English
Deutsch
Jakie są przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w bankowości? Na przykład, można ją wpleść w procedury eKYC, aby uczynić je szybszymi i przyjemniejszymi dla klienta. Generatywna sztuczna inteligencja może też zostać zaimplementowana w narzędziach obsługi klienta, aby pomóc agentom skuteczniej odpowiadać na zgłoszenia. Może być również wykorzystywana do inteligentnych rekomendacji produktów, dostosowywania wiadomości do preferencji klienta lub poprawy ogólnego bezpieczeństwa danych. Chcesz dowiedzieć się więcej? W takim razie czytaj dalej.
Spis treści
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w bankowości i finansach: X przykładów
- Wnioski
Wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w bankowości i finansach: Przykłady
Bez zbędnych ceregieli przyjrzyjmy się zatem przykładom wykorzystania sztucznej inteligencji w sektorze bankowym.
Optymalizacja wdrażania klientów
Pierwszy przykład można znaleźć w polskim banku SGB, który wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby uprościć wdrażanie klientów. Jak to działa?
- Klient wyraża zgodę na warunki umowy.
- Klient robi sobie zdjęcie.
- System sztucznej inteligencji wykorzystuje dane biometryczne do porównywania selfie klienta z dowodem osobistym - klient jest proszony o wykonanie kilku gestów ręką, aby upewnić się, że to on.
Jest to dość ważne, ponieważ onboarding jest jednym z najbardziej krytycznych kroków na drodze do pozyskania klienta, a ludzie zwykle rezygnują na tym etapie, nigdy nie kończąc procesu. Korzystając ze sztucznej inteligencji, można sprawić, że onboarding (i eKYC) łatwiej, szybciej i stąd bardziej atrakcyjny potencjalnym klientom.
Co więcej, możliwe jest również wykorzystanie AI i ML w bankowym onboardingu w jeszcze jeden sposób - do szybkiej analizy danych z poprzedniej instytucji finansowej i tym samym stworzenia profilu klienta. Ponadto, rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak AI Prompter umożliwiają szybsze reagowanie na potrzeby klientów.
Segmentacja klientów
Inne zastosowanie AI i ML w bankowości można zaobserwować w segmentacji klientów. Możliwe jest wykorzystanie danych zebranych o każdym kliencie do jego segmentacji, co prowadzi do zestawu korzyści i dalszych działań. Ale po pierwsze - jakie dane należy zbierać?
- transakcje,
- dane osobowe,
- umowy bankowe,
- aktywność za pośrednictwem różnych kanałów,
- produkty.
Dzięki temu można tworzyć ogólne segmenty, ale także znacznie bardziej spersonalizowane oferty dla klientów. Ale najpierw musisz opracować te dane - napisaliśmy o tym więcej w naszym artykule na temat Jak wdrożyć sztuczną inteligencję w firmiektóre zdecydowanie polecamy.
Personalizacja
Jeśli chodzi o wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w sektorze bankowym, jednym z najbardziej znanych (i korzystnych) są inteligentne rekomendacje produktów. System oparty na sztucznej inteligencji może wykorzystywać dane wspomniane w poprzedniej sekcji do tworzenia spersonalizowanych ofert produktów w oparciu o preferencje klienta i wcześniej wybrane produkty, a także jego aktualną ocenę kredytową i możliwości. Doskonałym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji w bankowości jest nasz własny platforma zaangażowania klientów - LiveBank.
Możliwość personalizacji ofert ma kluczowe znaczenie. Różne pokolenia mają różne priorytety i preferencje, jeśli chodzi o produkty bankowe. Jeśli dodać do tego indywidualne czynniki, można zauważyć, że naprawdę trudno jest dokonać właściwego wyboru, oferując produkty swoim klientom. Ale sztuczna inteligencja jest w stanie dostrzec wzorce w danych, których ludzie nie byliby w stanie, i robi to w ciągu kilku sekund, co pozwala instytucji finansowej osiągnąć znacznie wyższy poziom personalizacji.
Chociaż wspomnieliśmy powyżej głównie o rekomendacjach produktów, dotyczy to również treści - artykułów i filmów skierowanych do klientów. Serwowanie spersonalizowanych treści jest równie ważne jak produkty, zwłaszcza dla młodszych klientów, którzy szukają raczej przewodników na temat inwestowania niż konkretnych rozwiązań bankowych[1] (choć jest to doskonały sposób na promowanie rozwiązań inwestycyjnych!).
Przewidywanie rezygnacji
Przy kosztach pozyskiwania klientów sięgających absurdalnych poziomów, zapobieganie ich odpływowi staje się jednym z głównych celów instytucji finansowych. Nie powinno więc dziwić, że jedno z zastosowań sztucznej inteligencji w bankowości i finansach jest ściśle z tym związane.
