Chatbot bancari: 7 strumenti e casi d'uso
I settori che danno priorità al servizio clienti affrontano costi crescenti man mano che cresce la domanda di un servizio eccellente. I chatbot bancari consentono ai clienti di completare le transazioni tramite voce o testo, riducendo i costi operativi e migliorando la soddisfazione del cliente.
Abbiamo raccolto i primi 7 chatbot con competenze finanziarie, incluse funzionalità, confronti e migliori pratiche per l'implementazione, per affrontare le preoccupazioni relative a costi e servizio.
I 7 migliori chatbot nel settore bancario
*L'ordinamento si basa sul numero di recensioni.
Intercom
Intercom è una piattaforma di coinvolgimento dei clienti progettata per applicazioni bancarie, rivolta a istituti finanziari digital-first. Enfatizza il coinvolgimento dei clienti bancari, migliora le esperienze bancarie digitali e favorisce l'adozione dei prodotti finanziari e la fidelizzazione dei clienti.
Funzionalità principali:
- Gli strumenti di marketing conversazionale sono progettati per promuovere prodotti finanziari e attirare clienti.
- Automatizza il coinvolgimento dei clienti tramite messaggi lungo il ciclo di vita per le relazioni bancarie e per le tappe finanziarie importanti.
- Segmenta i clienti in base ai comportamenti bancari e al modo in cui utilizzano i prodotti finanziari.
- Supporta l'onboarding dei clienti bancari con messaggi di benvenuto automatici e indicazioni per la configurazione dei conti.
Tidio Lyro
Tidio può gestire richieste bancarie di routine, fornire informazioni finanziarie di base e supportare istituti bancari di piccole e medie dimensioni e cooperative di credito per le loro esigenze di assistenza clienti.
Funzionalità principali:
- Modelli di conversazione specifici per il settore bancario per richieste comuni come saldo del conto, cronologia delle transazioni e dettagli di base sui prestiti.
- Creazione dei propri agenti IA e implementazione con Lyro.
- Compatibile con i più diffusi strumenti bancari e sistemi CRM utilizzati dagli istituti finanziari più piccoli.
- Le funzionalità essenziali di conformità includono la crittografia dei dati e la gestione sicura delle informazioni dei clienti.
- Design reattivo per dispositivi mobili, pensato per i clienti bancari che utilizzano smartphone e tablet.
Figura 1. Il chatbot bancario di Tidio.1
LivePerson Conversational Cloud
LivePerson Conversational Cloud è un'IA conversazionale di livello enterprise progettata per il settore bancario, con diverse implementazioni e partnership. Rileva i livelli di urgenza, inoltra correttamente le questioni finanziarie sensibili e mantiene il contesto tra i diversi canali bancari.
Funzionalità principali:
- Piattaforma omnicanale che supporta web, app di mobile banking, voice banking e piattaforme di messaggistica.
- Offre funzionalità di transizione dalla voce al digitale, consentendo il passaggio dal phone banking alla chat.
- I dataset e i modelli di conversazione specifici per il settore bancario generano approfondimenti dall'IA generativa.
- Il supporto degli agenti in tempo reale fornisce informazioni contestuali sui clienti e risposte consigliate.
Figura 2. Prevenzione delle frodi del chatbot bancario di LivePerson.2
Yellow.ai: piattaforma BFSI
La piattaforma BFSI di Yellow.ai è una soluzione IA completa progettata per i settori bancario, dei servizi finanziari e assicurativo. Comprende le complessità dei prodotti finanziari, gestisce le interazioni sensibili alla conformità e automatizza i flussi di lavoro specifici del settore bancario.
Funzionalità principali:
- La tecnologia DynamicNLP è addestrata in modo specifico sui modelli di conversazione BFSI e sulla terminologia finanziaria.
- Offre modelli bancari predefiniti per casi d'uso comuni, come apertura di conti, richieste di prestito ed elaborazione dei pagamenti.
- 100 lingue con localizzazione specifica per il settore bancario e funzionalità di conformità regionale.
