Obtener un reembolso puede ser una pesadilla: largos tiempos de espera, excepciones ocultas en letra pequeña que no leyó o múltiples llamadas para hacer un seguimiento. Pero el nuevo chatbot de Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP), “BOB” (BSP Online Buddy), podría cambiar esto para los consumidores de Filipinas.

BOB permite a los consumidores presentar quejas contra instituciones financieras supervisadas por BSP (BSFI) a través de simples mensajes de chat. Un informe de Smart Parenting le dice a la historia de un consumidor llamado Kitty que se frustró esperando un reembolso de su banco que nunca llegó hasta que se enteró de BOB y compartió su queja con el chatbot. Después de esperar meses por una respuesta de su banco, la cuenta de Kitty fue reembolsada solo seis días después de comunicarse con BOB. 

La historia de Kitty muestra cómo las nuevas tecnologías, como los chatbots, pueden mejorar la protección del consumidor al tiempo que reducen la carga de los reguladores para manejar manualmente cada queja. Para comprender cómo funciona BOB y cómo se puede mejorar, Innovations for Poverty Action (IPA) y el BSP analizaron los datos del primer año de chatbot: 1,372,534 1 2020 mensajes entre BOB y los consumidores desde el 31 de agosto de 2021 hasta el XNUMX de julio de XNUMX.

 

Figura 1: Proceso para convertir chats BOB en categorías de protección al consumidor usando procesamiento de lenguaje natural

Como muestra la Figura 1, la IPA y el BSP convirtieron todas las palabras de estos mensajes en puntos de datos y luego ordenaron los mensajes en ocho conjuntos de palabras clave relacionadas con diferentes temas de protección al consumidor. Los chats se analizaron por tipo de BSFI, datos demográficos del consumidor (cuando estaba disponible) y si el chat se completó o finalizó en medio de la conversación. Algunos de los hallazgos clave de nuestro análisis se destacan a continuación.:

 

Figura 2: Volúmenes de conversaciones BOB por tema de protección al consumidor

1. Las quejas más comunes fueron el servicio al cliente y los problemas relacionados con los préstamos. Nuestro análisis de palabras clave encontró que los problemas con el servicio al cliente dominaron las quejas de chat y redes sociales. El segundo tipo de queja más común fue sobre los prestamistas (Figura 2). Para un regulador como BSP, monitorear los volúmenes en los temas de chat podría proporcionar señales tempranas sobre qué problemas los consumidores tienen más dificultades para resolver con sus BSFI, lo que lleva a áreas específicas de mejora para la industria al tiempo que proporciona información que puede informar las acciones regulatorias.

 

Figura 3: Porción de interacciones de chatbot que llegaron al mensaje final

2. Las altas tasas de grupos de abandono muestran dónde podría mejorar la experiencia del usuario del chatbox. En nuestra muestra, solo el 20% de los chats llegaron al final de su conversación (Figura 3). Para comprender mejor estas caídas, observamos los últimos mensajes incompletos más comunes para pensar en formas de mejorar el uso. Por ejemplo, en el menú BOB inicial, a los usuarios se les dieron tres opciones (nueva queja, verificar el estado de la queja o preguntas frecuentes), pero nuestro análisis mostró que muchos no entendieron que debían elegir solo una opción y respondieron con una respuesta de texto abierto. BOB estaba dirigiendo a los usuarios que enviaron respuestas de respuesta abierta para usar el canal del centro de llamadas de BSP, lo que puede desalentar a los nuevos usuarios. Una posible solución es centrarse en aclarar la pregunta inicial y luego plantear una pregunta de seguimiento antes de enviar a los usuarios de vuelta al canal tradicional si no responden correctamente la primera vez.  

3. Siempre existe la necesidad de controles manuales para mejorar la precisión de la clasificación y el análisis de problemas. BOB categorizó de inmediato el 55 % de las quejas que enviaron los consumidores, y cuando no pudo categorizar las quejas de inmediato, los chatbots hicieron una serie de preguntas de seguimiento. Esto condujo a una categorización correcta del 74 % de las quejas, lo que, para miles de mensajes, es un ahorro de tiempo sustancial para el personal de BSP que antes tenía que clasificar las quejas manualmente. Sin embargo, como con todo el aprendizaje automático, siempre existe la necesidad de una revisión humana de los puntos de datos que el algoritmo no puede clasificar fácilmente. Cualquier regulador que esté considerando una herramienta como BOB, debe tener en cuenta que herramientas como BOB no son una solución de "configúrelo y olvídese". Deben estar preparados para revisar los valores atípicos y entrenar el modelo a medida que evolucionan las quejas y el lenguaje.

4. La expansión del uso de SMS y la promoción de BOB alcanzarán una cobertura más diversa de Filipinas. La mayoría de las conversaciones en el primer año de BOB fueron de consumidores en la Región de la Capital Nacional (ver mapa) y se enviaron a través de Facebook o el sitio web de BSP. Para expandir el uso en áreas rurales, se podría explorar la promoción de la opción de SMS para usar BOB para ayudar a una gama más amplia de consumidores filipinos a aprovechar los beneficios que BOB les brinda a los consumidores.

 

Nuestro análisis del primer año de las interacciones de BOB ha demostrado el potencial del chatbot para la reparación oportuna y efectiva de los consumidores, así como áreas identificadas para mejorar las interacciones de los usuarios y expandir el alcance de BOB. BSP actualmente está actualizando los scripts de BOB para aumentar su efectividad. IPA y BSP ampliarán el uso del procesamiento del lenguaje natural para convertir los chats individuales en datos para monitorear las experiencias y los riesgos de los consumidores en los servicios financieros. BOB también tiene potencial como una herramienta para que el BSP ejerza sus poderes de vigilancia de la conducta del mercado y de monitoreo del cumplimiento de la protección del consumidor consagrados en la Ley de la República No. 11765 recientemente aprobada o la Ley de Protección al Consumidor Financiero.