Refonte du chatbot client avec intégration de technologies GenAI pour un acteur majeur du secteur bancaire

Direction Service Client - Banques & Assurances

Principaux résultats

+35 %

de fonctionnalités existantes refondues pour un chatbot couvrant plus de 400 intentions.

39 000 variation

intégrées, réduisant les erreurs et optimisant la pertinence des réponses.

Engagement accru

grâce à l’intégration de contenus multimédias (images, vidéos, GIF).

Challenge

Face au lancement de nouvelles offres et à une demande croissante d’interactions numériques, un acteur majeur du secteur bancaire a entrepris la refonte de son chatbot client.

L’objectif principal était d’enrichir ses fonctionnalités pour accompagner le lancement des offres tout en optimisant la qualité des échanges via des technologies d’Intelligence Artificielle Générative (GenAI).

Cependant, deux défis majeurs subsistaient.

D’un côté, le chatbot devait gérer un périmètre étendu avec des intentions variées et des scénarios complexes liés aux nouvelles offres. De l’autre, il fallait améliorer l’expérience utilisateur en rendant les dialogues plus fluides, pertinents et contextuels, tout en minimisant les erreurs.

Solution mise en oeuvre

L’équipe Wivoo a orchestré une refonte structurée en plusieurs étapes, intégrant des outils innovants et une approche centrée sur l’utilisateur. Lors d’ateliers de cadrage métier, les besoins spécifiques de la Direction Service Client ont été définis, et des scénarios détaillés ont été modélisés pour intégrer les nouvelles offres.

En utilisant les modèles d’Intelligence Artificielle Générative (GenAI), Wivoo a enrichi les dialogues pour produire des interactions naturelles et adaptées au contexte utilisateur. Une attention particulière a été portée à la rédaction des spécifications fonctionnelles et des scénarios de test, garantissant robustesse et précision des dialogues avant leur déploiement.

Les développements sur la plateforme Watson Assistant ont permis d’intégrer des appels API pour un traitement dynamique des données et d’ajuster en continu les modèles de compréhension des intentions. Enfin, des fonctionnalités multimédias ont été ajoutées pour rendre les échanges plus engageants, et un déploiement progressif a assuré un suivi et des ajustements post-lancement.

Résultats