Trong bối cảnh nhu cầu chăm sóc khách hàng ngày càng tăng, Voicebot AI đã trở thành giải pháp tiên tiến giúp tự động hóa quy trình hỗ trợ khách hàng trong ngành tài chính và ngân hàng. Với khả năng thực hiện hàng trăm nghìn cuộc gọi tự động mỗi tháng, Voicebot AI không chỉ giảm chi phí vận hành lên đến 25% mà còn nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.
Theo các báo cáo, giải pháp Voicebot AI có thể xử lý các nhiệm vụ như nhắc nhở thanh toán, tư vấn sản phẩm, và khảo sát khách hàng với độ chính xác và tốc độ vượt trội so với phương thức truyền thống. Đây chính là bước tiến quan trọng giúp các doanh nghiệp tài chính duy trì vị thế và tăng trưởng bền vững.
1. Thách thức của hoạt động chăm sóc khách hàng qua điện thoại truyền thống trong ngành tài chính và ngân hàng
1.1. Chi phí vận hành cao
Việc duy trì đội ngũ chăm sóc khách hàng lớn là một trong những nguyên nhân khiến chi phí vận hành của các doanh nghiệp tài chính và ngân hàng tăng cao. Các chi phí liên quan đến lương nhân viên, đào tạo, và cơ sở hạ tầng hỗ trợ đều rất tốn kém. Đặc biệt, đối với dịch vụ hoạt động 24/7, chi phí càng gia tăng do phải bố trí nhân sự làm việc theo nhiều ca.
Các trung tâm chăm sóc khách hàng qua điện thoại (call center) trong ngành tài chính phải đối mặt với chi phí vận hành rất lớn, đặc biệt là về cơ sở hạ tầng công nghệ, chi phí lao động và tuân thủ các quy định pháp lý.
Ví dụ, việc bảo trì các thiết bị viễn thông như hệ thống điện thoại, tai nghe và hạ tầng mạng có thể tiêu tốn từ 5.000 đến 20.000 USD mỗi năm, tùy thuộc vào quy mô của trung tâm. Ngoài ra, chi phí liên quan đến việc thuê và đào tạo nhân viên, đảm bảo chất lượng dịch vụ có thể chiếm từ 5-10% tổng ngân sách của trung tâm. Đặc biệt, trong các ngành bị quản lý chặt chẽ như tài chính, chi phí tuân thủ các quy định như tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu có thể tăng thêm 10-15% chi phí vận hành.(1)
1.2. Thời gian xử lý chậm
Chăm sóc khách hàng truyền thống thường yêu cầu sự can thiệp của con người vào tất cả các giai đoạn, từ xử lý yêu cầu đơn giản như tra cứu thông tin tài khoản, kiểm tra lịch thanh toán, đến hỗ trợ các vấn đề phức tạp hơn như khiếu nại hay tư vấn sản phẩm. Điều này dẫn đến việc thời gian xử lý yêu cầu kéo dài, gây chậm trễ và không đáp ứng được mong đợi của khách hàng. Ngoài ra, trong giờ cao điểm, số lượng cuộc gọi tăng cao làm cho thời gian chờ đợi của khách hàng càng lâu hơn.
Nghiên cứu từ The Financial Brand cho thấy thời gian chờ trung bình tại các trung tâm chăm sóc khách hàng của ngân hàng là khoảng 60 giây, tuy nhiên, có tới 4.3% khách hàng phải chờ hơn 5 phút. Đặc biệt, tại các ngân hàng lớn, thời gian chờ có thể kéo dài đến 191.5 giây(2), ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng của khách hàng. Theo Bain & Company, khi thời gian chờ vượt quá 10 phút, điểm hài lòng của khách hàng giảm mạnh tới 24 điểm(3). Điều này chứng minh rằng thời gian chờ dài không chỉ gây mất lòng tin mà còn khiến khách hàng dễ từ bỏ việc sử dụng dịch vụ.
