Когда я был ИТ-директором финансового учреждения, я работал с руководителями по операционным вопросам, чтобы посмотреть, как мы можем улучшить отношения с клиентами в наших филиалах.

Наши служащие по работе с клиентами в этих филиалах были больше похожи на тех, кто принимал заказы - они делали то, что просили клиенты, но не больше. Эти сотрудники были на низкооплачиваемых должностях, и у них часто были ограниченные навыки. Одним из навыков, которые мы хотели получить, было взаимодействие с клиентами, которое вы обычно найдете у продавца.

Мы решили нанять людей с опытом работы в розничной торговле и / или с людьми, полагая, что мы могли бы научить их быть банковскими служащими. Мы внедрили системы, которые побудили бы служащего спросить клиента о новых продуктах, которые могут заинтересовать клиента, и мы предложили финансовые стимулы для регистрации клиентов в новых продуктах.

Эксперимент дал смешанные результаты и, вероятно, пошел бы лучше, если бы у нас были некоторые инструменты для аналитики и искусственного интеллекта, которые доступны сегодня.

«Большинство клиентов, как правило, хранят свои счета в банке, даже если они не слишком довольны», - говорит Эран Ливнех, вице-президент по маркетингу в Personetics, которая предоставляет решения AI для индустрии финансовых услуг. «Тем не менее, в настоящее время существует множество банковских и небанковских альтернатив, которые в прошлом были недоступны, что клиенты также могли бы рассмотреть. Миллениалы также ожидают большей персонализации и технологического взаимодействия со своими финансовыми учреждениями».

Ливнэ считает, что со временем клиенты банков будут переводить все большую часть своих финансовых отношений и деятельности на альтернативные инвестиционные платформы; это подорвет способность банков поддерживать эти отношения и развивать новые. «В результате мы уже видим фиксированные или уменьшающиеся депозиты для многих региональных банков США», - сказал Ливнех.

Именно здесь появляется ИИ, и у банков есть преимущество благодаря всем данным, которые они уже имеют о своих клиентах.

«ИИ может помочь выявить модели поведения клиентов в своих финансовых транзакциях и выделить продукты, услуги и области, представляющие интерес, которые наиболее важны и полезны для каждого клиента в данный момент», - сказал Ливнех. «Он также может быть использован для превращения опыта из зеркала заднего вида в дальновидные идеи и советы, позволяющие клиентам принимать более эффективные финансовые решения».

AI работает, агрегируя и классифицируя действия по учетным записям клиентов, чтобы обеспечить интегрированное представление финансовой истории клиента. Затем добавляется аналитика для выделения исключений и важных событий в истории клиента.

Механизм AI работает с этими данными для выработки предписывающих рекомендаций по продуктам и услугам, которые персонал банка должен представлять клиентам. Этот ИИ также может быть интегрирован в онлайн-приложения для предоставления рекомендаций по самообслуживанию, которые предпочитают миллениалы.

Используя ИИ, банки повысили производительность по сравнению с KPI, повысив степень вовлеченности клиентов, повысив степень удовлетворенности клиентов, сократив количество клиентов и увеличив депозиты и внедрение продуктов.

«Королевский банк Канады недавно запустил инструмент бюджетирования на базе AI, который предлагает персональные рекомендации своим клиентам мобильных приложений», - сказал Ливнех. «За первый месяц запуска было создано 230 000 бюджетов, и клиенты смогли сэкономить более 83 миллионов долларов США».

Это только один пример того, как расширенные аналитические возможности, такие как ИИ, влияют на качество отношений с клиентами, которые являются эффективными и долговременными.

Чтобы двигаться вперед с ИИ, банки могут начать со сбора и анализа как транзакционных, так и нетранзакционных больших данных о своих клиентах, обучая свой передовой персонал использовать эти механизмы ИИ (которые могут быть интегрированы в приложения кассира) и создавая простые в использовании Используйте онлайн-приложения для клиентов, которые предпочитают осуществлять банковские операции в электронном виде.

«Аналитика ИИ и персонализированная клиентская аналитика - это не предложение «все или ничего», а многоуровневая структура с растущими степенями автономных возможностей», - сказал Ливнех. «Каждый уровень обеспечивает основу для более продвинутых возможностей, которые могут быть добавлены к предложению банка, обеспечивая при этом непосредственную ценность для клиента и банка. Чем раньше вы начнете, тем больше данных вам понадобится, чтобы сделать его лучше».

No Comments