AI가 금융 서비스에서 개인화를 주도하는 방법: 4가지 사례 및 예

디지털 뱅킹의 성장으로 인해 금융 서비스 브랜드는 고객과의 일대일 상호 작용 기회가 줄어들었습니다. 따라서 브랜드는 고객 충성도를 높이고 비즈니스에 대한 충성도 높은 고객을 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

코로나 팬데믹은 디지털 셀프 서비스 시대의 성장에도 크게 기여했습니다. 거의 모든 대면 활동이 디지털화됨에 따라 은행 및 기타 금융 기관은 사용자 참여를 위해 기술에 의존할 수밖에 없었으며 그 중 하나는 AI입니다.

그러나 금융 기관에서 AI 도구를 빠르게 채택한다고 해서 반드시 고객이 더 이상 개인화된 경험을 얻지 못한다는 의미는 아닙니다.

AI는 개인화를 크게 지원하여 금융 서비스 제공업체가 디지털 이전 시대와 동일한 수준의 고객 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.

이 기사에서는 AI 기반 개인화가 금융 서비스 회사가 고객 충성도를 높이고 효율성과 수익성을 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴봅니다.

시작하자.

금융 서비스에서 개인화가 중요한 이유는 무엇입니까?

금융 서비스는 개인화된 서비스 제공이 더 이상 "가지고 있으면 좋은" 옵션이 아니라 주요 고객 기대치인 경쟁이 치열한 산업입니다.

좋은 점은 은행이 이를 충분히 일찍 깨닫고 고객을 위해 상품과 제안을 맞춤화하기 위해 노력해 왔다는 것입니다.

조직은 다양한 제품을 제공하는 많은 공급자가 있지만 사용자가 인정하는 공급자는 고객의 개별 요구 사항을 충족하는 공급자이며 이는 개인화 없이는 달성할 수 없다는 것을 알고 있습니다.

금융 서비스에서 데이터 기반 개인화는 다양한 방식으로 달성될 수 있습니다. 예를 들어 은행은 효과적인 참여를 위해 고객을 다양한 인구 통계 그룹으로 분류할 수 있습니다.

이렇게 하면 정확한 제안으로 대상을 지정하고 다음과 같이 각 그룹에 특정한 요구 사항을 충족하는 것이 더 쉬워집니다.

• 베이비 붐 세대를 위한 최고의 계정 보안
• Z세대를 위한 가상 뱅킹 및 디지털 지원
• 밀레니얼 세대를 위한 설명 동영상을 통해 유용한 금융 인사이트를 지속적으로 제공
• X세대를 위한 혁신적인 뱅킹 기술

개인화의 채택은 또한 은행 업계의 자연스러운 이벤트 진행과 완벽하게 일치합니다. 60년대에는 ATM이 도입되었고 70년대에는 카드 결제가 인기를 끌었습니다.

80년대와 90년대에는 주목할만한 발전이 없었습니다. 2000년대는 연중무휴 24시간 뱅킹이었고 모바일 뱅킹은 2010년대에 유행했습니다.

이제 은행 업계의 다음 단계인 AI 기반 개인화를 위한 시간입니다.

은행 업계의 AI에 대한 McKinsey 보고서에 따르면 금융 서비스에서 AI의 가치는 매년 1조 달러 이상일 수 있습니다.

금융 기관은 인공 지능을 사용하여 대규모 개인화를 달성하고 비접촉식 마케팅 과 같은 옴니채널 경험을 제공하며 조직에서 혁신 문화를 만들 수 있습니다.

이는 금융 서비스에서 AI 기반 개인화를 통해 달성할 수 있는 세 가지 주요 결과입니다.

그러나 더 이상 AI의 이점에 대한 이야기가 아니라 금융 기관에 AI의 필수 불가결한 특성에 대한 이야기입니다. AI가 절대적으로 필요한 이유는 다음과 같습니다.

• 고객이 은행에 AI를 사용하여 디지털 뱅킹 서비스를 개선할 것을 요구함에 따라 사용자 기대치 증가
• 주요 금융 기관의 AI 채택은 비즈니스 비용 관리를 위해 꾸준히 증가하고 있습니다.
• 디지털 생태계가 전통적인 금융 서비스를 대체하고 있습니다.
• 기술 서비스는 금융 서비스 부문을 성장과 확장을 위한 차세대 개척지로 주목하고 있습니다.

보시다시피 경쟁이 치열한 금융 서비스 부문에서 살아남으려면 은행이 AI 우선이 되어야 합니다.