1.3. Hiệu quả thấp
Một thách thức lớn khác là giới hạn về thời gian hoạt động của nhân sự. Các trung tâm chăm sóc khách hàng truyền thống không thể hoạt động liên tục suốt 24/7, dẫn đến việc hỗ trợ khách hàng ngoài giờ hành chính trở nên khó khăn. Điều này khiến khách hàng phải chờ đợi đến giờ làm việc tiếp theo để được hỗ trợ, làm giảm trải nghiệm và chất lượng dịch vụ.
Ngoài ra, khối lượng công việc lớn và áp lực từ việc phải xử lý liên tục các yêu cầu trong thời gian ngắn gây ra tình trạng căng thẳng, kiệt sức cho nhân viên dẫn đến tình trạng sai sót trong xử lý thông tin, và giảm chất lượng dịch vụ.
1.4. Thiếu cá nhân hóa
Các hệ thống chăm sóc khách hàng truyền thống gặp khó khăn trong việc cung cấp dịch vụ cá nhân hóa cho từng khách hàng. Nhân viên phải xử lý một lượng lớn cuộc gọi mỗi ngày, dẫn đến việc khó có thể nhớ và phản hồi chi tiết cho từng khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch hay sở thích cá nhân.
Theo khảo sát của PwC, 63% khách hàng mong đợi các doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, thể hiện qua việc các thương hiệu ghi nhớ và đáp ứng nhu cầu cá nhân của từng khách hàng(4). Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa đáp ứng được kỳ vọng này, dẫn đến sự thiếu kết nối và hài lòng từ phía khách hàng. Điều này tạo áp lực lớn cho các tổ chức tài chính trong việc cải thiện và áp dụng công nghệ để nâng cao trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng.
1.5. Khả năng quản lý và giám sát hạn chế
Với quy trình thủ công, việc giám sát chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng cũng gặp nhiều khó khăn. Các nhà quản lý không thể theo dõi và đánh giá toàn diện hiệu suất của tất cả các cuộc gọi, dẫn đến khó phát hiện các vấn đề về chất lượng dịch vụ, tuân thủ quy định, hoặc cảm xúc của khách hàng khi giao tiếp.
2. Voicebot AI – Đột phá mới trong việc nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa chăm sóc khách hàng trong ngành tài chính và ngân hàng
Voicebot AI là giải pháp tự động hóa các cuộc gọi thoại sử dụng trí tuệ nhân tạo. Giải pháp này có khả năng xử lý và phản hồi các câu hỏi từ khách hàng một cách tự động, đồng thời thực hiện các tác vụ như nhắc nhở thanh toán, hỗ trợ tư vấn sản phẩm, ghi nhận phản hồi của khách hàng, quản lý chất lượng và tối ưu vận hành trung tâm CSKH.
2.1. Tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng và nâng cao hiệu quả vận hành
Voicebot AI giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhân lực truyền thống, cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng 24/7 mà không cần tăng ca hay mở rộng đội ngũ. Điều này cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực trong khi vẫn đảm bảo khách hàng luôn được hỗ trợ kịp thời, ngay cả ngoài giờ làm việc.
Với khả năng xử lý hàng loạt yêu cầu từ khách hàng cùng một lúc, Voicebot giúp rút ngắn thời gian chờ đợi và tăng tốc độ phản hồi. Khách hàng không còn phải chờ đến giờ hành chính để được hỗ trợ, và việc xử lý các vấn đề phức tạp cũng trở nên nhanh chóng hơn.
2.2. Giảm chi phí vận hành
Với khả năng xử lý nhiều yêu cầu cùng một lúc, Voicebot AI giảm thiểu đáng kể chi phí nhân sự và vận hành tổng đài. Khi các cuộc gọi và yêu cầu từ khách hàng được xử lý tự động, Voicebot có thể giảm tải công việc cho nhân viên, từ đó giúp doanh nghiệp cắt giảm được chi phí liên quan đến lương, đào tạo và duy trì nhân sự.
