heart balloonkissheart balloon mobilekiss mobile
23Jan, 2025
Language blog :
English
Share blog : 
23 January, 2025
English

The Future of Finance: Chatbots vs AI Agents in Banking

By

2 mins read
The Future of Finance: Chatbots vs AI Agents in Banking

The banking and finance sector is increasingly leveraging AI to offer efficient, personalized services to customers. Among the most impactful applications are chatbots and AI agents. While chatbots provide quick solutions for routine queries, AI agents take financial services to the next level by offering data-driven, tailored advice.

This article delves into the unique roles of chatbots and AI agents in banking, highlighting their differences and exploring a practical use case where a bank employs chatbots for balance inquiries and AI agents for financial planning.

Chatbots in Banking: Fast and Efficient for Routine Queries

Chatbots are designed to handle repetitive, straightforward questions with speed and accuracy. They operate 24/7, providing customers with instant access to essential information without the need for human intervention.

In banking, chatbots typically assist with tasks such as:

  • Balance Inquiries: Customers can ask, “What’s my account balance?” and receive immediate answers.

  • Transaction Details: Chatbots can provide information on recent transactions or account activity.

  • Branch and ATM Locators: Customers can ask, “Where’s the nearest ATM?” and get precise directions.

For example, a customer named John logs into his bank’s app and asks the chatbot, “What’s my savings account balance?” Within seconds, the chatbot retrieves and displays the requested information.

Chatbots excel at providing quick answers, enhancing customer convenience, and reducing the workload on bank staff. However, they lack the ability to analyze complex data or offer personalized financial advice.

 

AI Agents in Banking: Personalized and Proactive Financial Assistance

AI agents go beyond answering simple questions by using advanced algorithms and machine learning to analyze customer data and provide actionable insights.

Here’s what AI agents can do in the financial sector:

  • Spending Analysis: AI agents review a customer’s spending habits and identify patterns, such as recurring expenses or areas of overspending.

  • Budget Recommendations: Based on income and spending data, AI agents create personalized budgets to help customers save more effectively.

  • Investment Suggestions: AI agents analyze market trends and the customer’s financial goals to recommend suitable investment opportunities.

  • Goal Tracking: They help customers monitor progress toward financial goals, such as saving for a house or retirement.

For instance, after reviewing John’s spending habits, an AI agent might notice that he spends a significant amount on dining out. It could recommend cutting back by 20% and reallocating that money toward his savings goal. The AI agent might also suggest investment options aligned with John’s risk tolerance and long-term financial objectives.

 

Banking Use Case: Chatbots and AI Agents in Action

Let’s explore a real-world example to understand how a bank might use both chatbots and AI agents:

  1. Step 1: Routine Queries with Chatbots

  • Mary, a bank customer, wants to check her account balance. She opens the bank’s app and interacts with the chatbot.

  • Mary types, “What’s my account balance?” and receives an instant response showing her checking and savings balances.

  • The chatbot also provides information on her recent transactions when she asks, “What was my last deposit?”

  1. Step 2: Financial Planning with AI Agents

  • Mary decides she needs help managing her finances and consults the bank’s AI agent.

  • The AI agent reviews her income, expenses, and savings. It identifies that she could save an additional $300 per month by cutting down on non-essential spending.

  • The agent creates a personalized budget for Mary and suggests she invest a portion of her savings in a low-risk mutual fund.

  • The AI agent also helps Mary set up automated transfers to her savings account and tracks her progress toward her goal of buying a new car in two years.

This combination of quick responses from chatbots and proactive assistance from AI agents ensures that Mary’s banking experience is both efficient and highly personalized.

 

Key Differences: Chatbots vs AI Agents in Banking

  • Task Complexity: Chatbots handle simple, repetitive tasks, while AI agents manage complex, multi-faceted processes.

  • Personalization: Chatbots provide generic responses; AI agents deliver tailored financial advice.

  • Proactivity: Chatbots respond to customer queries, whereas AI agents anticipate customer needs and offer proactive solutions.

  • Data Utilization: Chatbots work with basic account information, while AI agents analyze detailed spending patterns and market data.

 

Why This Combination Works in Banking

Using chatbots and AI agents together creates a robust customer support system:

  • Efficiency: Chatbots improve response times for routine questions, reducing customer frustration.

  • Personalization: AI agents offer deeper insights and tailored solutions, helping customers achieve financial goals.

  • Cost Savings: Banks can reduce staffing costs while delivering high-quality service.

  • Customer Loyalty: A seamless experience with both chatbots and AI agents enhances customer satisfaction and builds long-term trust.

