Les chatbots ont fait leurs preuves dans les banques françaises

Qu’ils soient destinés à remplacer une partie du service client ou bien à assister les conseillers, les chatbots ont, depuis moins de cinq ans, commencé à voir le jour au sein des grands groupes bancaires. Gains d’efficacité, de temps et amélioration de l’expérience client : les résultats s’avèrent probants.

Chatbot pour les conseillers

Le Crédit Agricole a par exemple décidé de prioriser un chatbot à usage interne, pour les conseillers – le groupe en compte plus de 50 000. “Mi-2019, un groupe de caisses régionales a souhaité travailler sur la création d’un chatbot pour répondre au sujet récurrent du problème d’accès à l’information par les collaborateurs”, raconte Guillaume Lambourg, responsable de la connaissance groupe. Fin 2019, un premier pilote s’appuyant sur la solution de l’éditeur Inbenta est lancé. 

Le chatbot, baptisé Caesar, regroupe désormais “un peu plus de 8 000 intentions sur le périmètre des particuliers et des professionnels” (il n’englobe pas encore le périmètre entreprises) et “plus de 10 000 documents et vidéos”. Il est accessible en un clic sur le poste de travail du conseiller, répond à ses questions, lui apporte parfois de la documentation, des vidéos, des infographies… 

BNP Paribas a également développé un assistant de recherche intelligent baptisé ARI et destiné à ses collaborateurs. Et Floa (ex-Banque Casino), qui a commencé par le développement de chatbots pour ses clients (voir plus bas), “a commencé à prototyper un chatbot métier pour apporter aux agents une assistance plus dynamique qu’un intranet, pour la relation client mais aussi l’octroi”, explique Tony Chavatte, directeur de l’expérience client. Des expérimentations débuteront début 2022. 

“Ces chatbots de type FAQ intelligentes – qu’ils s’adressent aux conseillers ou aux clients – représentent le cas d’usage le plus fréquent dans les banques, note Alexis Zarour, VP marketing digital chez Inbenta. Ils permettent de répondre à tout moment à des questions de premier niveau pour réduire les contacts entrants. C’est facile à mettre en place et le ROI est très bon.”

De la FAQ intelligente aux réponses connectées

La banque de détail de Société Générale, au contraire, a préféré investir d’abord dans un chatbot à destination de ses clients. Avec, au départ, une FAQ intelligente répondant de manière générique aux questions des clients. “Sobot est né fin 2018 en mode PoC puis a été lancé sur quelques milliers de clients”, raconte Grégoire Dupiellet, directeur marketing digital de la banque de détail. Le chatbot est aussi conçu comme une aide à la navigation dans l’application, pour compenser sa richesse fonctionnelle. “Il sert d’aiguilleur en aidant les clients à accéder à des rubriques profondes dans l’application (par exemple, connaître le montant de son découvert)”.

Mais l’objectif affiché était d’ores et déjà plus ambitieux. “En 2019, nous l’avons étendu à tous les clients en y ajoutant progressivement la capacité à répondre à des informations bancaires connectées, pas seulement à des questions statiques”, poursuit le directeur marketing digital. “Ces scénarios plus avancés, qui font appel à des données extraites du SI, sont plus difficiles à mettre en place car il y a de forts enjeux en termes de sécurité et de confidentialité des données, témoigne Alexis Zarour, d’Inbenta. Souvent, les banques préfèrent d’ailleurs internaliser le développement et même l’héberger on-premise. Par ailleurs, cela coûte plus cher car chaque cas d’usage, comme donner son solde au client, nécessite un projet de développement en soi.”

Chez Société Générale, de premiers cas connectés ont été déployés auprès de quelques milliers de clients et d’autres ont ensuite été ajoutés progressivement : demander le solde de son compte, son plafond carte… SoBot permet aussi aux clients d’effectuer une recherche en langage naturel parmi leurs opérations : “Quelles sont mes dépenses du mois dernier supérieures à 100 euros ? Mes dépenses dans telle enseigne ? Dans telle catégorie ?”. Le chatbot regroupe environ 1 000 connaissances, à la fois sur la FAQ dynamique et les cas d’usage connectés. 

