随着数字渠道的不断增多和客户期望的提高，金融机构面临着一个艰巨的任务，即提供无缝、定制和高效的体验，同时保持开支的控制。
金融和银行业正在使用基于人工智能的技术来应对这些挑战。根据最近的报告，2020年全球银行业中的人工智能市场价值为388亿美元，预计到2030年将达到6403亿美元，年复合增长率为32.6%。
在金融服务中整合对话式人工智能可以创造有前途的机会，以增强客户体验，简化运营并提供创新服务。对话式银行软件允许客户与基于人工智能的机器人互动，以访问他们的账户、转账和付款。
将这项技术纳入银行业的主要优势之一是减少客户支持成本，因为常规任务被自动化，而个性化的帮助则被有效处理。通过利用对话式人工智能，金融机构可以提供无缝和高效的服务，同时优化其资源。
还有几份报告表明，像花旗银行、美国银行、摩根大通和美国运通这样的银行巨头正在改变他们的经营方式和管理呼叫中心的方式。在美国拥有超过330万呼叫中心员工的情况下，这些公司现在正在投资于人工智能开发服务，以创建以人工智能聊天机器人为中心的解决方案，自动化大多数客户请求并降低客户支持成本。这种投资人工智能技术的显著转变有效地使他们简化了运营并削减了开支。
如果这些统计数据能够推动您逐步向您的业务中纳入对话式人工智能软件，那么现在是利用不断增长的市场份额的时候了。本文将帮助您了解2023年银行系统中对话式人工智能开发的成本以及影响其成本的因素。
2023年开发银行系统对话式人工智能软件需要多少成本？
粗略地说，开发对话式人工智能平台的成本可以从45,000美元到300,000美元不等，或者更多。影响整体开发预算的因素有很多，包括要开发的软件类型、要纳入的功能和特性的复杂程度、软件开发公司的位置、平台的UI/UX设计、开发人员的小时费率等。
换句话说，软件的整体复杂度是影响其开发成本的决定性因素。例如，一个高度复杂的对话式人工智能软件，具有广泛的功能清单和功能，最终的成本将比一个具有最少功能的简单基于人工智能的对话式聊天机器人更高。让我们来看看下面详细介绍影响开发成本的因素：
个性化定制
为使聊天机器人与金融机构的具体需求和品牌相一致，所需的个性化和定制程度可能会影响开发费用。使聊天机器人适应特定行业的查询、遵守监管要求和反映公司独特的身份可能会增加成本。
软件开发机构的位置
雇用的软件开发团队的位置可以直接影响开发对话式人工智能软件的总成本。例如，亚洲地区的开发小时费率在30-40美元之间变动。另一方面，美国和英国等地区的小时开发费率非常高，从100美元到120美元不等。
与后端系统的集成
将基于人工智能的对话式聊天机器人与CRM或银行数据库等后端系统集成可能会很复杂而耗时。这个过程可能会增加整体开发成本。因此，在决定项目预算时应考虑这一因素。
自然语言处理（NLP）能力
用于对话式人工智能软件中的自然语言处理（NLP）算法和模型的复杂程度和精度可能会对开发成本产生重大影响。先进的NLP功能需要大量的训练数据、算法优化和持续改进，所有这些都可能对整体预算产生重大影响。
软件的UI/UX设计
采用既用户友好又直观的界面设计，以及创建一个不中断的用户体验，可以直接影响开发成本。此外，包括高级功能，例如语音识别、多语言支持或视觉元素，可能需要额外的资源和专业知识。
维护
请记住，持续的维护和更新对于聊天机器人软件快速获得动力并与用户的兴趣保持一致至关重要。必须为持续改进、bug修复、安全增强和未来升级分配预算，以使聊天机器人平稳高效地运行。
团队规模和专业知识
所雇用的软件开发团队的规模和专业知识可能会影响开发成本。例如，可以选择雇用自由职业者或将其项目外包给专业的软件开发机构。雇用自由职业者可以降低总成本，但考虑到缺乏专业知识和资源，可能会对软件的总体质量产生不利影响。另一方面，将您的对话型AI软件开发项目外包给专业团队可以帮助您利用其卓越的专业知识和一系列资源，同时优化整体成本。
功能
集成到对话型AI软件中的功能直接影响整体开发预算。为了在市场上快速获得动力，必须实现一个方便使用、增强用户体验并简化银行业务流程的广泛功能集。
银行业强大的对话型AI软件中要集成的功能
账户信息：设计良好的基于AI的对话式聊天机器人必须能够向用户提供实时更新的账户余额、最近的交易历史等。
资金转移和支付：用户应该能够通过交互式聊天机器人界面在多个账户之间发起资金转移、获得数字转移收据、支付账单和执行其他金融查询等。
产品推荐：聊天机器人必须能够评估客户的偏好、金融目标和风险概况，并提供量身定制的产品推荐，包括投资机会、保险政策等。
欺诈检测：基于AI的对话式聊天机器人必须能够识别可疑交易，同时帮助报告欺诈活动并提供安全提示，以便实现安全的银行体验。
24×7客户支持：聊天机器人必须能够高效地管理和响应各种顾客查询，从账户管理到卡服务、利率和其他常见问题，任何时间都可以。
语言和渠道支持：基于AI的对话式聊天机器人必须能够以多种语言和通过各种平台（如网站、移动应用程序和社交媒体）容纳客户查询，以确保平稳一致的用户体验。
数据分析：聊天机器人必须能够收集重要的客户数据，使企业能够分析趋势、偏好和行为。这些信息可用于制定业务策略和创建个性化的产品。
总结
要成功实施对话式AI软件，组织必须仔细评估其要求，与经验丰富的开发人员合作，并平衡成本和功能。通过识别关键的成本驱动因素并做出明智决策，金融公司可以利用对话式AI来革新客户互动，并提升其在不断变化的金融领域中的数字化存在感。
聘请顶级人工智能公司之一可以帮助您在重视个性化和定制业务的同时，为您提供利用这个竞争市场领域的先发优势。