Costo del Desarrollo de IA Conversacional en el Sistema Bancario en el 2023

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

Créditos de la foto: Pexels

A medida que los canales digitales continúan proliferando y las expectativas de los clientes aumentan, las instituciones financieras se enfrentan a la tarea desafiante de ofrecer experiencias fluidas, personalizadas y eficientes, todo mientras mantienen los gastos bajo control.

Los sectores financiero y bancario están utilizando tecnologías impulsadas por inteligencia artificial para abordar estos desafíos. Según informes recientes, el ecosistema bancario global de IA fue valorado en $3.88 mil millones en 2020 y se espera que alcance los $64.03 mil millones para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 32.6% de 2021 a 2030.

La integración de la IA conversacional en los servicios financieros puede crear oportunidades prometedoras para mejorar las experiencias de los clientes, optimizar las operaciones y ofrecer servicios innovadores. El software bancario conversacional permite a los clientes interactuar con bots impulsados por IA para acceder a sus cuentas, transferir fondos y realizar pagos.

Una de las principales ventajas de incorporar esta tecnología en el sector bancario es la reducción de los costos de soporte al cliente, ya que las tareas rutinarias se automatizan mientras que la asistencia personalizada se maneja de manera efectiva. Al aprovechar la IA conversacional, las instituciones financieras pueden ofrecer servicios fluidos y eficientes mientras optimizan sus recursos.

Varios informes también sugieren que ciertos gigantes bancarios como Citigroup, Bank of America, JPMorgan Chase & Co. y American Express están cambiando la forma en que realizan negocios y administran sus centros de llamadas. Con más de 3.3 millones de empleados de centros de llamadas en los EE. UU., estas empresas están invirtiendo en servicios de desarrollo de IA para crear soluciones centradas en chatbots de IA para automatizar la mayoría de las solicitudes de los clientes y reducir los costos de soporte al cliente. Este cambio significativo en cómo estas empresas están invirtiendo efectivamente en la tecnología de IA les permite optimizar las operaciones y reducir los gastos.

Si estas estadísticas son capaces de impulsar su cambio incremental hacia la incorporación de software de IA conversacional en su negocio, ahora es el momento adecuado para aprovechar la cuota de mercado en crecimiento. Este artículo lo ayudará a comprender el costo del desarrollo de la IA conversacional en el sistema bancario en 2023 y los factores que lo afectan.

¿Cuánto cuesta desarrollar software de IA conversacional para sistemas bancarios en 2023?

Para darle una idea aproximada, desarrollar una plataforma de IA conversacional puede costar de $ 45,000 a $ 300,000, o más. Hay varios factores que afectan el presupuesto general de desarrollo, incluido el tipo de software a desarrollar, la complejidad de las características y funcionalidades a incorporar, la ubicación de la empresa de desarrollo de software, el diseño UI/UX de la plataforma, las tarifas por hora de los desarrolladores, etc.

En otras palabras, la complejidad general del software es el factor decisivo que afecta su costo de desarrollo. Por ejemplo, un software de IA conversacional altamente complejo con una extensa lista de características y funcionalidades le costará más que un simple chatbot conversacional basado en IA con funcionalidad mínima. Veamos los factores que impactan el costo de desarrollo en detalle a continuación:

Personalización

El grado de personalización requerido para alinear el chatbot con las necesidades específicas y la marca de la institución financiera puede afectar los gastos de desarrollo. Adaptar el chatbot para manejar consultas específicas de la industria, cumplir con los requisitos reglamentarios y reflejar la identidad distintiva de la empresa puede resultar en costos adicionales.

Ubicación de la agencia de desarrollo de software

La ubicación del equipo de desarrollo de software contratado puede afectar directamente el costo total de desarrollar software de IA conversacional. Por ejemplo, la tarifa por hora de desarrollo en regiones como Asia varía de $30 a $40. Por otro lado, las tarifas de desarrollo por hora en regiones como EE. UU. y Reino Unido son extremadamente altas y varían de $100 a $120.

Integración con sistemas de backend

La integración del chatbot conversacional basado en IA con sistemas de backend, como CRM o bases de datos bancarias, puede ser compleja y llevar tiempo. Este proceso puede aumentar el costo total de desarrollo. Por lo tanto, se debe considerar esto al decidir el presupuesto para el proyecto.

Capacidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN)

La complejidad y precisión de los algoritmos y modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) utilizados en el software de IA conversacional pueden afectar significativamente el costo de desarrollo. Las capacidades avanzadas de PLN requieren datos de entrenamiento extensos, optimización de algoritmos y mejora continua, todo lo cual puede tener un efecto considerable en el presupuesto general.

Diseño UI/UX del software

Incorporar un diseño de interfaz que sea fácil de usar e intuitivo, junto con crear una experiencia de usuario ininterrumpida, puede impactar directamente en el costo de desarrollo. Además, incluir características avanzadas como reconocimiento de voz, soporte multilingüe o elementos visuales puede requerir recursos adicionales y experiencia especializada.

Mantenimiento

Es vital tener en cuenta que el mantenimiento continuo y las actualizaciones son cruciales para que el software de chatbot gane tracción instantánea y se alinee con los intereses del usuario. Es esencial asignar un presupuesto para la mejora continua, corrección de errores, mejoras de seguridad y actualizaciones futuras para mantener el chatbot funcionando sin problemas y eficientemente.

Tamaño y experiencia del equipo

El costo de desarrollo puede variar según el tamaño y la experiencia del equipo de desarrollo de software contratado. Por ejemplo, se puede optar por contratar a freelancers o simplemente subcontratar su proyecto a una agencia de desarrollo de software dedicada. La contratación de freelancers puede reducir el costo total, pero también puede tener un impacto adverso en la calidad general del software, considerando la falta de experiencia y recursos. Por otro lado, subcontratar su proyecto de desarrollo de software de AI conversacional a un equipo dedicado puede ayudarlo a aprovechar su excepcional experiencia y una gran cantidad de recursos al mismo tiempo que optimiza los costos generales.

Características

Las características integradas en el software de AI conversacional impactan directamente en el presupuesto general de desarrollo. Para que una aplicación gane tracción instantánea en el mercado, es vital implementar un conjunto de características extenso que sea conveniente de usar al mismo tiempo que mejora la experiencia del usuario y agiliza el proceso bancario.

Características a Integrar en un Software de AI Conversacional Robusto para la Industria Bancaria

Información de la cuenta: Un chatbot conversacional basado en AI bien diseñado debe ser capaz de ofrecer a los usuarios una actualización en tiempo real de su saldo de cuenta, historial de transacciones recientes, etc.

Transferencias y pagos de fondos: Los usuarios deben ser capaces de iniciar transferencias de fondos entre varias cuentas, obtener recibos de transferencia digital, pagar facturas y ejecutar otras consultas financieras, etc., a través de una interfaz de chatbot interactivo.

Recomendaciones de productos: El chatbot debe ser capaz de evaluar las preferencias del cliente, los objetivos financieros y los perfiles de riesgo y proporcionar recomendaciones de productos personalizadas, incluyendo oportunidades de inversión, pólizas de seguro, etc.

Detección de fraude: El chatbot de conversación basado en AI debe ser capaz de identificar transacciones sospechosas al mismo tiempo que ayuda a informar actividades fraudulentas y ofrece consejos de seguridad para facilitar una experiencia bancaria segura.

Soporte al cliente 24/7: Los chatbots deben tener la capacidad de manejar y responder eficientemente a un amplio espectro de consultas de clientes, que van desde la gestión de cuentas hasta los servicios de tarjetas, tasas de interés y otras preguntas comúnmente formuladas, en cualquier momento del día.

Soporte de idioma y canal: Un chatbot conversacional basado en AI debe ser capaz de acomodar las consultas de los clientes en varios idiomas y a través de varias plataformas como sitios web, aplicaciones móviles y redes sociales para garantizar una experiencia de usuario fluida y consistente.

Análisis de datos: Los chatbots deben ser capaces de recopilar datos importantes del cliente, lo que permite a las empresas analizar tendencias, preferencias y comportamientos. Esta información se puede utilizar para informar estrategias comerciales y crear ofertas personalizadas.

Resumiendo

Para implementar con éxito un software de AI conversacional, las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus requisitos, colaborar con desarrolladores experimentados y equilibrar el costo y la funcionalidad. Al reconocer los impulsores clave de costos y tomar decisiones informadas, las empresas financieras pueden aprovechar la AI conversacional para revolucionar las interacciones con los clientes y elevar su presencia digital en el panorama financiero en constante evolución.

Contratar una de las principales empresas de inteligencia artificial puede ayudar a ofrecerle una ventaja para aprovechar este espacio de mercado competitivo al mismo tiempo que prioriza la personalización y la adaptación para su negocio.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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