Au Crédit Agricole, qui s’est surtout concentré sur son bot pour les conseillers, un bot client a finalement été lancé en juillet 2021 par trois caisses régionales, qui couvrent 2 millions de clients, et il se contente pour l’instant de la FAQ dynamique. Baptisé Caro, il dispose actuellement de 500 intentions. “Le mode conversationnel est différent de Caesar : moins technique et descriptif”, précise Guillaume Lambourg. Trois nouvelles caisses régionales le déploieront d’ici la fin de l’année et les autres en 2022. 

“Sur ce cas d’usage client, nous menons un pilote afin de déterminer si c’est vraiment utile. L’intérêt, c’est d’abord l’accessibilité 24 heures sur 24 pour répondre aux problématiques des clients. Mais on ne veut pas que cela soit un accessoire : nous voudrions qu’il soit central dans le modèle de relation client, même s’il ne remplacera bien sûr pas l’humain.” Pour le Crédit Agricole, le chatbot conversationnel répondant aux questions génériques des clients n’est cependant que la première étape du projet. “La seconde sera de reconnaître le client, de se connecter à nos SI et de délivrer de l’information personnalisée comme le solde du compte courant, poursuit le responsable. Et la troisième, ce sera le coach : d’être proactif, en conseillant des actions comme un virement de compte à compte, de proposer la souscription de produits d’épargne…”. Des PoC ont été réalisés. 

Réseaux sociaux

BNP Paribas a aussi lancé un chatbot pour ses clients, baptisé Telmi (HelloïZ chez Hello Bank!,). Contrairement à Société Générale et au Crédit Agricole, qui ont déployé SoBot dans leurs applications, Telmi était avant tout destiné aux réseaux sociaux. Il a d’abord été conçu, fin 2018, pour Facebook Messenger, sous la forme d’une FAQ dynamique avec 500 questions/réponses sur les offres et services. L’assistant, basé sur la solution d’Inbenta, a ensuite été déployé sur tous les canaux en ligne de la banque (application mobile, site Web, Twitter) sous l’identité Telmi. BNP Paribas a même décliné l’assistant sur les enceintes connectées, grâce à Smartly.Ai. Telmi est ainsi disponible sur l’assistant Google, avec 100 questions au lieu de 500 car “certaines ne sont pas compatibles avec l’utilisation par la voix”, précise Vincent Picot, responsable des nouveaux usages au sein du marketing digital de BNP Paribas.

Comme Société Générale, BNP Paribas enrichit aussi depuis début 2020 son assistant avec des cas d’usage connectés, et l’authentification des clients : “Telmi permet notamment de consulter le solde de son compte principal, les dernières opérations enregistrées, les prochaines sur le relevé à venir, et de prendre rendez-vous avec un conseiller…”, décrit Vincent Picot.

Les canaux des réseaux sociaux ont aussi été choisis par Floa (ex-Banque Casino) qui a déployé des chatbots à destination de ses clients. D’abord développé pour Facebook Messenger avec Keyrus fin 2017 (lire notre étude de cas à ce sujet), il a ensuite été déployé sur WhatsApp,Twitter et Apple Business Chat. Instagram et Telegram seront lancés fin 2021 ou début 2022. Ce chatbot répond aux questions à la manière d’une FAQ dynamique. Des modules conversationnels verront aussi le jour dans les applications de la banque très prochainement. 

Si Floa n’a pas encore connecté ses bots à son back-office pour apporter des réponses personnalisées, la banque y travaille. “Nous développons des premiers usages. Nous sommes en train de développer un portail, sur le site internet, relié au back-office pour le suivi des demandes, dévoile Tony Chavatte. Et le bot sera connecté au portail pour pousser des informations – par exemple, “j’ai commandé une carte Cdiscount mais ne l’ai pas encore reçue, où est-elle ?”.” Des premières expérimentations auront lieu en fin d’année, notamment à l’occasion du Black Friday. “Par contre, nous n’introduisons pas encore d’approche monétique ou de crédit, car cela nécessite une interconnexion avec les SI et c’est très réglementé.” 

