Costo dello sviluppo di AI conversazionale nel sistema bancario nel 2023.

'Cost of developing conversational AI in banking system in 2023.'

Man mano che i canali digitali continuano a proliferare e le aspettative dei clienti aumentano, le istituzioni finanziarie si trovano di fronte al compito arduo di offrire esperienze senza soluzione di continuità, personalizzate ed efficienti, il tutto mantenendo sotto controllo le spese.

I settori finanziari e bancari stanno usando tecnologie alimentate dall’Intelligenza Artificiale per affrontare queste sfide. Secondo recenti rapporti, il valore globale dell’IA nell’ecosistema bancario è stato stimato a $3,88 miliardi nel 2020 e si prevede che raggiungerà i $64,03 miliardi entro il 2030, registrando un CAGR del 32,6% dal 2021 al 2030.

L’integrazione dell’IA conversazionale nei servizi finanziari può creare opportunità promettenti per migliorare le esperienze dei clienti, semplificare le operazioni e offrire servizi innovativi. Il software di conversazione bancaria consente ai clienti di interagire con i bot alimentati dall’IA per accedere ai loro conti, trasferire fondi e effettuare pagamenti.

Uno dei principali vantaggi dell’incorporazione di questa tecnologia nel settore bancario è la riduzione dei costi di assistenza clienti, poiché le attività di routine sono automatizzate mentre l’assistenza personalizzata è gestita in modo efficace. Sfruttando l’IA conversazionale, le istituzioni finanziarie possono offrire servizi senza soluzione di continuità ed efficienti ottimizzando le loro risorse.

• David Autor nominato Scienziato Distinguito NOMIS 2023
• Artista Tecnico costruisce un grande Mammut lanoso con NVIDIA Omniverse USD Composer in questa settimana Nello Studio NVIDIA.
• Top 7 casi d’uso di ChatGPT nel 2023

Diversi rapporti suggeriscono anche che alcune grandi banche come Citigroup, Bank of America, JPMorgan Chase & Co. e American Express stiano cambiando il modo in cui conducono le loro attività e gestiscono i loro centri di chiamata. Con oltre 3,3 milioni di dipendenti nei call center negli Stati Uniti, queste aziende stanno investendo nei servizi di sviluppo di IA per creare soluzioni incentrate su chatbot basati sull’IA per automatizzare la maggior parte delle richieste dei clienti e ridurre i costi di assistenza clienti. Questo significativo cambiamento nel modo in cui queste aziende investono efficacemente nella tecnologia dell’IA consente loro di semplificare le operazioni e tagliare le spese.

Se queste statistiche sono in grado di guidare il tuo cambiamento incrementale verso l’incorporazione del software di IA conversazionale nella tua attività, è ora il momento giusto per sfruttare la crescente quota di mercato. Questo articolo ti aiuterà a capire il costo di sviluppo dell’IA conversazionale nel sistema bancario nel 2023 e i fattori che lo influenzano.

Quanto costa sviluppare il software di IA conversazionale per i sistemi bancari nel 2023?

Per darti un’idea approssimativa, lo sviluppo di una piattaforma di IA conversazionale può costare da $45.000 a $300.000, o più . Ci sono diversi fattori che influenzano il budget di sviluppo complessivo, tra cui il tipo di software da sviluppare, la complessità delle funzionalità da incorporare, la posizione della società di sviluppo software, il design UI/UX della piattaforma, le tariffe orarie degli sviluppatori, ecc.

In altre parole, la complessità complessiva del software è il fattore decisivo che influisce sul suo costo di sviluppo. Ad esempio, un software di IA conversazionale altamente complesso con un vasto elenco di funzionalità costerà inevitabilmente di più rispetto a un semplice chatbot conversazionale basato sull’IA con funzionalità minime. Esaminiamo in dettaglio i fattori che influenzano il costo di sviluppo qui di seguito:

Personalizzazione

La portata della personalizzazione richiesta per allineare il chatbot alle esigenze specifiche e al marchio dell’istituzione finanziaria può influire sulle spese di sviluppo. Adattare il chatbot per gestire richieste specifiche del settore, rispettare i requisiti normativi e riflettere l’identità distintiva dell’azienda può comportare costi aggiuntivi.

Posizione dell’agenzia di sviluppo software

La posizione del team di sviluppo software assunto può influire direttamente sul costo complessivo di sviluppo del software di IA conversazionale. Ad esempio, il tasso orario di sviluppo in regioni come l’Asia varia da $30-$40. D’altra parte, le tariffe orarie di sviluppo nelle regioni come gli Stati Uniti e il Regno Unito sono estremamente elevate e variano da $100 a $120.

Integrazione con i sistemi di backend

L’integrazione del chatbot conversazionale basato sull’IA con i sistemi di backend, come CRM o database bancari, può essere complessa e richiedere tempo. Questo processo può aggiungere al costo complessivo di sviluppo. Pertanto, si dovrebbe considerare questo mentre si decide il budget per il progetto.

Capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

L’incastro e la precisione degli algoritmi e dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizzati nel software di IA conversazionale possono influire significativamente sul costo di sviluppo. Le avanzate capacità di elaborazione del linguaggio naturale richiedono un’ampia formazione dei dati, l’ottimizzazione degli algoritmi e il miglioramento continuo, tutto ciò può avere un effetto considerevole sul budget complessivo.

UI/UX Design del Software

L’incorporazione di un design dell’interfaccia che sia sia facile da usare che intuitivo, insieme alla creazione di una esperienza utente ininterrotta, può impattare direttamente il costo di sviluppo. Inoltre, includere funzionalità avanzate come il riconoscimento vocale, il supporto multilingue o elementi visivi può richiedere risorse extra e competenze specializzate.

Manutenzione

È essenziale tenere a mente che la manutenzione e gli aggiornamenti continui sono cruciali per far decollare il software del chatbot e allinearlo agli interessi dell’utente. È importante destinare un budget per il miglioramento continuo, la correzione degli errori, il potenziamento della sicurezza e gli aggiornamenti futuri, al fine di mantenere il chatbot in esecuzione in modo fluido ed efficiente.

Dimensioni del Team e Competenze

Il costo dello sviluppo può variare in base alle dimensioni e alle competenze del team di sviluppo software assunto. Ad esempio, è possibile scegliere tra l’assunzione di freelancer o la semplice esternalizzazione del progetto a un’agenzia di sviluppo software dedicata. L’assunzione di freelancer può ridurre il costo complessivo, ma può anche avere un impatto negativo sulla qualità complessiva del software, considerando la mancanza di competenze e risorse. D’altra parte, l’outsourcing del progetto di sviluppo software di intelligenza artificiale conversazionale a un team dedicato può aiutare a sfruttare la loro eccezionale competenza e una serie di risorse, ottimizzando al tempo stesso i costi complessivi.

Funzionalità

Le funzionalità integrate nel software di intelligenza artificiale conversazionale impattano direttamente il budget complessivo di sviluppo. Per un’applicazione che guadagni rapidamente terreno sul mercato, è importante implementare un set di funzionalità estese che siano facili da usare e migliorino l’esperienza utente, semplificando il processo bancario.

Funzionalità da Integrare in un Robusto Software di Intelligenza Artificiale Conversazionale per l’Industria Bancaria

Informazioni sull’account: Un chatbot conversazionale basato su IA ben progettato deve essere in grado di offrire agli utenti un aggiornamento in tempo reale sul saldo del loro account, sulla cronologia delle transazioni recenti, ecc.

Trasferimenti di fondi e pagamenti: Gli utenti dovrebbero essere in grado di avviare trasferimenti di fondi tra più account, ottenere ricevute di trasferimento digitali, pagare le bollette ed eseguire altre query finanziarie, ecc., attraverso un’interfaccia chatbot interattiva.

Raccomandazioni di prodotto: Il chatbot deve essere in grado di valutare le preferenze dei clienti, gli obiettivi finanziari e i profili di rischio e fornire raccomandazioni di prodotto personalizzate, inclusi opportunità di investimento, polizze assicurative, ecc.

Rilevamento delle frodi: Il chatbot conversazionale basato su IA deve essere in grado di identificare transazioni sospette e allo stesso tempo aiutare a segnalare attività fraudolente e offrire consigli sulla sicurezza per facilitare un’esperienza bancaria sicura.

Supporto clienti 24X7: I chatbot devono avere la capacità di gestire ed effettuare risposte efficienti a una vasta gamma di domande dei clienti, che vanno dalla gestione dell’account ai servizi con carta, ai tassi di interesse e ad altre domande frequenti, in qualsiasi momento della giornata.

Supporto linguistico e di canale: Un chatbot conversazionale basato su IA deve essere in grado di adattarsi alle richieste dei clienti in più lingue e attraverso diverse piattaforme come siti web, app mobili e social media per garantire un’esperienza utente fluida e coerente.

Analisi dei dati: I chatbot devono essere in grado di raccogliere importanti dati sui clienti, consentendo alle aziende di analizzare tendenze, preferenze e comportamenti. Queste informazioni possono essere utilizzate per informare le strategie aziendali e creare offerte personalizzate.

Conclusione

Per implementare con successo un software di intelligenza artificiale conversazionale, le organizzazioni devono valutare attentamente le proprie esigenze, collaborare con sviluppatori esperti e bilanciare costo e funzionalità. Riconoscendo i principali fattori di costo e prendendo decisioni informate, le società finanziarie possono sfruttare l’IA conversazionale per rivoluzionare le interazioni con i clienti e migliorare la loro presenza digitale nel costantemente evolvendosi panorama finanziario.

L’assunzione di una delle migliori aziende di intelligenza artificiale può aiutare a offrire una testa di partenza per sfruttare questo spazio di mercato competitivo, mentre si dà priorità alla personalizzazione e alla personalizzazione per la propria attività.