AI pomaga dowiedzieć się czego chce klient instytucji finansowej z sektora MŚP

„Jak pokazały wyniki naszego badania instytucje finansowe, stawiają na klientocentryczność. Kluczowy staje się aspekt poznawania potrzeb swoich odbiorców i dążenie do personalizowania podejmowanych działań.” – powiedziała Olena Gryniuk, CEE Regional Director, SME Banking Club.

Jej zdaniem wsparciem w tym zakresie jest analiza danych, której wyniki pozwalają na znaczące przyspieszenie obsługi klienta, lepszy dobór ofert czy usprawnienie procesu finansowania. Odpowiedzią na te potrzeby jest sztuczna inteligencja (AI), która potrafi przetworzyć ogromne ilości danych i na ich podstawie dokonać analizy.

Jednak na ten moment jedynie 32% respondentów deklaruje wdrożenie rozwiązań opartych o AI. Znaczna część wykorzystuje ją w wybranych procesach, a nie w całej organizacji.

„Dobra wiadomość jest taka, że 65% badanych planuje wdrożyć rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych dwóch lat” – podsumowała Olena Gryniuk.

AI dominuje w marketingu i obsłudze klienta

90% instytucji finansowych zdaje sobie sprawę, jak ważna jest analiza cyklu życia klienta. Ponadto respondenci badania wskazują na trend związany z poznaniem swojego odbiorcy, jego preferencji, potrzeb i oferowania mu spersonalizowanych produktów oraz usług. Natomiast głównym celem wynikającym z analizy danych jest poprawa jakości obsługi, zapewniająca lepsze doświadczenie klienta MŚP.

„Dla banków największe znaczenie mają lepsza obsługa i spersonalizowane oferty, dla firm faktoringowych — utrzymanie klienta, dla innych instytucji sprostanie rosnącym wymaganiom odbiorców. Wszystkie te cele mają jeden wspólny mianownik – żeby je zrealizować, musimy wiedzieć, czego konkretnie potrzebuje nasz klient w danym momencie” – podkreśla Jarosław Bryl, Dyrektor Pionu Business Intelligence, Asseco Poland.

Obecnie algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystywane są zaledwie u 1/3 badanych organizacji. Najbardziej rozwinięty pod tym względem jest obszar sprzedaży, marketingu i obsługi klienta. Niemniej,  uczenie maszynowe zyskuje na popularności, ponad 60% badanych instytucji planuje rozwój w tym zakresie.

Najważniejszy dostęp do dobrej jakości danych

„ Coraz więcej firm z sektora finansowego planuje i decyduje się na wykorzystanie modeli uczenia maszynowego. Jednak nieprecyzyjne regulacje, wciąż pozostają ogromną przeszkodą dla wielu obszarów, gdzie wymagana jest pełna transparentność.„ – dodaje Jarosław Bryl.

Respondenci badania reprezentujący branżę bankową wskazali na potrzeby klientów, jako zagadnienie mające największy potencjał na wdrożenie sztucznej inteligencji. Natomiast firmy faktoringowe typują proces „uproduktowienia” klienta, proponując mu nowe formy współpracy, czy usług, jednak wychodząc od strony jego potrzeb, a nie bezpośredniej sprzedaży danego produktu.

„Hiperautomatyzacja to pojęcie, które od dwóch lat pojawia się na liście głównych trendów technologicznych. Oznacza wykorzystanie m.in. sztucznej inteligencji do automatyzacji zadań i procesów wykonywanych przez pracowników. Nie wszystkie z nich nadają się jednak do tego zabiegu. Dlatego decydując się na to w naszej organizacji, powinniśmy wziąć pod uwagę kilka elementów. Najważniejszą kwestią jest dostęp do danych dobrej jakości — wybierzmy ten obszar, dla którego jesteśmy w stanie takie dane pozyskać”. – zaznacza Patrycja Sobczyk, Product Owner, Asseco Poland.

Kluczowe wyzwania w organizacjach związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji dotyczą integracji, zarówno z używanymi rozwiązaniami, jak i stosowanymi procesami. Prawie połowa respondentów wskazała ten aspekt, jako największe bądź bardzo duże wyzwanie, z którym się mierzy.

Pełne wyniki raportu Asseco „Sztuczna inteligencja w instytucjach finansowych. Innowacyjne platformy analizujące dane klientów sektora MŚP” dostępne poprzez: https://aci.asseco.com/raport/