Vers davantage de transactionnel

Au-delà de la consultation de données, s’orienter vers plus de transactionnel est en effet un objectif affiché par plusieurs banques. Société Générale va ainsi doter SoBot de la possibilité “d’opérer automatiquement des opérations à la place du client”, dévoile Grégoire Dupiellet. “Aujourd’hui, le bot aiguille le client pour aller dans la rubrique et augmenter son plafond carte. Demain, nous voulons que le client puisse le faire directement via le bot.” SoBot permet déjà de réaliser des virements en direct et d’autres cas d’usage verront le jour l’année prochaine. Et comme le Crédit Agricole, Société Générale veut également développer la gestion de budget “dans une logique proactive” : “proposer de consulter le bilan des dépenses de la semaine précédente, par exemple”. 

Le chatbot développé par Floa avec Keyrus pour Facebook Messenger est quant à lui déjà capable d’identifier le client et de lui proposer des parcours de souscription jusqu’à la signature électronique. La banque est aussi en train de développer “un bot transactionnel qui sera déployé en novembre sur Floa.fr pour accompagner les parcours de souscription et porter assistance aux clients 24 heures sur 24”, précise Tony Chavatte. 

Chez BNP Paribas, au contraire, “nous n’avons pour l’instant pas prévu d’autres usages transactionnels que la prise de rendez-vous avec son conseiller, car c’est plus difficile à mettre en place et il ne s’agit pas d’un besoin exprimé par nos clients, assure Vincent Picot. Nous n’avons pas vocation à développer tous les cas d’usage sur le chatbot, mais plutôt ceux qui permettent de trouver une information assez rapidement.” 

Efficacité et knowledge management

Lors du lancement de Caesar en pilote, fin 2019, au Crédit Agricole, “la connaissance était alors insuffisante. Nous avions un taux de réponse de 55 à 60 %, contre un objectif de 80 %. Nous avions besoin d’éduquer et d’alimenter le chatbot, se souvient Guillaume Lambourg.  Le grand défi des chatbots, c’est avant tout la connaissance, le knowledge management. Nous avons dû structurer, au niveau national, la manière dont notre écosystème de 39 caisses régionales et 30 filiales de métiers spécialisés allaient alimenter la connaissance des bots avec des intentions ou des vidéos.” Le groupe a dû retranscrire les informations de sa base normative en questions et réponses simplifiées. ”Cela n’était pas simple, car il a fallu mobiliser 150 collaborateurs dans les différentes entités du groupe pour rédiger du conversationnel. Il a aussi fallu définir des normes de rédaction, et contrôler avant publication.” 

Toutes les banques ont en effet dû monter des équipes pour améliorer en continu l’efficacité des chatbots. Chez Floa, une équipe dédiée baptisée “bot factory” et composée de cinq personnes travaille sur le corpus de connaissance, la qualité des interactions, la pertinence des réponses et le développement de nouvelles typologies de réponses. Et chez BNP Paribas, début 2019, une dizaine de personnes ont travaillé pendant près de neuf mois sur la base de connaissances conversationnelles. “Cela a mobilisé des équipes marketing, de maîtrise d’ouvrage et d’informatique ainsi que des compétences spécifiques aux sujets conversationnels comme des linguistes et de l’UX writing”, précise Vincent Picot. Une équipe spécifique (équivalent d’un ETP) travaille désormais constamment à l’amélioration du bot et à l’enrichissement grâce à de nouvelles thématiques, avec Inbenta en support. SocGen a de son côté fait appel à la solution de Dydu (ex-Do You dream up) et ses équipes ont travaillé sur la base de connaissances. En “run”, une dizaine de personnes travaillent sur l’analyse des intentions, l’amélioration et l’élargissement du produit.

