مزایای هوش مصنوعی در ارتقاء صنعت بانکی

یکی از مهم‌ترین مولفه‌های تحول دیجیتال، توانمندی ناشی از ماشینی کردن تجزیه و تحلیل پیشرفته در ارائه راه حل‌های هوشمندانه‌تر از آن است که انسان به تنهایی بتواند ارائه دهد.

این تحول بر مبنای بهره مندی از منابع داده‌ای داخلی و خارجی سازمان استوار می‌باشد، و در این مسیر به منظور تمرکز بر تجربه کاربری، بجای محوریت دادن به محصولات و راه حل‌ها از اطلاعات و داده‌های مربوط به مشتری استفاده می‌شود. میزان موفقیت در این تلاش‌ها مشخص کننده برندگان و بازندگان بازی در آینده خواهد بود.

در تحقیقات شرکت Deloitte در حوزه خدمات مالی، بیش از 200 مدیر خدمات مالی و بانکی که از قبل شروع به استفاده از فن آوری هوش مصنوعی در خدمات خود کرده بودند، مورد پرسش واقع شدند. در این بررسی‌ها سه مشخصه کلیدی برای سازمان‌هایی که از منظر مالی بهترین بازده را از هوش مصنوعی و تعدد موارد استقرار و بکارگیری این فن آوری داشته‌اند، شناسایی شده است.

1- ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌های استراتژیک : به منظور استقرار و بکارگیری گسترده سازمانی از قابلیت‌های هوش مصنوعی در سازمان‌های پیشرو، تجزیه و تحلیل پیشرفته به عنوان بخشی از طرح کلان برنامه استراتژیک سازمان، در نظر گرفته می‌شود.

2- استفاده از هوش مصنوعی برای عملکرد و ابتکارات تجربه مشتری : علاوه بر کاربرد تجزیه و تحلیل پیشرفته برای صرفه جویی هزینه، سازمان‌های پیشرو در بکارگیری هوش مصنوعی به دنبال چگونگی استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته برای بهبود عملکرد و ابتکارات بر اساس تجربه مشتری می‌باشند.

3- نگاه به بیرون از سازمان : سازمان‌های پیشرو به جای تلاش برای ساختن تمام‌های هوش مصنوعی در داخل خود، مشارکت و همکاری‌های بیرونی را امکان پذیر می‌کنند تا دسترسی به استعدادها و راه حل‌های بیشتری را فراهم نمایند. این امر در زمانی که کمبود استعداد در دسترس وجود داشته باشد، باعث بهبود سرعت برای حضور در بازار می‌شود.

به منظور تقویت و حمایت از استقرار راه حل‌های هوش مصنوعی در سطح گسترده سازمانی، بسیاری از بانک‌ها و موسسات مالی پیشرو اقدام به ایجاد مراکز تعالی هوش مصنوعی در ساختار خود کرده‌اند، که وظیفه نظارت بر تمام ابتکارات و نو آوری‌ها (از جمله هوش مصنوعی) را عهده دار می‌باشند. این ساختار امکان متمرکز نمودن آزمایش‌ها و تجربیاتی که می‌توانند در مناطق مختلف سازمان استقرار یابند را فراهم می‌سازد.

در بررسی‌های انجام شده توسط دیلویت معلوم شد که تاکید عمده سرمایه گذاری‌ها در زمینه هوش مصنوعی، در راستای تحول دیجیتال و بر روی فن آوری‌های مورد نیاز و استعدادها استوار بوده است.

هدف‌گیری مشتری در ارائه پیشنهادات برای بانک‌ها و موسسات مالی، موضوع جدیدی نیست، و اکثر بانک‌ها به منظور بهبود در جذب و افزایش وفاداری مشتری، و فروش متقاطع محصولات، چندین دهه است که از داده‌های موجود خود استفاده می‌کنند. آنچه که تغییر کرده ابزاری است که برای موفقیت آمیز کردن این ارتباطات بصورت آنی و در مقیاس شخصی، در اختیار بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری قرار می‌گیرد.

