Băncile clasice se luptă să rămână deschise pe măsură ce firmele fintech și aplicațiile bancare evoluează. Funcțiile ușor de utilizat, la cerere, sunt acum o normă, deoarece clienții caută parteneri financiari care să le trateze ca fiind speciale în loc să fie pur și simplu un număr.
Drept urmare, concurența crește între bănci și între bănci și alternative nebancare. Datele recente sugerează că 5,6 milioane de americani intenționează să schimbe băncile în următoarele 12 luni, mai mult de jumătate făcând această mișcare mai devreme decât mai târziu.
Pentru instituțiile financiare, condițiile de piață în schimbare vorbesc despre necesitatea îmbunătățirii experienței clienților: clienții mulțumiți sunt mai puțin susceptibili să caute alternative bancare, mai ales dacă băncile pot reacționa proactiv la cererile emergente ale consumatorilor.
Realizarea acestui lucru înseamnă valorificarea Big Data la dispoziția băncilor. Pentru a face acest lucru, băncile au nevoie de avantajul practic al soluțiilor de învățare automată pentru a ajuta la identificarea nevoilor consumatorilor, la proiectarea de noi strategii și la implementarea celor mai bune practici construite special. Potrivit cercetărilor efectuate de Narrative Science, 32% dintre firmele financiare tradiționale au adoptat deja soluții de inteligență artificială și învățare automată.
În cele mai de bază, algoritmii de învățare automată folosesc seturi masive de date pentru a analiza și prezice rezultatele. Gândiți-vă astfel: în loc să scrieți cod care să le spună computerelor cum să facă diferența dintre un pătrat și un cerc, învățarea automată folosește milioane de exemple pentru a ajuta dispozitivele să înțeleagă diferența fundamentală dintre aceste două forme.
AI este următorul pas: implementarea învățării automate în sisteme mai mari capabile de planificare, analiză și potențial de rezolvare a problemelor la scară. Algoritmii de învățare automată eficientă împing acest proces în curent ca o modalitate prin care băncile pot îmbunătăți semnificativ serviciul pentru clienți.
Clienții care solicită credit sau caută aprobarea cererii de împrumut au așteptat în mod istoric săptămâni. Acum, multe firme au redus această cronologie la zile. Dar așteptările au evoluat; mai mult de 60% dintre consumatori doresc un răspuns imediat (mai puțin de 10 minute) la întrebări referitoare la vânzări sau servicii.
Acest lucru a deschis calea pentru utilizarea evaluării și aprobării aplicațiilor bazate pe machine learning. Cu acces la seturi de date financiare, instrumentele de învățare automată pot evalua mai mulți factori de credit și pot lua o decizie imparțială, și o pot face mult mai repede decât omologii lor umani. Potrivit Forbes, JPMorgan Chase a economisit peste 360.000 de ore de muncă analizând 12.000 de documente în doar câteva secunde.
Adoptarea rapidă a tehnologiilor bancare digitale vine cu o avertizare: parole pierdute și detalii uitate despre cont. Asistenții virtuali bazați pe machine learning sunt acum exploatați pentru a oferi servicii rapide pentru clienți, oferind detalii cheie, clienții pot reseta rapid parolele sau pot obține informații financiare cheie fără să aștepte sau să viziteze personal sucursala. De fapt, unele bănci implementează amprenta vocală, o soluție biometrică bazată pe machine learning, pentru a autentifica clienții folosind doar vocea lor. Au apărut soluții precum Deep Learning HPE pentru a ajuta companiile să accelereze analiza datelor pentru rezultate fiabile și în timp real.
Securitatea eficientă este esențială pentru satisfacția clienților financiari, 84% dintre consumatori își vor prelua datele și afacerile în altă parte, dacă consideră că le lipsește siguranța. După cum a remarcat Emerj, băncile folosesc acum instrumente de învățare automată capabile să identifice comportamentul comun al clienților, să detecteze abaterile cheie și apoi să notifice personalul băncii cu privire la posibilele fraude.
Instrumente precum Splunk oferă viteza și amploarea necesare pentru a gestiona domeniul de aplicare al Big Data al băncilor și pentru a îmbunătăți cele mai bune practici de securitate a informațiilor, fără a compromite confidențialitatea clienților. Rezultatul este dublu: mai puține tranzacții frauduloase pentru remedierea firmelor financiare și îmbunătățirea satisfacției clienților în eforturile de securitate a datelor.
Rezultatul final al experienței clienților pentru bănci începe mai ales cu prezicerea a ceea ce doresc clienții, înainte să știe că vor. Instrumentele de învățare automată capabile să analizeze seturi mari de date pe categorii precum tipare de cumpărare, date demografice, volume de tranzacții și cereri de servicii pot ajuta băncile să creeze oferte de credit, împrumut sau economii direcționate, cu risc redus pentru instituțiile financiare, dar cu valoare ridicată pentru clienți.
Experiența clienților stă la baza viitorului competitiv al organizațiilor financiare. Învățarea automată poate ajuta băncile să rămână în fața mulțimii în ceea ce privește volumele de aprobare, răspunsul serviciilor, detectarea fraudei și interacțiunile personale predictive.