- Fornisce strumenti di gestione delle campagne per promuovere prodotti finanziari e identificare opportunità di cross-selling.
Figura 3. Servizio misto tra IA e agente umano di Yellow.ai.3
Boost.ai
Boost.ai è una piattaforma di IA conversazionale per i servizi finanziari, con una forte presenza soprattutto nel settore bancario europeo. Gestisce le richieste normative, esegue calcoli finanziari complessi e tratta i dati sensibili dei clienti in conformità agli standard bancari.
Funzionalità principali:
- Gli strumenti API self-service consentono alle banche di personalizzare le conversazioni senza il coinvolgimento degli sviluppatori.
- Supporta oltre 30 lingue con traduzioni specifiche per il settore bancario.
- Include analisi delle conversazioni con KPI bancari e mappatura del percorso del cliente.
- Offre un coinvolgimento proattivo per notifiche, promemoria di pagamento e opportunità finanziarie.
Riconoscimento del settore: Boost.ai è stata nominata Leader nel Magic Quadrant Gartner 2025 per le piattaforme di IA conversazionale, convalidando la sua posizione di soluzione di IA conversazionale aziendale di alto livello.4 La piattaforma è stata lanciata su AWS Marketplace a luglio 2025 e ha stretto partnership strategiche con SwitchThink per fornire agenti GenAI alle cooperative di credito e con Ciklum per ampliare l'accesso aziendale all'IA conversazionale.
IBM WatsonX Assistant
IBM WatsonX Assistant fa ora parte del più ampio ecosistema WatsonX Orchestrate, che riunisce tutti gli agenti IA per l'orchestrazione multi-agente.5 La piattaforma punta su un'integrazione "no rip and replace", consentendo alle banche di portare l'IA agentica nei flussi di lavoro, nelle automazioni e nelle app attuali senza lock-in del fornitore. Watsonx Orchestrate supporta l'implementazione ibrida tra ambienti cloud e on-premise, rispondendo alle esigenze di sicurezza, conformità e residenza dei dati per gli ambienti bancari regolamentati.
Funzionalità principali:
- Un generatore visivo di conversazioni progettato per i flussi di lavoro dei servizi finanziari.
- Garantisce sicurezza e conformità della governance alle normative bancarie e agli standard di audit.
- Si integra con l'ecosistema di servizi finanziari di IBM.
- Presenta un'architettura scalabile che supporta milioni di clienti bancari.
- Include analisi avanzate con metriche specifiche per il settore bancario, approfondimenti sui clienti e reportistica operativa.
Figura 4. Pagina dimostrativa del generatore visivo di chatbot di IBM.6
Oracle Financial Services Agentic IA
Oracle Financial Services ha lanciato una piattaforma di IA agentica di livello enterprise specifica per il settore bancario, con agenti IA preconfigurati e orchestrazione multi-agente.7 La piattaforma va oltre l'automazione delle attività per offrire business intelligence, agilità e fiducia su larga scala.
Funzionalità principali:
- Collaborazione multi-agente: Agenti IA specializzati che collaborano attraverso l'elaborazione parallela per un'esecuzione più rapida e accurata, evitando le allucinazioni grazie al coordinamento collaborativo.
- Agenti bancari retail preconfigurati: l'agente Product Brochure Generation garantisce informazioni di prodotto coerenti; Smart Assist for Application Insights fornisce risposte in tempo reale; Application Tracker prevede ritardi e consiglia i passaggi successivi; l'agente Qualitative Analysis e Credit Decisioning semplifica scorecard complesse.
- Agenti per il dominio delle riscossioni: Collector Call Summarization riduce i tempi post-chiamata; Call Compliance Check analizza tono e sentiment per valutare la conformità normativa (ad es., Fair Debt Collection Practices Act).
- Governance human-in-the-loop: Consente ai banchieri di mantenere supervisione e governance etica mentre gli agenti IA gestiscono flussi di lavoro autonomi.
