Bankowość i Finanse | Loża Komentatorów | Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w celu zwiększenia personalizacji oferty, kierowanej przez banki do klientów?
Dawid Kin
dyrektor Biura Rozwoju Sztucznej Inteligencji, PKO Bank Polski:
Personalizacja oferty banku dzięki sztucznej inteligencji może wejść na zupełnie inny poziom. Algorytmy są w stanie analizować dane klientów i dokonywać ich precyzyjnej segmentacji, co jest kluczowe, aby tworzyć oferty dopasowane do ich indywidualnych potrzeb. Takie podejście umożliwia znalezienie nieoczywistych pomysłów i segmentów, które są poza zasięgiem tradycyjnych metod. Technologia pomaga też w określeniu właściwej formy i momentu kontaktu, co w połączeniu z wykorzystaniem AI daje lepsze rezultaty personalizacji treści komunikacji sprzedażowej i obsługowej. Każdy z nas jest klientem banku i wolimy otrzymywać informacje dopasowane do naszych potrzeb, niż takie, którymi nie jesteśmy w ogóle zainteresowani. Generatywna sztuczna inteligencja daje nam zupełnie nowe możliwości i otwiera drogę do prawdziwej hiperpersonalizacji. Wyobraźmy sobie, że na podstawie wyznaczonych wcześniej segmentów i cech klienta, będziemy w stanie wygenerować treść, która jest idealnie dopasowana do danej osoby. Dodatkowym elementem komunikacji może być grafika, która została stworzona specjalnie na potrzeby konkretnej oferty i klienta, co razem stanowi idealnie dopasowany komunikat. Właśnie tak wyobrażam sobie hiperpersonalizację przyszłości, czyli komunikację z klientami dostosowaną do każdego z nich i uwzględniającą jego indywidualne potrzeby.
Karina Daniel
dyrektor Departamentu Nowych Technologii i Rozwoju, Bank Pekao SA:
Rozwiązania oparte na AI dają możliwość analizy zachowań klientów, a tym samym ich preferencji wobec oferowanych produktów i usług w szerszym zakresie, niż to miało miejsce dotychczas. Personalizacja oferty jest możliwa głównie dlatego, że coraz skuteczniej wspierają nas rozwiązania AI. Dzięki temu jesteśmy w stanie analizować aktywność naszych klientów w poszczególnych kanałach obsługi, jak też na stronach komercyjnych oraz w mediach społecznościowych. Pojęcie customer journey jest znane od lat, w erze intensywnego rozwoju AI nabiera ono nowego rozmiaru. Zaawansowana analiza rozmów głosowych i tekstowych w oparciu o rozwiązania text/speech analysis pozwala na istotnie uzupełnienie bieżącej wiedzy o kliencie, zarówno w zakresie jego zainteresowań oraz potrzeb związanych z produktami bankowymi, jak również oceny jakości świadczonych usług, w tym wskazania problemów formalnych i operacyjnych, które stają się powodem niezadowolenia. Informacje do analizy sentymentu są dostępne niemal od ręki, nie wymagają dodatkowych dedykowanych działań po stronie banku i co najważniejsze, mogą być realizowane dla pełnego zakresu interakcji klienta z bankiem. To przekłada się na istotny zasób nowej wiedzy w postaci danych, które zasilając systemy CRM budują obraz klienta 360 stopni. Zebrane dane pozwalają m.in. na automatyczne przygotowanie oferty dla klienta zgodnie z jego oczekiwaniami i aktywnością w kanałach dostępu do banku, dbając również o komplementarność portfela posiadanych produktów i usług, podnoszą jakość obsługi oraz zwiększają skuteczność kampanii sprzedażowych.
