RCI Bank, filiale financement de Renault, séduit par les « robots vocaux » malgré les obstacles

Les robots vocaux, les « call bots », ou agents conversationnels vocaux sont l’espoir de tous les services clients car ils pourraient enfin décharger les opérateurs humains des appels à faible valeur ajoutée. C’est par les « call bots » qu’a commencé RCI Bank and services dans son usage de l’intelligence artificielle.

Les trois quarts des demandes au service client sont des appels téléphoniques

La filiale de Renault est en charge des dispositifs de financement des véhicules des clients du groupe automobile. Le service client de RCI est encore très majoritairement contacté par téléphone. 75% des demandes sont des appels téléphoniques, contre seulement 25% qui traitées en self care. Dès lors, il était important pour RCI de commencer par le call bot.

Trois projets de « call bots » ont été lancés depuis le début 2020 par RCI Bank, avec le soutien de Cyrille Foillard, Chief Innovation Officer de RCI Bank and services et en faisant appel aux solutions de Zaion. Le responsable s’est exprimé lors de l’événement Finance for AI organisé au Palais Brongniart, le 21 septembre. Les résultats décrits sont divers et ils éclairent les points d’attention sur l’usage de ce type de solution. La difficulté principale est la connexion du « call bot » à l’informatique de RCI afin d’identifier les clients. « Nous savions que nous allions y être confrontés. Il ne faut pas sous estimer l’intégration avec les ‘legacy systèmes’ parce que le retour sur investissement de tous ces systèmes de call bots ou des chats bots aussi, passe par une très bonne identification du client » alerte le responsable.

Il faut en effet être capable d’aller précisément  récupérer les éléments du contrat du client pour répondre à ses questions et automatiser les tâches. « On y travaille » annonce le responsable. En pratique, le test de call bot de traitement a obtenu des résultats qualifiés de mitigés à ce stade. « Nous avons reçu 130 000 demandes de traitement, et nous n’avons pu en traiter que 4000 » reconnaît Cyrille Foillard. « Cela s’explique beaucoup par des difficultés d’identification des clients, en lien avec notre informatique sur lequel on travaille. Et d’autre part par le fait que les clients pressent sur la mauvaise touche du Serveur Vocal Interactif, et donc arrivent sur ce service alors qu’ils ne devraient pas y arriver » explique-t-il.

Bilan mitigé pour le call bot de traitement des demandes à faible ajoutée

Ce call bot vise à automatiser des demandes à faible valeur ajoutée, du type consultation de solde. Cela représente 15% des demandes au service client de RCI. « L’idée est d’automatiser cela. Derrière, il y a d’autres cas d’usage tels que le changement d’adresse, le changement d’Iban, le report d’échéance, que l’on peut automatiser. Aujourd’hui, je dirais que le bilan est pour l’instant mitigé, mais c’est un bilan intermédiaire » considère le responsable.

Autre enseignement, il ne faut pas vouloir tout automatiser. « L’intérêt est d’automatiser les tâches à faible valeur ajoutée et de permettre au conseiller client de se concentrer sur des activités plus créatrices de valeur et en étant moins stressés » préconise le Chief Innovation Officer. « Si on fait cela, on a une très bonne acceptation des collaborateurs, c’est ce que l’on a constaté chez RCI » souligne-t-il. En septembre 2020, RCI a débuté par un « call bot » de débordement, en fait plusieurs « call bots » de débordement. Dès que le temps d’attente devient un peu long, le client est redirigé vers le « call bot ».

Le call bot va prendre ses informations personnelles, sa demande, et va envoyer un email au conseiller. Lequel s’engage à rappeler le client sous 48 heures. « Sur cela,  nous avons eu des résultats vraiment très satisfaisants » déclare Cyrille Foillard. Depuis septembre 2020, 100 000 appels ont été traités avec 80% des clients qui acceptent d’interagir avec le « call bot » et 70% de ces appels se terminent par un email au conseiller. Le « call bot » de débordement a été mis en place car les taux de prise d’appel s’étaient dégradés notamment durant la crise Covid. « Le taux de prise d’appel pouvait tomber jusqu’à 40%. Avec ce call bot, cela nous a permis de gagner 20 points, et donc nous sommes passés de 60% à 80% de prise d’appels en moyenne. Nous sommes très contents du résultat d’autant plus que ce call bot de débordement a demandé très peu d’intégration » commente le responsable.

Les technologies de reconnaissance vocale sont très efficaces

Le Chief Innovation Officer se montre convaincu par la technologie des « call bots ». « Une bonne nouvelle, c’est que cela marche. Aujourd’hui, on a des technologies de reconnaissance vocale qui sont très efficaces. Nous avons des plateformes qui sont paramétrables et flexibles. Elles permettent d’analyser les conversations, et de faire des ajustements presque en temps réel, pour modifier les parcours clients et leur efficacité. Enfin, on a une très bonne acceptation des clients à travers des taux d’engagement qui sont très bons » liste-t-il.

RCI prépare actuellement un troisième « call bot ». Il va être implémenté début 2022. Il s’agit d’un « welcome bot ». « L’objectif est de remplacer complètement le SVI, de prendre l’identification du client, sa demande et de le diriger automatiquement vers le bon service et d’économiser comme cela beaucoup de coûts de transfert entre agents » présente Cyrille Foillard.

Au final, il faut noter que RCI Bank a établi il y a 2 ans, une longue liste des usages de l’intelligence artificielle qu’il souhaite mettre en place. « Nous avons identifié à peu près 30 cas d’usage dont 7 ont un lien avec l’expérience client. L’intelligence artificielle est souvent utilisée en combinaison avec du RPA [Robotic Process Automation] » termine le Chief Innovation Officer.

On trouve comme cas d’usage prévus par RCI Bank :

• la personnalisation des offres marketing avec du cross-selling ;
• l’optimisation du moment de la prise de parole de RCI, de l’activation des clients, afin de savoir quand s’adresser aux clients pour le renouvellement de leur véhicule ;
• l’on-boarding des clients, ce qui inclut le KYC (Know Your Customer) et l’automatisation de l’authentification des clients, avec des technologies comme la reconnaissance faciale, ou le contrôle des pièces d’identité ;  
• l’extraction intelligente d’informations de documents avec l’OCR (Optical Character Recognition) ;
• l’automatisation des demandes faites au service client, à travers le tri et la classification des emails.