- Roadmap: Oracle prevede di rilasciare centinaia di agenti per il retail banking e il corporate banking nei prossimi 12 mesi.
I 5 principali casi d'uso dei chatbot bancari
1. Generazione e qualificazione di lead
I chatbot possono interagire con i visitatori sulle piattaforme digitali della banca per generare lead e valutarli con domande pertinenti.
Esempio: Dopo che un cliente completa una transazione sull'app mobile di una banca, il chatbot avvia una breve conversazione chiedendo un feedback. Invece di compilare un lungo sondaggio, il cliente risponde a poche domande in modo conversazionale, rendendo il processo di feedback più coinvolgente e meno dispendioso in termini di tempo.
2. Assistenza clienti
La disponibilità 24/7 e la natura instancabile e costante dei chatbot per l'assistenza ai clienti sono vantaggi importanti per i chatbot nel settore bancario.
3. Raccolta di feedback
I lunghi moduli di feedback e i sondaggi possono essere fastidiosi da compilare. Un chatbot può coinvolgere i clienti grazie alla comprensione e generazione del linguaggio naturale.
Esempio: Dopo che un cliente completa una transazione sull'app mobile di una banca, il chatbot avvia una breve conversazione chiedendo un feedback. Invece di compilare un lungo sondaggio, il cliente risponde a poche domande in modo conversazionale, rendendo il processo di feedback più coinvolgente e meno dispendioso in termini di tempo.
4. Strategie di marketing personalizzate
Le conversazioni dei clienti con i chatbot possono essere analizzate per personalizzare i messaggi della banca per il cliente.
Esempio: Un cliente interagisce frequentemente con il chatbot di una banca per chiedere informazioni sui tassi ipotecari. La banca analizza queste conversazioni e invia e-mail personalizzate con informazioni su prodotti ipotecari, tassi e offerte corrispondenti agli interessi del cliente.
5. Guida finanziaria basata sull'IA
La prossima ondata di IA bancaria va oltre le semplici risposte per offrire orientamento nei momenti di incertezza dei clienti, in particolare nelle decisioni finanziarie ad alto rischio.8
Esempio: Quando i clienti aprono la loro app bancaria, affrontando decisioni che plasmano la vita, l'acquisto di una casa, la gestione del debito, lo stress del flusso di cassa o la pianificazione della pensione, i sistemi di IA possono interpretare il contesto, comprendere la loro storia e i loro obiettivi finanziari e spiegare le opzioni in un linguaggio semplice. Questi sistemi sintetizzano informazioni complesse per aiutare a guidare le decisioni importanti, fornendo al contempo la rassicurazione, la chiarezza e la fiducia di cui i clienti hanno bisogno nei momenti finanziari emotivi.
Come implementare un chatbot bancario?
1. Valutazione e pianificazione
Specifica le esigenze del tuo chatbot bancario: inizia identificando i requisiti specifici della tua organizzazione e stabilendo obiettivi chiari per il successo. Considera questi fattori decisivi critici:
- Casi d'uso prioritari: Scegli quali servizi finanziari, come richieste sui conti, domande di prestito, avvisi di frode, elaborazione dei pagamenti o onboarding dei clienti, offriranno il massimo ritorno sull'investimento. Concentrati sulle interazioni frequenti e ad alto volume che attualmente gravano sui tuoi agenti umani.
- Prerequisiti di integrazione: Crea una mappa della tua attuale infrastruttura finanziaria, inclusi processori di pagamento, piattaforme CRM, app di mobile banking e sistemi bancari core come Temenos, FIS e Jack Henry. Assicurati che la piattaforma scelta possa connettersi facilmente con questi sistemi essenziali.
- Standard per sicurezza e conformità: Determina le condizioni necessarie, come la conformità al GDPR, la certificazione SOC 2, il PCI DSS Livello 1 e le leggi bancarie locali. Pensa alle capacità di audit trail e ai requisiti di residenza dei dati.
