Cara perniagaan bergantung pada kecerdasan buatan untuk penglibatan pelanggan

Sejak beberapa tahun kebelakangan ini, bank telah menghadapi banyak isu baharu, seperti peningkatan jangkaan pengguna, persaingan daripada pesaing digital dengan pengalaman pelanggan yang unggul, kemajuan teknologi dan peraturan yang mengetatkan . Banyak bank telah mula mendigitalkan untuk menangani cabaran ini dan kekal relevan, tetapi apabila trafik telah mula mengalir ke saluran digital, bank telah mengecilkan rangkaian cawangan mereka untuk menjimatkan kos.

Selepas tercetusnya wabak mahkota baharu, transformasi digital telah dipercepatkan lagi. Ini adalah benar terutamanya untuk bank tradisional, yang nisbah kos kepada pendapatan adalah dua kali ganda berbanding bank digital.

Kita kini dalam kemelesetan, yang memaksa semua orang untuk mengetatkan tali pinggang mereka. Perbelanjaan semakin berkurangan dan keadaan semasa berkemungkinan berterusan untuk beberapa waktu. Kemelesetan ekonomi juga telah menjejaskan kebanyakan bank, dengan kebanyakan bank terpaksa mengurangkan perbelanjaan pengambilan pekerja dan, dalam banyak kes, pemberhentian selanjutnya. Walaupun pemberhentian ini mungkin telah mengurangkan beberapa tekanan ekonomi (Pihak Berkuasa Kelakuan Kewangan menganggarkan bahawa menutup cawangan bank boleh menjimatkan £590,000 setahun), bank masih memerlukan sumber untuk terus berhubung dengan pelanggan bagi memastikan mereka dapat mengekalkannya dan menarik pelanggan baharu.

Satu penyelesaian adalah dengan menggunakan data dan kecerdasan buatan untuk mendapatkan pengetahuan pelanggan dan membina kelekatan pengguna. Pembelajaran mesin (ML) boleh digunakan untuk menganalisis data untuk menyediakan bank dengan cerapan tentang pengalaman kontekstual, atau kecerdasan buatan perbualan untuk membolehkan interaksi "seperti manusia" dengan pelanggan. Pembantu maya NatWest, Cora menunjukkan cara ini boleh dicapai dengan membantu beribu-ribu pelanggan yang terjejas oleh wabak itu menjadualkan semula pinjaman dan pembayaran kad kredit mereka.

Memahami pelanggan anda adalah kunci kepada penglibatan yang lebih baik. Penyelesaian kecerdasan buatan dan analitik membolehkan ini dengan memberikan cerapan untuk membantu pelanggan mengurus kewangan mereka dan mengesyorkan langkah seterusnya untuk mereka. Walau bagaimanapun, untuk menyediakan penglibatan yang paling berkesan, data yang komprehensif diperlukan. Bank harus menggunakan platform untuk mengumpulkan maklumat tentang hubungan perniagaan dan lokasi pelanggan yang lain untuk dapat memahami pilihan pelanggan dan meramalkan keperluan masa depan. Sebagai contoh, pengumpulan data berdasarkan pendapatan dan corak perbelanjaan pelanggan, umur, aset dan liabiliti kewangan akan membolehkan bank mengesyorkan pelaburan dalam syarikat tertentu atau mengurangkan perbelanjaan untuk makan di luar yang kerap.

Faedah lain menggunakan analisis data ialah ia menghalang bank daripada mengganggu pelanggan dengan perkhidmatan dan tawaran yang tidak mereka perlukan. Sebaliknya, ia membolehkan bank menyediakan perkhidmatan yang betul kepada orang yang betul pada masa yang sesuai. Ini mengurangkan peluang pelanggan pergi ke tempat lain untuk memenuhi keperluan kewangan mereka.

Contoh yang dinyatakan sebelum ini boleh membolehkan bank mencapai tahap penglibatan yang tinggi, dengan berkesan menggunakan AI untuk menyampaikan pengalaman dan pengesyoran kontekstual yang sangat diperibadikan dan yang meningkatkan kesejahteraan kewangan pelanggan mereka.

Walau bagaimanapun, sambil memberikan pelanggan data ini boleh membantu mereka mengurus kewangan mereka dengan lebih berkesan, membolehkan bank mengekalkannya, laporan penyelidikan Memaksimumkan Penglibatan Perbankan Digital menunjukkan bahawa hanya 5% bank Berjaya mewujudkan penglibatan pelanggan yang berkesan. Kebanyakan berbuat demikian hanya dengan memfokuskan pada pembaikan sementara untuk pengalaman pelanggan dan bukannya rancangan jangka panjang.

Teknologi yang diperlukan untuk pengumpulan dan analisis data juga boleh memberikan cabaran. Kos boleh menjadi tinggi dan hasilnya bergantung pada data yang digunakan. Oleh itu, bank harus membuat pilihan berdasarkan kedudukan mereka, dengan mengambil kira faktor seperti objektif perniagaan, asas pelanggan dan kesediaan teknologi.

Atas ialah kandungan terperinci Cara perniagaan bergantung pada kecerdasan buatan untuk penglibatan pelanggan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!