Jak to działa? Po pierwsze, użyj uczenia maszynowego, aby wytrenować model sztucznej inteligencji do wykrywania rezygnacji - wykorzystaj dane historyczne dotyczące klientów, którzy opuścili Twoją instytucję i zestaw je z tymi, którzy tego nie zrobili, ponieważ sztuczna inteligencja powinna być w stanie dostrzec wzorzec. Teraz możesz wdrożyć swój system do monitorowania zachowań klientów i zwracać uwagę na wszelkie wskaźniki rezygnacji.
Następnie można ustawić alerty lub automatyczne działania mające na celu skontaktowanie się z klientem, który wkrótce zrezygnuje, i przekonanie go do zmiany zdania. W ten sposób prosty Bankowość oparta na sztucznej inteligencji System może pomóc w utrzymaniu lojalności większej liczby klientów, co przekłada się bezpośrednio na wyższe zyski.
Chatboty i asystenci AI
Nie możemy zapominać chatboty i asystenci AI - Dwa dość podobne, a jednak wyraźnie różne rodzaje rozwiązań sztucznej inteligencji wykorzystywanych w bankowości. Dlaczego nie zaczniemy od chatbotów?
Chatboty
Jednym z najbardziej znanych przykładów jest Erica - Chatbot Bank of America, który został uruchomiony w marcu 2019 roku. Jest znany z tego, że pomógł około 6 milionom użytkowników.
Początkowo chatboty były proste - ich celem było odpowiadanie na podstawowe pytania, takie jak zapytania o konkretne transakcje lub salda kont. Obecnie jest to nieco bardziej zaawansowane, głównie dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji. Takie systemy są w stanie wykrywać intencje klienta i generować automatyczne odpowiedzi, jednocześnie zbierając dane na temat interakcji. W ten sposób mogą usprawnić procesy biznesowe i poprawić jakość obsługi klienta.
Główną wadą takich chatbotów jest to, że często są one najbardziej użyteczne tylko w języku angielskim. Jednak w Ailleron możemy z dumą powiedzieć, że nasze generatywne rozwiązania AI są doskonałe nie tylko w języku angielskim, ale także w językach lokalnych, pomagając w doskonaleniu obsługi klienta bez względu na kraj, w którym znajduje się instytucja finansowa.
Asystenci AI
Znani jako asystenci AI, co-piloci AI i pod innymi podobnymi nazwami, są przykładem zastosowania AI w bankowości, które znajdziesz wśród naszych rozwiązań: możemy przygotować asystenta AI dostosowanego do potrzeb Twojej organizacji, ale także zaoferować go jako część naszej platformy LiveBank. Jak działają?
Jak sama nazwa wskazuje, wspomagają one agentów obsługi klienta. Mogą pełnić wiele funkcji, często integrując inne możliwości AI, takie jak:
- Przygotowywanie odpowiedzi dla klientów i dostarczanie źródeł informacji do weryfikacji przez agenta.
- Parafrazowanie komunikatów w celu dostosowania głosu do klienta.
- Proponowanie inteligentnych rekomendacji produktów w czasie rzeczywistym.
- Korzystanie z promptera AI w celu dostarczania agentom danych na temat każdego klienta.
Marketing
Wreszcie, możesz wykorzystać sztuczną inteligencję do celów marketingowych, aby usprawnić pozyskiwanie klientów i obniżyć koszty akwizycji. Można to osiągnąć na dwóch poziomach:
- Realizacja kampanii - Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do prezentowania spersonalizowanych reklam i ofert potencjalnym klientom w oparciu o dane zebrane na temat każdego z nich za pośrednictwem różnych kanałów, w tym:
- e-mail,
- banery,
- ekrany powitalne,
- powiadomienia push w aplikacjach,
- otwarte reklamy internetowe.
- Priorytetyzacja leadów w centrum kontaktowym - Podobnie jak w przypadku przewidywania rezygnacji, można wykorzystać ML w bankowości, aby nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawania jakości każdego potencjalnego klienta i pomóc w ustaleniu priorytetów dla najbardziej obiecujących.
Wnioski
To tylko kilka z najpopularniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w bankowości i finansach. Wraz z dalszym rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji, lista ta z pewnością wydłuży się jeszcze bardziej - w końcu wszystko zależy od tego, jaki rodzaj niestandardowego modelu sztucznej inteligencji wybierzesz dla swojego banku. A skoro już jesteśmy przy temacie sztucznej inteligencji na zamówienie w bankowości, sprawdź nasze usługi uczenia maszynowego i inne rozwiązania, które możemy Ci dostarczyć - pomożemy Ci wdrożyć sztuczną inteligencję w Twojej organizacji.
Możesz również przeczytać: Trendy w bankowości cyfrowej i przyszłość bankowości
[1] https://www.bai.org/banking-strategies/what-matters-most-to-each-generation-of-banking-customers/