 

Conclusion

The integration of chatbots and AI agents is revolutionizing banking and finance. Chatbots shine in handling routine interactions like balance inquiries, ensuring customers receive quick and accurate responses. AI agents, on the other hand, bring intelligence and personalization to the table, analyzing data to offer tailored financial advice and planning.

By leveraging the strengths of both technologies, banks can deliver a seamless, efficient, and highly personalized experience for their customers. This not only improves operational efficiency but also empowers customers to take control of their financial futures. As AI technology continues to evolve, its role in reshaping banking services will only grow, creating smarter, more customer-centric solutions for all.

 

Written by
Nun Nuntachat Youpanich
Nun Nuntachat Youpanich

Subscribe to follow product news, latest in technology, solutions, and updates

- More than 120,000 people/day visit to read our blogs

Other articles for you

19
February, 2025
Inbound Marketing การตลาดแห่งการดึงดูด
19 February, 2025
Inbound Marketing การตลาดแห่งการดึงดูด
การทำการตลาดในปัจจุบันมีรูปแบบที่เปลี่ยนไปจากเดิมมากเพราะวิธีที่ได้ผลลัพธ์ที่ดีในอดีตไม่ได้แปลว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดีในอนาคตด้วยเสมอไปประกอบการแข่งขันที่สูงขึ้นเรื่อยๆทำให้นักการตลาดต้องมีการปรับรูปแบบการทำการตลาดในการสร้างแรงดึงดูดผู้คนและคอยส่งมอบคุณค่าเพื่อให้เข้าถึงและสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ Inbound Marketing คืออะไร Inbound Marketing คือ การทำการตลาดผ่าน Content ต่างๆ เพื่อดึงดูดกลุ่มเป้าหมายเข้ามา และตอบสนองความต้องการของลูกค้า โดยอาจจะทำผ่านเว็บไซต์ หรือผ่านสื่อ Social Media ต่าง ๆ ซึ่งในปัจจุบันนั้น Inbound Marketing เป็นที่นิยมมากขึ้นเพราะเครื่องมือและเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นมาในปัจจุบันทำให้การทำการตลาดแบบ Inbound Marketing นั้นทำง่ายกว่าเมื่อก่อนมาก นอกจากนี้การทำ Inbound Marketing ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์และความน่าเชื่อถือให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างดีอีกด้วย หลักการของ Inbound Marketing Attract สร้าง

By

3 mins read
Thai
19
February, 2025
How SennaLabs helped S&P Food transform their online e-commerce business
19 February, 2025
How SennaLabs helped S&P Food transform their online e-commerce business
S&P Food’s yearly revenues were 435 mils $USD. 10% of the revenue was from online sales. The board of directors felt that online sales should account for more. The digital

By

4 mins read
English
19
February, 2025
การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจ Startup หรือ Pivot or Preserve
19 February, 2025
การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจ Startup หรือ Pivot or Preserve
อีกหนึ่งบททดสอบสำหรับการทำ Lean Startup ก็คือ Pivot หรือ Preserve ซึ่งหมายถึง การออกแบบหรือทดสอบสมมติฐานของผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจใหม่หลังจากที่แผนเดิมไม่ได้ผลลัพธ์อย่างที่คาดคิด จึงต้องเปลี่ยนทิศทางเพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ให้มากที่สุด ตัวอย่างการทำ Pivot ตอนแรก Groupon เป็น Online Activism Platform คือแพลตฟอร์มที่มีไว้เพื่อสร้างแคมเปญรณรงค์หรือการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในสังคม ซึ่งตอนแรกแทบจะไม่มีคนเข้ามาใช้งานเลย และแล้วผู้ก่อตั้ง Groupon ก็ได้เกิดไอเดียทำบล็อกขึ้นในเว็บไซต์โดยลองโพสต์คูปองโปรโมชั่นพิซซ่า หลังจากนั้น ก็มีคนสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้เขาคิดใหม่และเปลี่ยนทิศทางหรือ Pivot จากกลุ่มลูกค้าเดิมเป็นกลุ่มลูกค้าจริง Pivot ถูกแบ่งออกเป็น 8 ประเภท Customer Need

By

3 mins read
Thai

Let’s build digital products that are
simply awesome !

We will get back to you within 24 hours!Go to contact us
Please tell us your ideas.
- Senna Labsmake it happy
Contact ball
Contact us bg 2
Contact us bg 4
Contact us bg 1
Ball leftBall rightBall leftBall right
Sennalabs gray logo28/11 Soi Ruamrudee, Lumphini, Pathumwan, Bangkok 10330+66 62 389 4599hello@sennalabs.com© 2022 Senna Labs Co., Ltd.All rights reserved.