- Aspettative di prestazione: Stabilisci standard realistici per uptime del sistema, valutazioni di soddisfazione dei clienti, tempi di risposta e tassi di completamento delle conversazioni. Considera gli orari di picco e il volume dei clienti.
- Tempistiche e budget: Calcola il costo totale di proprietà, incluse licenze della piattaforma, costi di integrazione, formazione e manutenzione continua. Tieni conto dei requisiti di conformità che potrebbero allungare i tempi di implementazione.
2. Selezione della piattaforma
Valuta le piattaforme in base alle tue specifiche esigenze bancarie. Puoi richiedere demo dettagliate su misura per i tuoi principali casi d'uso alla maggior parte dei fornitori. Alcuni aspetti che potresti chiedere ai fornitori di dimostrare includono:
- Capacità: La capacità della piattaforma di gestire procedure bancarie complesse, conformità normativa e terminologia finanziaria. Prova utilizzando scenari clienti reali della tua organizzazione.
- Complessità dell'integrazione: Richiedi dettagli tecnici per il collegamento con i tuoi sistemi bancari core. Esamina la documentazione delle API e chiedi informazioni su supporto e tempi di implementazione.
- Stabilità del fornitore: Valuta la salute finanziaria dei fornitori, la loro esperienza nel settore bancario e la loro sostenibilità a lungo termine. Controlla referenze e casi di studio di clienti bancari esistenti.
- Analisi dei costi totali: Confronta le spese relative a licenze, implementazione, formazione, integrazione e supporto continuo. Calcola metriche come il costo per conversazione e il ROI previsto.
3. Integrazione tecnica e configurazione del sistema
Collabora con il tuo team IT e gli specialisti del fornitore per integrare il chatbot.
- Integrazione core: Collega il sistema bancario core creando collegamenti API per richieste di saldo, cronologia delle transazioni e accesso al conto. Configura procedure adeguate di autorizzazione e autenticazione.
- Connessione ai sistemi di pagamento: Abilita funzionalità di transazione in tempo reale per elaborare transazioni, pagare bollette e inviare denaro e integrati con i processori di pagamento.
- Integrazione di CRM e dati dei clienti: Collega le piattaforme di gestione delle relazioni con i clienti per fornire supporto in base alle preferenze dei clienti e alla cronologia del conto.
- Test e garanzia di qualità: Testa ogni scenario cliente e flusso di lavoro bancario, inclusi la convalida dell'integrazione e i test di carico.
4. Formazione, lancio e monitoraggio
Dopo aver completato l'integrazione tecnica, l'implementazione di un chatbot è simile a quella di qualsiasi altro chatbot.
Dovresti addestrare il tuo chatbot con dati pertinenti e progettare flussi di conversazione che corrispondano agli standard di servizio della tua istituzione, attraverso la progettazione conversazionale, lo sviluppo della knowledge base e la voce e il tono preferiti del tuo marchio. Scopri come costruire un chatbot.
Poi prepara il tuo team ai cambiamenti che il chatbot porterà e forma i tuoi agenti per massimizzare l'efficienza. Successivamente puoi lanciare il chatbot e monitorarne le prestazioni. Una delle pratiche più importanti è testare continuamente e monitorare attentamente il chatbot per ottimizzarne le prestazioni.
Migliori pratiche per i chatbot bancari
1. Implementazione orientata alla sicurezza
Recent test contraddittori su 24 modelli di chatbot bancari basati su IA dei principali fornitori hanno rivelato che ogni modello è risultato sfruttabile, con tassi di successo compresi tra l'1% e oltre il 64%.9 I test hanno rivelato modelli di "rifiuto ma coinvolgimento" in cui i chatbot dichiaravano "Non posso aiutarti in questo" eppure subito dopo rivelavano comunque informazioni sensibili. Ciò sottolinea la necessità critica di misure di sicurezza robuste che vadano oltre il semplice affidamento alle protezioni e ai messaggi di rifiuto del fornitore di GenAI. Quando un chatbot fornisce indicazioni errate o induce in errore un mutuatario sui suoi diritti di contestazione, le autorità di regolamentazione lo considerano una violazione di conformità, non un esperimento tecnologico.
