9 примеров того, как искусственный интеллект меняет розничный бизнес
Индустрия финансовых услуг давно является лидером по внедрению искусственного интеллекта. Еще в 1980-х годах Citibank стремился максимально ускорить свои вычисления и упростить работу сотрудникам, поэтому уже более 30 лет крупные игроки с Уолл-Стрит рассматривают искусственный интеллект и машинное обучение как конкурентное преимущество.
Если не брать во внимание технологический сектор, то именно финансовый мир больше всего тратит на ИИ-разработки. Это совсем неудивительно, так как вовремя введенная инновация может увеличить ваши доходы в несколько раз. Но как именно ИИ сможет изменить розничный банковский сектор?
Кросс-продажи
ИИ может стать лучшим инструментом кросс-продаж: он идеально анализирует данные клиента и предлагает самый релевантный продукт. Банковский помощник банка JP Morgan Emerging Opportunities Engine смог самостоятельно определить, кто согласится на дополнительные услуги, а кому их не стоит предлагать в данный момент. Это было сделано путем анализа их текущего потребления банковских продуктов, инвестиционного портфеля, финансового поведения и оценки рыночных условий.
Индивидуальный опыт
Аналогичным образом ИИ позволяет адаптироваться к индивидуальному опыту клиента, ведь каждому хочется получить только самые релевантные услуги. Благодаря ИИ это стало возможно! Теперь розничные банки могут динамически настраивать работу, оценивая каждого клиента по отдельности.
Эффективный маркетинг
Многоканальный маркетинг и ретаргетинг позволили банкам легко переманивать клиентов у своих конкурентов. Почему все так молниеносно произошло? Раньше люди десятилетиями не меняли свой банк! Представьте, что у вас есть счет в банке с очень плохим сервисом, неработающими онлайн-услугами, вечными сбоями и очередями в отделении. Еще каких-то 10–15 лет назад большинство розничных банков были примерно такими. А теперь представьте, что у вас появилась возможность перейти в то финансовое учреждение, где вы можете самостоятельно управлять своими счетами в любой точке земного шара. Где бы вам хотелось быть клиентом?
Розничные банки с помощью ИИ привлекают клиентов других банков, создают маркетинговую компанию по представлению максимально релевантной информации именно тогда, когда это необходимо клиенту. Персонализированные призывы к действию, индивидуальные push-уведомления, динамическое ценообразование и прогнозирование оттока клиентов помогут банку сохранить лояльность своих клиентов.
Оценка рисков
Согласно опросу Baker&McKenzie, 49% респондентов согласны с тем, что ИИ предоставляет наибольшую выгоду для розничных банковских услуг. Предиктивный характер искусственного интеллекта делает его мощным инструментом, помогающим принимать решения как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения клиентов. Розничные банки могут использовать ИИ, чтобы определить, где лучше всего открыть филиалы, какие услуги предоставлять в определенной местности или кому выдавать кредит и под какие условия. Между тем, клиенты могут использовать его для инвестиционных консультаций или для финансового планирования.
Оценка контрактов
Ежегодно банки обрабатывают тысячи кредитных договоров и финансовых сделок. Это очень трудоемкий процесс с огромной вероятностью ошибок и сбоев в расчетах. Мы уже рассказывали, как JP Morgan недавно показали общественности платформу смарт-контрактов COiN. Предполагается, что они смогут максимально оптимизировать работу банковских сотрудников.
Цифровой диалог
ИИ уже широко используется в обслуживании клиентов розничных банковских услуг. Чаще всего в поле зрения попадают чат-боты, но уже существуют и более сложные проекты по типу Amazon Alexa. Инновационные инструменты помогают пользователем выполнять повседневные банковские задачи, подсказывают, что делать в том или ином случае и т. д. Уже к 2022 году чат-боты сэкономят банкам $8 млрд на обслуживании клиентов.
Повышение конкурентоспособности
ИИ сократит розничным банкам расходы, связанные с персоналом, процессами, процедурами и принятием решений. Это упрощает и автоматизирует взаимодействие финансового учреждения и его клиентов, улучшая скорость и качество принятия решений, прогнозирование и обнаружение мошенничества.
Работа с голосом
ИИ позволяет анализировать огромное количество данных о клиенте. Обработка естественного языка используется для анализа и написания скриптов для служб поддержки, контента в соцсетях и агрегаторов отзывов. Затем данные можно разделить на темы и проанализировать с точки зрения настроения, чтобы определить максимально релевантные области для улучшения своих услуг.
Кросс-секторные перемещения
Розничные банки должны интересоваться не только отраслевыми конкурентами и искусственным интеллектом. Уверенные техногиганты умело комбинируют большие данные, низкие затраты на приобретение, передовые аналитические возможности и лицензии на интернет-банкинг для продвижения в финансовом секторе. Alipay от Alibaba и Apple Pay от Apple — это только два примера технологических компаний, которые переходят в экосистему финансовых услуг.
ИИ уже преобразил финансовую сферу, и теперь он делает это для розничных банковских услуг. Он повысит вашу эффективность как банка наряду с большей персонализацией и прогнозированием событий на рынке. Технологические гиганты становятся настоящими конкурентами для банков, поэтому вводить ИИ нужно уже сейчас.
Fintech News