Grâce à son travail de “knowledge management”, le Crédit Agricole a finalement atteint un taux de réponse de 80 % pour son chatbot Caesar, suivi dans le détail par des dashboards. “Un projet de chatbot de type FAQ mature oscille autour des 80 % de bonnes réponses”, commente d’ailleurs Alexis Zarour, d’Inbenta, “et le taux de satisfaction avoisine souvent les 40 à 50 %”. Le chatbot du Crédit Agricole pour les clients, en cours de déploiement, présente par ailleurs déjà un taux de réponse de 80 %. “Ce sont souvent des questions récurrentes et génériques”, explique le responsable de la connaissance groupe. C’est aussi pour cela qu’il ne compte que 500 intentions, contre 8 000 pour le chatbot conseiller.

Grégoire Dupiellet confirme. Chez Société Générale, SoBot “sait répondre à 95 % des demandes”, car “80 % des demandes concernent les mêmes problématiques : les questions statiques sur l’identification client (comment changer de mot de passe, installer mon pass sécurité), les questions sur le solde, l’autorisation de découvert, l’accès à son RIB, et les plafonds (quel sont-ils, comment les modifier)”. La recherche d’opérations fait aussi partie “du top 10 des connaissances, parce que Société Générale l’a poussée proactivement via des notifications push ou bien des mails promotionnels. Spontanément, les clients ne font pas encore ce genre de recherche, il faut faire de la pédagogie.”

Le bot enregistre entre 60 et 70 % de satisfaction de la part des clients. Ce que SoBot couvre moins bien : “les sujets de service client, comme le délai d’encaissement d’un chèque que le client a envoyé par exemple. Souvent les informations n’existent pas en tant que tel et nécessitent de passer la main à un humain.”

Débrayage vers un conseiller

Dans ces cas de figure, les banques choisissent souvent de passer la main à un agent humain. Ainsi, au Crédit Agricole, “si le bot conseiller Caesar ne répond pas à la question du conseiller, ce dernier peut chatter en direct avec le back-office et middle-office et les appeler avec un clic-to-call”, raconte Guillaume Lambourg. Même chose chez BNP Paribas, où “le client peut contacter un conseiller à n’importe quel moment pour aller plus loin”, selon Vincent Picot, ainsi que chez Floa. “S’il n’est pas paramétré pour répondre à la question, qui peut nécessiter des actions back-office poussées et une assistance humaine, le bot le détecte et relaie auprès d’un agent humain”, indique Tony Chavatte. Depuis le début de l’année, les conseillers disposent même d’une plateforme conversationnelle qui leur permet de visualiser tous les canaux et de dialoguer en instantané sur plusieurs d’entre eux. “Un agent travaillait auparavant sur 7 écrans, contre 2 à 3 aujourd’hui.”

Chez Société Générale, par contre, le débrayage vers l’humain n’est pas encore possible. Quand il ne peut pas répondre, le bot suggère au client d’appeler le service client. “L’enjeu, d’ici un an et demi environ, sera de passer la main directement à un humain sur les motifs qui le nécessitent, mais nous avons d’autres priorités auparavant dans notre feuille de route”, témoigne Grégoire Dupiellet.

Utilisation 

En quelques années, les chatbots bancaires sont devenus incontournables dans le traitement des demandes des clients. Le chatbot du Crédit Agricole pour les conseillers traite actuellement 1,2 million de questions par mois. “Nous avions commencé avec 100 000 à 200 000 questions par mois et avons atteint 1,2 million en dix mois seulement, l’usage se développe constamment et nous atteindrons bientôt 1,5 million de questions”, se félicite Guillaume Lambourg. Quant au chatbot pour les clients, en cours de déploiement et qui reçoit actuellement 12 000 questions par mois, “la suite de son développement dépendra de la place que l’on lui donne et de la façon dont il sera intégré dans la banque en ligne et l’application, qui va bientôt évoluer. Nous sommes en phase d’expérimentation et nous trancherons d’ici la fin de l’année.”