Trên thực tế, đối mặt với nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng và duy trì vị thế dẫn đầu, SeaBank đã tích hợp “Nhân viên ảo” vào hệ thống tổng đài, cho phép tự động thực hiện các cuộc gọi đi với các nhiệm vụ như nhắc lịch thanh toán, gia hạn thẻ tín dụng, và gia hạn sổ tiết kiệm.
Mỗi tháng, hệ thống này thực hiện khoảng 300.000 cuộc gọi với năng suất cao gấp 40 lần so với một nhân viên thông thường, giúp ngân hàng duy trì mức độ hài lòng của khách hàng trên 80%. Đặc biệt, giải pháp này giúp SeaBank tiết kiệm 17 tỷ đồng mỗi năm về chi phí vận hành và viễn thông, khẳng định thành công trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động và tối ưu hóa chi phí.(5)
2.3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng
Trong ngành tài chính và ngân hàng, trải nghiệm khách hàng là yếu tố quan trọng để giữ chân và tạo lòng tin. Voicebot AI cải thiện trải nghiệm này bằng cách cung cấp dịch vụ nhanh chóng, liên tục, ngay cả ngoài giờ hành chính. Nhờ khả năng cá nhân hóa, Voicebot dựa trên dữ liệu lịch sử giao dịch của khách hàng để gợi ý sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu riêng biệt của từng người, giúp nâng cao sự hài lòng và tương tác.
2.4. Tối ưu hóa khả năng quản lý và giám sát
Voicebot AI có khả năng ghi lại và phân tích tất cả các cuộc gọi, cung cấp dữ liệu chuyên sâu về hiệu suất chăm sóc khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng phát hiện các vấn đề trong quy trình chăm sóc và thực hiện cải tiến kịp thời, nâng cao chất lượng dịch vụ. Với những lợi ích vượt trội về hiệu suất và tiết kiệm chi phí, Voicebot AI đang trở thành giải pháp quan trọng giúp các doanh nghiệp tài chính và ngân hàng cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng trong thời đại số hóa.
Cụ thể, Home Credit Vietnam thực hiện hàng trăm nghìn cuộc gọi thu hồi nợ mỗi tháng nhưng gặp khó khăn trong kiểm soát chất lượng do hạn chế nhân sự. Để giải quyết thách thức này, công ty đã triển khai giải pháp FPT AI Enhance, giúp tự động hóa quy trình quản lý chất lượng tổng đài, tự động đánh giá và chấm điểm các cuộc gọi đi (outbound) dựa trên các tiêu chí như: giới thiệu cuộc gọi, mục tiêu cuộc gọi, thu thập thông tin…
Giải pháp này có thể tự động đánh giá 200-300 nghìn cuộc gọi mỗi tháng, trong khi chỉ có 0.5% cuộc gọi cần được đánh giá lại bởi nhân viên kiểm soát chất lượng. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất tổng đài, giảm thiểu sai sót và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng(6)
Voicebot AI không chỉ là một giải pháp công nghệ mà còn thay đổi cách chăm sóc khách hàng trong ngành tài chính. Bằng khả năng tự động hóa và xử lý nhanh chóng khối lượng lớn cuộc gọi, Voicebot AI giúp tối ưu chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Đây là bước đi chiến lược giúp các doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh trong thời đại số hóa, đảm bảo sự phát triển bền vững và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng.
Tài liệu tham khảo:
- B2B Appointment Setting. (n.d.). Call center cost breakdown.
- The Financial Brand. (n.d.). Call center wait times can drive—or destroy—customer loyalty.
- Bain & Company. (n.d.). Please don’t hold: Better banking call center experience [Snap Chart].
- Retail Customer Experience. (n.d.). Consumers expect personalization, reveals report
- FPT AI. (n.d.). Cuộc đua ngân hàng số: Ứng dụng các giải pháp AI vào quy trình vận hành.
- FPT AI. (n.d.). Home Credit Việt Nam ứng dụng AI để phục vụ khách hàng tốt hơn
