Chatbot bankowy musi wynikać z rzetelnej mapy intencji: saldo, blokada karty, przelewy natychmiastowe, limity i opłaty. Warstwa NLU powinna rozumieć potoczne sformułowania, skróty i kontekst historii rozmów. Najlepiej sprawdza się model hybrydowy: reguły dla krytycznych operacji i generatywne AI dla dialogu.
Zadbaj o bezpieczeństwo i zgodność: silne uwierzytelnienie, maskowanie danych w logach, audyty zapytań. Ścieżka eskalacji do konsultanta powinna przekazywać pełny kontekst rozmowy, by uniknąć frustrujących powtórek.
Monitoruj FCR, wskaźnik defleksji, CSAT i średnią długość rozmowy. Cotygodniowo analizuj nieudane intencje, testuj podpowiedzi A/B i trenuj modele na własnym korpusie dialogów.
Z punktu widzenia UX liczą się krótkie, działaniowe odpowiedzi, jasne CTA i dostępność — chatbot powinien działać jednolicie w aplikacji i przeglądarce.
