AI 如何推動金融服務的個性化：4 個實踐和示例

數字銀行業務的發展讓金融服務品牌與客戶進行一對一互動的機會越來越少。 因此，這些品牌很難提高客戶忠誠度並為他們的業務留住忠實客戶。

COVID 大流行也對數字自助服務時代的發展做出了重大貢獻。 隨著幾乎所有面對面的活動都數字化，銀行和其他金融機構被迫依靠技術來吸引用戶，其中之一就是人工智能。

然而，金融機構加速採用人工智能工具並不一定意味著客戶不再獲得個性化體驗。

人工智能在很大程度上支持個性化，使金融服務提供商能夠提供與數字時代之前相同水平的客戶服務，甚至更好。

本文探討了人工智能驅動的個性化如何幫助金融服務公司提高客戶忠誠度並提高效率和盈利能力。

讓我們開始吧。

為什麼個性化在金融服務中很重要？

金融服務是一個競爭激烈的行業，提供個性化服務不再是“可有可無”的選擇，而是關鍵的客戶期望。

好消息是銀行很早就意識到了這一點，並一直致力於為客戶定制產品和服務。

這些組織意識到，雖然有許多提供商提供不同的產品，但受到用戶讚賞的是那些滿足客戶個性化需求的產品，而如果沒有個性化，這是無法實現的。

金融服務中數據驅動的個性化可以通過多種方式實現。 例如，銀行可以將其客戶劃分為不同的人口統計群體以實現有效參與。

通過這樣做，可以更輕鬆地向他們提供精確的報價並滿足每個群體的特定需求，例如：

• 嬰兒潮一代的一流賬戶安全
• Z 世代的虛擬銀行和數字支持
• 通過面向千禧一代的解說視頻持續提供有用的財務見解
• X 世代的創新銀行技術

個性化的採用也與銀行業事件的自然發展無縫契合。 60 年代引入了 ATM，而基於卡的支付在 70 年代開始流行。

80 年代和 90 年代沒有值得注意的發展。 2000 年代是全天候 24/7 銀行業務，而移動銀行業務在 2010 年代成為熱門話題。

現在是銀行業邁出下一步的時候了，那就是人工智能驅動的個性化。

麥肯錫一份關於銀行業人工智能的報告指出，人工智能在金融服務領域的價值每年可超過 1 萬億美元。

通過使用人工智能，金融機構可以實現大規模個性化，提供非接觸式營銷等全渠道體驗，並在其組織中營造創新文化。

這些只是您可以在金融服務中通過 AI 驅動的個性化實現的三個關鍵成果。

然而，談論的不再只是人工智能的好處，而是人工智能對金融機構不可或缺的性質。 人工智能絕對必要的原因是：

• 隨著客戶要求銀行使用 AI 改善其數字銀行服務，用戶期望值不斷提高
• 領先的金融機構在尋求管理業務支出時對人工智能的採用正在穩步增長
• 數字生態系統正在取代傳統金融服務
• 技術服務將金融服務行業視為增長和擴張的下一個前沿領域

如您所見，如果您想在競爭激烈的金融服務行業中生存，您的銀行需要成為人工智能第一。

遲早，行業中的每個參與者都必須採用這項創新技術，否則他們將隨著客戶對人工智能個性化金融服務的需求而被迫退出該行業。

人工智能如何幫助實現金融服務的個性化

現在讓我們來看看您可以使用 AI 來個性化客戶體驗的不同方式。

改善您的數字銀行體驗

AI 為您提供了許多機會來識別您的客戶、提供個性化服務並通過提供基於過去用戶行為的相關建議來贏得他們的忠誠度。

借助 AI，您可以使用交易數據以及其他來源的數據來了解消費者行為。 然後，您可以使用來自這些數據的見解來鼓勵您的客戶更頻繁地使用您的服務。

例如，當客戶使用銀行卡支付機票費用時，AI 可以幫助您為客戶提供個性化的建議，例如在他們到達目的地時推薦經濟實惠的酒店和乘坐出租車。 這可能會導致客戶的支出增加。

由於 AI 使您更容易分析和理解用戶行為，因此您可以使用此信息來個性化您的服務和優惠。 深入了解您的受眾的速度和便利性使提高品牌知名度和銷量成為可能。

提高聯絡中心員工的效率

AI 還可以提高聯絡中心員工的效率，並讓他們擔任顧問/顧問的角色。 它還使他們能夠更好更快地為您的客戶提供服務。

就是這樣。

借助AI 支持的聊天機器人，您可以回答常見的客戶問題並處理基本呼叫，例如更新用戶詳細信息。 這將使您的聯絡中心員工騰出時間來處理複雜的問題，並針對您的服務提供量身定制的建議。

此外，人工智能驅動的客戶洞察可以幫助他們更好地了解他們的需求並更快地為他們提供服務。

您還可以使用這些客戶互動來收集額外的生活方式數據，用於未來的規劃和服務改進。

增強面對面的互動

儘管客戶欣賞人工智能驅動的個性化帶來的便利，但大多數人仍然希望與銀行進行面對面的互動，而不是通過其他方式。

移動銀行應用程序和在線平台徹底改變了人們的銀行業務方式，但大多數客戶——尤其是老一代——仍然在銀行大廳尋求銀行服務。

雖然大部分討論都是關於技術如何取代銀行員工在銀行大廳執行的核心職能，但人工智能作為一種可以幫助銀行更好地為客戶服務的技術脫穎而出。

怎麼會這樣？

嗯，人工智能幫助銀行收集相關的用戶信息，他們可以用這些信息更好地了解客戶的需求。 當客戶出現在銀行大廳時，工作人員將參考通過過去的數字交易收集的數據來提供個性化服務。

例如，Nordea Bank 最近推出了人工智能技術，可以分析客戶提出的文本查詢。 然後將此信息轉發給在與面對面客戶交互時使用它的客戶服務員工。

防止欺詐

金融機構也可以使用人工智能來預防欺詐。 AI 可以幫助您分析客戶行為，並幫助您快速檢測或預測欺詐活動。

此外，您還可以將 AI 與DocuSign 等在線簽名工具相結合，以驗證交易以防止欺詐。

最後的想法

在當今競爭激烈且不斷變化的商業環境中，金融服務品牌必須更加努力地了解客戶並通過相關優惠吸引他們。

通過實施 AI 驅動的個性化，金融服務品牌可以利用技術來提供增強的服務並運行其他建立客戶忠誠度的計劃。