Chez Société Générale, “les volumes de SoBot étaient confidentiels jusqu’à la sortie d’une nouvelle version de l’application Société Générale en juin 2020”, explique Grégoire Dupiellet. Depuis, SoBot est poussé sur la première page d’authentification de l’application. “Nous l’avions peu mis en avant, car nous voulions être sûrs de sa robustesse et fiabilité, pour éviter un aspect déceptif. L’application est primordiale puisque 80 % des interactions de nos clients se font par ce biais. Depuis juin 2020, les volumes ont explosé”. SoBot traite ainsi près de 200 000 conversations par mois. 

KPIs et ROI

Aucune banque ne remet en cause la valeur ajoutée des chatbots (contrairement aux doutes évoqués en 2016 dans notre dossier réalisé à ce sujet). “Le gain d’efficacité de notre chatbot pour les conseillers est monumental, assure Guillaume Lambourg, du Crédit Agricole. Cela n’a pas coûté très cher et le ROI est très largement dépassé. Les études de marché estiment que les conseillers bancaires perdent en moyenne 7 heures par semaine à rechercher des informations. Nous estimons avoir gagné 400 000 heures par an au niveau du groupe.” Du temps réalloué “sur des sujets plus complexes et des activités commerciales”. En termes de productivité, “nous avons baissé de 30 % les appels middle et back-office”. 

La valeur et l’autonomisation apportées au conseiller sont également louées : “le chatbot est très apprécié et nous avons résolu un irritant majeur. Sans compter que les conseillers montent en compétence et sont formés par ce biais, notamment grâce aux contenus vidéo. Le chatbot s’est installé dans leur quotidien”. Les collaborateurs assignent une note de plus de 4 sur 5 au chatbot et peuvent noter d’un pouce vert ou rouge chaque réponse. “Nous ne recevons que 2 % de pouces rouges et dans ce cas, nous améliorons les réponses en continu”, conclut Guillaume Lambourg.

Du côté des chatbots pour les clients, le discours est le même. Chez Société Générale, avec ses 200 000 conversations par mois, SoBot “représente 20 à 30 % des interactions des flux du service client, notamment sur les sujets comme le solde, les découverts, les plafonds ou les oppositions cartes, contre 0 % il y a un an”, note Grégoire Dupiellet. Autre avantage : “les clients naviguent mieux dans l’application et sont satisfaits des réponses du bot.” Or, “ce n’était pas un projet d’une complexité informatique majeur et cela ne nous a pas coûté si cher. La rentabilité est très vite trouvée au regard des coûts d’un appel”. 

Chez Floa, grâce au déploiement de chatbots sur plusieurs messageries, la téléphonie ne représente plus que 30 % des interactions du service client, contre 70 % en 2017 et 2018. Les médias instantanés représentent quant à eux 54 % des interactions. “Nous nous attendons à ce que cette proportion passe à 70 % l’année prochaine”, assure Tony Chavatte. Floa, avec son portefeuille de trois millions de clients, gère entre 2 et 3 millions d’interactions par an (contre 600 à 700 000 en 2018 et 2019). “Avec cette stratégie de bots, nous avons amélioré de plus de 20 % la productivité des collaborateurs et diminué de 10 % nos coûts. Par exemple, le bot facebook fait le travail de 3 à 4 agents à lui tout seul, soit jusqu’à 100 000 euros d’économie par an.” Le bot Facebook remplit en moyenne 20 à 30 dossiers par semaine. “Cela nous fait gagner entre 2 et 5 points de conversion au global”. 

La banque a par ailleurs “augmenté continuellement sa satisfaction client” depuis la mise en place des chatbots. Son NPS atteint +56 points, contre 14 en 2019. “Une équipe customer success travaille aussi avec Critizr pour collecter les alertes d’insatisfaction et réduire les irritants”.