خرده فروشان دیجیتال و شرکت‌های بزرگ با تکنولوژی‌های پیشرفته، استاندارد جدیدی را برای شخصی‌سازی تنظیم کرده‌اند.

تحقیقات نشان داده است که مصرف کنندگان به صورت افزایشی، ارتباطات مالی مورد نیازشان را در جاهایی که از طریق شرکت‌های فن آوری محور مانند آمازون، گوگل، فیس بوک، و…، فراهم باشد، از این طریق برقرار می‌کنند، یا حرکت به این سمت را بطور جدی مد نظر دارند. و این نشان دهنده گرایش روزافزون مصرف کنندگان به مبادله داده، جهت کسب تجربه کاربری بهتر می‌باشد.

امروزه به دلیل استفاده از فن آوری تلفن همراه، تعامل اکثر مشتریان با بانک‌های خود بیشتر از گذشته شده است، این تعامل در برخی موارد می‌تواند فقط برای بررسی مانده حساب باشد. تکرار این ارتباطات و مشارکت مشتری در تعامل با بانک، برای بانک‌ها و موسسات مالی این فرصت را بوجود آورده که بتوانند در لحظه مناسب و بر حسب موضوع قدرت نفوذ خود بر مشتری را افزایش دهند. امکانی که در گذشته امکان پذیر نبوده است.

توان واقعی شخصی سازی محصولات و خدمات، از تبدیل و تحول همه راه‌های تعامل مشتری و از طریق استفاده سازمان از داده‌ها و تجزیه و تحلیل بر روی آنها برای پیش بینی نیازهای فردی، ایجاد بخش‌های هدفمند و روابط عمیق‌تر با مشتریان در زمان بکارگیری محصول یا خدمت مورد نظر، قابل دستیابی خواهد بود. این موارد به ارائه خدمات، اطلاعات، و مشاوره، اغلب بصورت روزانه یا حتی چندین بار در روز معطوف می‌گردد.

شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی عبارت است از توسعه و گسترش یک درک عمیق از نیازهای منحصر به فرد هر یک از مشتریان و ایجاد مجموعه‌ای از تجربیات کاربری مرتبط به موضوع در تمامی کانال‌های ارتباطی، اعم از دیجیتال و انسانی. این کار نیاز به تجزیه و بررسی تمامی کانال‌ها و سیلوهای محصولات، و شکستن انحصار داده‌ها در جهت مشتری محوری واقعی (مشتری در مرکز توجه باشد) دارد. هم‌چنین نیاز به یک تغییر عمده فرهنگ و تمرکز رهبری وجود دارد که فقط در سازمان‌های برتر در این زمینه مورد پذیرش و استقبال قرار می‌گیرد.

برای ایجاد بینش و درک عمیق در زمینه کارایی عملیاتی، گرایش‌ها/تمایلات مشتری، بهبود تجربه کاربری و فرصت‌های رقابتی، می‌توان از ترکیب داده‌ها، تجزیه و تحلیل پیشرفته و کانال‌های دیجیتال استفاده نمود. در این مسیر می‌توان از تجزیه و تحلیل پیشرفته و فن‌آوری‌های جدید برای ارائه راه حل‌های قابل شخصی سازی در سطح مشتریان استفاده کرد، که این کار می‌تواند به مشتریان در تصمیم‌گیری‌های بهتر مالی کمک نماید.

در نهایت اینکه، بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری با استفاده از بینش و درکی که بدست می‌آورند و بررسی روند رفتارهای مالی و غیرمالی مشتریان، و با واسط قرار دادن رابط‌های برنامه نویسی (API) و پیش بینی‌های مبتنی بر تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته، قادر به ارائه مشاوره و توصیه‌های مالی و سبک زندگی در کمترین زمان ممکن به مشتریان خود خواهند شد.