I chatbot bancari gestiscono dati finanziari sensibili che richiedono i più elevati standard di sicurezza. Ecco alcune misure che puoi implementare nel tuo chatbot per garantire il massimo livello di sicurezza dei clienti.
- Autenticazione multilivello: Per transazioni critiche e accesso al conto, utilizza l'autenticazione a più fattori insieme a una solida verifica del cliente. Quando possibile, usa la verifica biometrica e mantieni la sicurezza della sessione in tutte le comunicazioni.
- Crittografia end-to-end: Verifica che tutta la corrispondenza con i clienti sia crittografata sia in transito sia a riposo. Per gestire le nuove minacce, utilizza standard di crittografia di livello bancario e aggiorna frequentemente le procedure di sicurezza.
- Integrazione con il rilevamento delle frodi: Per individuare attività sospette, modelli di transazione anomali e possibili violazioni della sicurezza, integra i chatbot con sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale. Quando vengono identificati rischi, attiva procedure automatiche di protezione del conto.
- Gestione delle audit trail: Per sicurezza e conformità normativa, conserva registri dettagliati di ogni interazione del chatbot. Assicurati che le audit trail siano conformi alle normative bancarie e, se necessario, supportino l'analisi forense.
- Valutazioni di sicurezza frequenti: Esegui regolarmente valutazioni delle vulnerabilità, test di penetrazione e audit di sicurezza. Rimani informato sugli ultimi sviluppi delle minacce alla sicurezza informatica e adatta di conseguenza le tue difese.
2. Rispettare standard e normative bancarie
- Conformità sulla protezione dei consumatori: Verifica che i chatbot rispettino i principi di prestito equo, ottengano un consenso adeguato per la raccolta dei dati e forniscano le informative richieste. Come previsto dalle norme bancarie, implementa funzionalità di accessibilità per supportare i clienti con disabilità.
- Rispetto della privacy dei dati: Quando tratti i dati dei consumatori, rispetta CCPA, GDPR e le altre leggi sulla privacy pertinenti. Come richiesto dalle autorità bancarie, fornisci informative esplicite sulla privacy, soddisfa le richieste di cancellazione dei dati e mantieni traccia dei registri di trattamento dei dati.
- Conformità transfrontaliera: Assicurati che i chatbot utilizzati da banche estere rispettino le leggi di ogni paese in cui operano. Considera i criteri di residenza dei dati e le differenze nelle normative sulla privacy tra i vari paesi.
3. Ottimizzare le interazioni con i clienti
- Consulenza finanziaria personalizzata: Utilizza transazioni passate e modelli bancari per fornire analisi finanziarie pertinenti, raccomandazioni di prodotto e supporto proattivo. Offri servizi a valore aggiunto rispettando la privacy e gli interessi dei tuoi clienti.
- Integrazione dei canali: Assicurati che tutti i canali bancari, inclusi siti web, app mobili, phone banking e servizi in filiale, offrano esperienze utente coerenti. Quando i clienti passano da un canale all'altro, mantieni intatto il contesto della loro interazione.
- Assistenza clienti proattiva: Utilizza i chatbot per informare tempestivamente i clienti su attività del conto, pagamenti imminenti, transazioni insolite e aggiornamenti finanziari. Per evitare di sovraccaricare i clienti, trova un equilibrio tra comunicazione proattiva e preferenze dei clienti.
4. Massimizzare le prestazioni operative
Metti in atto protocolli operativi per garantire prestazioni affidabili e superiori del chatbot:
- Monitoraggio delle prestazioni: Tieni traccia degli indicatori chiave, tra cui uptime del sistema, valutazioni di soddisfazione dei clienti, accuratezza delle risposte e tassi di completamento delle conversazioni. Stabilisci obiettivi e migliora continuamente le prestazioni in linea con gli standard di settore per il comparto bancario.
