasyonel maliyetlerini ve insani operasyonel hataları minimum seviyeye indirme yarışındalar.

Bankalarda yoğun işlem hacmine sahip çağrı merkezleri, müşteri hizmetleri yönetimi, şubeler gibi birimler hem dramatik iş gücü kaybının hem de operasyonel hata riskinin yüksek olduğu organizasyonlardır. Milyonlarca müşterinin aradığı bir çağrı merkezinde günde yüzlerce çağrı karşılayan bir müşteri temsilcisinden beklenen şey her çağrıda müşterinin talebini doğru anlaması ve doğru kategorize ederek doğru çözüm yaratması ya da kendi çözüm sunamıyorsa da önceden planlanmış ilgili iş akışını tetikleyerek talebi yönlendirmesidir.

Cornell Üniversitesinde yapılan bir araştırmaya (☛) göre sıradan bir insan günde sadece yemekle ilgili ortalama 226,7 karar veriyormuş. Bazı internet kaynakları insanların günde 35.000 karar aldığını iddia ediyor. Bunun önemli bir kısmının bilinçdışı verildiğini varsayacak olursak yine de bir insanın günde 2000 civarında karar verdiği söyleniyor.

Peki beyaz yakalı bir profesyonel işi nedeniyle kaç operasyonel karar alıyordur sizce? Tahminen daha fazla…

Burada asıl sorulması gereken soru şu: alınan karar sayısı arttıkça bu kararlarda hata yapılma oranı artar mı?

Bu bir olasılık öngörüsüyse arttığını iddia etmek saçma olmayacaktır. Şu durumda, bankacılık gibi akçeli riskleri olan operasyonlarda yapay zeka ve öğrenen makina kullanmak bu riskleri daha etkin yönetmeye yardımcı olur.

Bankalar hata risklerini minimuma indirmek ve operasyonel verimliliklerini sürekli gözden geçirmek zorundadırlar. Bu nedenle özellikle müşterilerden aldıkları bildirimleri sınıflandırırken öğrenen makinanın kendilerine sağladığı basit ama çok etkili bir yardımcı fonksiyonunu kullanıyorlar. Müşteri temsilcisi müşterinin bildirimini klavyesinin tuşlarına basarak müşteri hizmetleri yönetimi uygulamasına kaydetmeye başladığı anda bu bildirimin hangi tür işlemle ilgili olduğu önerisi %90 doğruluk payıyla otomatik olarak belirlenmektedir. Buradaki işin püf noktası, öğrenen makinanın metin içerisindeki karakterler arasında bilişsel bir örüntü tespiti ve müşteri temsilcisinin bu örüntü ile ilintili davranışlarının sensörler aracılığı ile kaydedilmesinde yatıyor….

Üstelik bu teknoloji aynı zamanda bu işlemlerin yapılması için ayrılan zamanı da asgari düzeye çekiyor. Çünkü metin halindeki bir bildirimi otomatik iş akışlarına yönlendiren yapay zeka destekli bildirim yönetimi platformunuz; self servis portal, chat, email, sosyal medya gibi kanallardan gelen onbinlerce bildirimi önceden tasarladığınız bildirim kategorilerine göre özelleştirilmiş akış adımları ile ilgili çalışanlara otomatik olarak atayarak çözüm hızınızı artırmaktadır.

Hepimiz günde aldığımız binlerce kararın bazılarında hata yaparız. Ancak hatalarımızın çoğu kendimizle ilgili olduğu için çok da önemsemeyiz. Buna karşın başkaları adına karar alan operasyon yetkilileri, müşteri hizmetleri çalışanları, çağrı merkezi operatörleri?? Onların hata paylarını minimum düzeye indirebilmeleri için teknolojinin nimetlerinden yararlanmaları gerekir.

Sanılanın aksine yapay zeka ya da öğrenen makina teknolojisi hiç bir zaman çağrı merkezlerinin, operasyon birimlerinin yerini alamayacak belki. Ancak daha çok, bu büyük yapılarda oluşabilecek operasyonel insani hata riskini azaltarak işgücü verimliliğinin artmasına doğrudan katkıda bulunacak.

Peki siz bu yeniden gündeme gelen yapay zeka ve öğrenen makina teknolojisinin avantajlarından ne kadar yararlanıyorsunuz?

Gurkan Platin,

Temmuz 2018

Dip Not:☛ Wansink, Brian and Jeffrey Sobal (2007), “Mindless Eating: The 200 Daily Food Decisions We Overlook,” Environment and Behavior 39:1, 106-123

< BİR ÖNCEKİ MAKALE BİR SONRAKİ MAKALE >
Müşteri Hizmetlerinde
Dijital Dönüşüm İçin:

KVKK Aydınlatma Metni