Uso de chatbots y datos de redes sociales de Filipinas para identificar problemas de protección al consumidor en servicios financieros digitales

Uso de chatbots y datos de redes sociales de Filipinas para identificar problemas de protección al consumidor en servicios financieros digitales

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Durante la última década, las finanzas digitales contribuyeron significativamente a la caída del 35 por ciento de la población no bancarizada a nivel mundial.[1] Sin embargo, también están surgiendo nuevos riesgos, como el fraude dirigido a las cuentas de dinero móvil o el estrés de la deuda por los préstamos de consumo digitales de alto costo.[2] Para abordar estos riesgos, los proveedores de servicios digitales están aprovechando las nuevas tecnologías, como las redes sociales y los chatbots inteligentes, para crear canales alternativos para que los consumidores planteen inquietudes y busquen ayuda. Los datos generados por estas tecnologías ofrecen una oportunidad única para el monitoreo en tiempo real de las experiencias de los consumidores, con el potencial de brindar información valiosa a las autoridades y reguladores que buscan combatir el fraude.

El Banco Central de Filipinas, Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP), lanzó su chatbot de asistencia al consumidor en julio de 2020 para brindar resoluciones de quejas más accesibles, oportunas y eficientes. El chatbot puede manejar consultas y quejas de los consumidores a través del chatbot, su sitio web, SMS y Facebook. Este chatbot es parte de los esfuerzos de BSP para aumentar el acceso a las finanzas digitales mientras protege a los usuarios del fraude y otros riesgos. Además de lanzar el chatbot, BSP utiliza las redes sociales para captar las inquietudes planteadas por aquellos que optan por no presentar quejas formales y ofrecer una forma más fácil de participar.

Los investigadores desarrollaron una intervención para comprender las diferencias en los tipos de quejas, sentimientos y segmentaciones entre los datos del chatbot y de las redes sociales, y generar recomendaciones para mejorar el sistema de quejas del chatbot. Para hacer esto, analizaron los datos del chatbot desde julio de 2020 hasta junio de 2021 para identificar las quejas más comunes, los sentimientos de las quejas (positivo, negativo, neutral), el perfil de los quejosos, así como el desempeño del chatbot. Los investigadores también extrajeron datos de Facebook, Twitter y Google Reviews relacionados con BSP y más de 100 proveedores durante el período de agosto de 2020 a agosto de 2021 para estudiar los temas comunes, el sentimiento y la segmentación en los datos de las redes sociales. Además, analizaron la interacción entre proveedores y consumidores, como la tasa de respuesta, y su correlación con otros factores como temas y actitudes hacia las instituciones. 

Los resultados mostraron que las quejas más comunes fueron el servicio al cliente y los problemas relacionados con los préstamos. También surgieron problemas relacionados con el rendimiento del chatbot, ya que solo el 20 por ciento de los chats llegaron al final de su conversación. El chatbot pudo categorizar el 74 % de las quejas, lo que ahorró mucho tiempo a los miembros del personal de BSP, que anteriormente tenían que analizar los datos de las quejas manualmente para clasificar cada queja. Sin embargo, la revisión humana de los puntos de datos que no se pueden clasificar fácilmente seguirá siendo necesaria para garantizar la precisión. En general, el chatbot BSP ha demostrado potencial para la reparación oportuna y efectiva del consumidor si se pueden mejorar los problemas de rendimiento identificados. 

Fuentes

[1] Banco Mundial, 2021. “Sobre fintech e inclusión financiera”. https://blogs.worldbank.org/psd/fintech-and-financial-inclusion

[2] Banco Mundial, 2021. “Riesgos del consumidor en Fintech, nuevas manifestaciones de riesgos del consumidor y enfoques regulatorios emergentes”. https://documents1.worldbank.org/curated/en/515771621921739154/pdf/Consumer-Risks-in-Fintech-New-Manifestations-of-Consumer-Risks-and-Emerging-Regulatory-Approaches-Policy-Research-Paper. pdf

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Abril 12, 2023