조만간 업계의 모든 플레이어가 이 혁신적인 기술을 채택해야 하거나 고객이 AI 개인화 금융 서비스를 요구함에 따라 업계에서 퇴출될 것입니다.

AI가 금융 서비스의 개인화를 지원하는 방법

이제 AI를 사용하여 고객 경험을 개인화할 수 있는 다양한 방법을 살펴보겠습니다 .

디지털 뱅킹 경험 향상

AI는 과거 사용자 행동을 기반으로 관련 제안을 제공하여 고객을 인식하고 개인화된 서비스를 제공하며 충성도를 얻을 수 있는 많은 기회를 제공합니다.

AI를 사용하면 트랜잭션 데이터뿐만 아니라 다른 소스의 데이터를 사용하여 소비자 행동을 이해할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터의 통찰력을 사용하여 고객이 서비스를 더 자주 사용하도록 장려할 수 있습니다.

예를 들어, 고객이 카드를 사용하여 항공권을 결제하는 경우 AI는 고객이 목적지에 도착했을 때 저렴한 호텔을 추천하고 택시를 타는 것과 같이 고객에게 개인화된 제안을 제안하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이로 인해 고객의 지출이 증가할 수 있습니다.

AI를 사용하면 사용자 행동을 보다 쉽게 ​​분석하고 이해할 수 있으므로 이 정보를 사용하여 서비스와 제안을 개인화할 수 있습니다. 청중에 대한 인사이트를 빠르고 쉽게 얻을 수 있으므로 브랜드 인지도와 판매를 높일 수 있습니다.

컨택 센터 직원의 효율성 향상

AI는 또한 컨택 센터 직원의 효율성을 개선하고 이들이 컨설팅/자문 역할을 맡도록 할 수 있습니다. 또한 고객에게 더 빠르고 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

방법은 다음과 같습니다.

AI 기반 챗봇을 사용하면 일반적인 고객 질문에 답하고 사용자 세부 정보 업데이트와 같은 기본 통화를 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 컨택 센터 직원이 복잡한 문제를 처리하고 서비스에 대한 맞춤형 조언을 제공할 수 있습니다.

또한 고객에 대한 AI 기반 통찰력은 고객이 요구 사항을 더 잘 이해하고 더 빠르게 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 이러한 고객 상호 작용을 사용하여 향후 계획 및 서비스 개선을 위한 추가 라이프스타일 데이터를 수집할 수 있습니다.

대면 상호 작용 향상

고객은 AI 기반 개인화의 편리함을 높이 평가하지만 대부분은 여전히 ​​다른 모드가 아닌 은행과 직접 상호 작용하기를 원합니다.

모바일 뱅킹 앱과 온라인 플랫폼은 사람들의 뱅킹 방식을 혁신적으로 변화시켰지만 대부분의 고객, 특히 이전 세대는 여전히 뱅킹 홀에서 뱅킹 서비스를 찾고 있습니다.

대부분의 이야기는 기술이 은행 직원이 은행 홀에서 수행하는 핵심 기능을 어떻게 대체할 수 있는지에 관한 것이지만 AI는 은행이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 되는 기술로 두드러집니다.

어때?

AI는 은행이 고객 요구 사항을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있는 관련 사용자 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다. 그리고 고객이 은행장에 나타나면 직원이 과거 디지털 거래를 통해 수집된 데이터를 참조하여 개인화된 서비스를 제공합니다.

예를 들어 Nordea Bank는 최근 고객의 텍스트 쿼리를 분석하는 AI 기술을 도입했습니다. 그런 다음 이 정보는 대면 클라이언트와 상호 작용할 때 사용하는 고객 서비스 직원에게 전달됩니다.

사기 방지

금융 기관도 사기 방지를 위해 AI를 사용할 수 있습니다. AI는 고객 행동을 분석하고 사기 행위를 신속하게 감지하거나 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한 AI를 DocuSign과 같은 온라인 서명 도구 와 결합하여 거래를 인증함으로써 사기를 방지할 수 있습니다.

마지막 생각들

경쟁이 치열하고 끊임없이 변화하는 오늘날의 비즈니스 환경에서 금융 서비스 브랜드는 고객을 이해하고 관련 제안을 제공하기 위해 더 열심히 노력해야 합니다.

AI 기반 개인화를 구현함으로써 금융 서비스 브랜드는 기술을 활용하여 향상된 서비스를 제공하고 고객 충성도를 구축하는 기타 이니셔티브를 실행할 수 있습니다.