- Gestione della conoscenza: Mantieni registri aggiornati e accurati di politiche, procedure, servizi e prodotti bancari per garantire conformità continua ed erogazione efficace del servizio. Per garantire accuratezza e conformità, implementa processi di controllo delle versioni e approvazione per gli aggiornamenti della knowledge base.
- Collaborazione del personale: Promuovi una cooperazione efficace tra esperti bancari umani e tecnologia chatbot. Forma i dipendenti su come utilizzare in modo efficiente i sistemi automatizzati e sfrutta le informazioni dei chatbot per migliorare il servizio clienti complessivo.
5. Usare innovazioni strategiche
Utilizza i chatbot in modo strategico per migliorare il vantaggio competitivo della tua istituzione:
- Innovazione finanziaria: Utilizza i chatbot per introdurre nuovi servizi bancari, migliorare quelli esistenti e rispondere rapidamente alle opportunità di mercato. Identifica bisogni non soddisfatti e lacune di servizio analizzando i dati delle interazioni con i clienti.
- Ottimizzazione dei costi: Identifica sistematicamente modi per automatizzare le attività bancarie ripetitive, riallocando le risorse umane verso ruoli ad alto valore che richiedono conoscenze specialistiche e competenze interpersonali.
- Pronto per il futuro: Rimani aggiornato sui progressi nel settore bancario e tecnologico che possono migliorare le prestazioni dei chatbot. Pianifica l'integrazione di nuove tecnologie, inclusi servizi basati su blockchain, consulenza finanziaria basata sull'IA e voice banking.
Aggiungi come fonte preferitaFAQ
I chatbot bancari proteggono i dati sensibili dei clienti attraverso crittografia avanzata, autenticazione a più fattori e rispetto delle normative sulla privacy dei dati come PCI DSS e GDPR. Questi agenti virtuali sono progettati specificamente per il settore bancario con protocolli di sicurezza pari o superiori a quelli utilizzati dagli operatori live dell'assistenza clienti. Istituti finanziari leader, come Bank of America, adottano chatbot bancari dotati di solidi sistemi di prevenzione delle frodi e controlli di accesso sicuri per salvaguardare dettagli del conto, estratti conto e informazioni finanziarie personali su tutti i canali digitali.
I moderni chatbot bancari utilizzano l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare i modelli di spesa, i saldi dei conti e la cronologia delle transazioni dei clienti, fornendo approfondimenti e consigli finanziari su misura. Questi sistemi intelligenti assistono i clienti in attività bancarie complesse, tra cui prestiti personali, ottimizzazione dei conti di risparmio e consulenza sugli investimenti, comprendendo le domande dei clienti tramite algoritmi avanzati di machine learning. Sebbene i chatbot bancari eccellano nell'offrire approfondimenti personalizzati e nella gestione dei servizi bancari di routine, passano le interazioni complesse dei clienti ad agenti umani o consulenti finanziari quando è necessaria una competenza specialistica.
I chatbot bancari possono svolgere un'ampia gamma di operazioni bancarie quotidiane, come controllare il saldo del conto, trasferire fondi, pagare bollette, impostare pagamenti ricorrenti e fornire informazioni sul conto su vari canali, incluse app mobili e piattaforme di online banking. Sfruttando l'elaborazione del linguaggio naturale, questi agenti virtuali comprendono le richieste dei clienti nei canali di comunicazione preferiti e forniscono risposte accurate 24/7, con conseguenti risparmi significativi sui costi e una migliore soddisfazione dei clienti. I migliori chatbot bancari migliorano l'assistenza clienti riducendo i tempi di attesa, offrendo consulenza finanziaria personalizzata e implementando strategie efficaci di vendita e upselling, consentendo al contempo al personale bancario di concentrarsi sulle interazioni complesse con i clienti che richiedono competenze umane.
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Registro delle modifiche
8 aggiornamentiRimosso il profilo del prodotto Kasisto KAI dall'elenco dei chatbot bancari.
Aggiunti riconoscimenti del settore e partnership strategiche alla descrizione del prodotto Boost.ai.
Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.
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