Mariusz Piturecki
dyrektor Działu Digitalizacji i Rozwoju AI, Alior Bank:
Bazą dla personalizacji oferty dla klientów jest przede wszystkim analiza danych a AI może znacznie przyspieszyć samo procesowanie, jak i znacząco pogłębić analizę dużych zbiorów danych. Efektem może być np. segmentacja klientów oparta na nieoczywistych kategoriach, efektywniejsze odkrywanie ich bieżących i przyszłych potrzeb, a także wyodrębnianie nowych wzorców zachowań. Posiadanie takich informacji umożliwia dostosowanie oferty, przewidywanie migracji i odejść oraz reagowanie na wszelkie anomalie. AI pozwoli nam nie tylko wybrać najwłaściwszy produktu dla klienta, ale może całkowicie zmienić sposób prezentowania konsumentowi oferty, poprzez tworzenie na bieżąco dedykowanych treści (także w różnych wersjach językowych) – tekstów, materiałów wideo, komunikatów głosowych czy obrazów. W obliczu możliwości, jakie daje AI, firmy będą mogły dostarczać personalizowane komunikaty marketingowe na niespotykaną dotąd skalę. Na kolejnych etapach obsługi klienta można mu zapewnić osobistego asystenta opartego na AI, który odpowie na pytania, pomoże w rozwiązaniu problemów czy pozyska informację zwrotną. Każdy przypadek użycia wymaga oczywiście analizy ze strony ryzyka, bezpieczeństwa, jak również pod kątem opłacalności, ale potencjał AI do dostarczania wartości klientom i instytucjom finansowym jest niemal nieograniczony.
Robert Plaga
Starszy Ekspert ds. Data Science i Analiz, Bank BNP Paribas:
Sztuczna inteligencja to kluczowa technologia umożliwiająca transformację sektora bankowego. Jej głównym zastosowaniem jest hiperpersonalizacja – dopasowanie do unikalnych potrzeb i oczekiwań każdego klienta.
Personalizacja ewoluowała razem z rozwojem technologii. Początkowo dominowało punktowe wprowadzanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, skupiające się na jednym produkcie. Przełożenie na klientów było niewielkie – znaczenie zainteresowania ofertą kredytową maleje, skoro klient jest np. w drodze do pracy i nie odbierze telefonu. Ta obserwacja skutkowała przeprojektowaniem relacji z klientem i skupieniem się na personalizacji kluczowych momentów interakcji. W efekcie banki zaczęły myśleć kompleksowo: nie tylko o doborze jak najlepszego produktu (np. karta kredytowa), ale i jego parametrach (np. karta dla podróżujących), czasie kontaktu, kanale (SMS, telefon, push itd.), a także języku komunikatu. Równocześnie przyspieszała automatyzacja i robotyzacja, by skrócić czas oczekiwania przez klientów na: zakładanie konta, aplikowanie o kredyt czy pozyskiwanie informacji. Tu przebojem wdziera się generatywna sztuczna inteligencja, która umie uwzględnić unikalną sytuację pytającego i to, co dla niego jest naprawdę ważne, jak rodzina czy środowisko. Jednocześnie w marketingu może pomóc wygenerować więcej trafnych person razem z pomysłami na kampanie i propozycjami spotów reklamowych. Dzięki sztucznej inteligencji banki mogą lepiej spełniać oczekiwania klientów i pojawiać się tylko w tych momentach, w których naprawdę potrzebuje ich usług.
Piotr Łukasiński
data scientist, Santander Bank Polska:
W obliczu rosnących oczekiwań klientów, banki stają przed wyzwaniem dostarczania coraz bardziej spersonalizowanych ofert. Dzięki analizie danych i algorytmom uczenia maszynowego, AI może dokładnie zidentyfikować potrzeby różnych grup klientów. Sztuczna inteligencja pozwala bankom dopasować usługi do preferencji każdego konsumenta, tworząc bardziej osobiste i satysfakcjonujące doświadczenia. Zwiększa to nie tylko lojalność klientów, ale także przyczynia się do długoterminowego wzrostu. Aby go osiągnąć, banki muszą skupić się na rzeczywistych potrzebach klientów, a nie tylko na tradycyjnych produktach.
Jednak wyzwanie polega nie tylko na dostarczeniu „idealnej” oferty. Klienci cenią sobie prostotę i chcą minimalizować liczbę decyzji. Ważne więc, aby banki zrozumiały subtelne równowagi między tym, co jest znane klientom, a tym, co jest dla nich optymalne. AI może pomóc w zrozumieniu tych dynamik, umożliwiając dostarczanie ofert jednocześnie nowatorskich i komfortowych dla klienta. Patrząc w przyszłość, możemy również wykorzystać AI do prognozowania przyszłych potrzeb klientów, pozwalając bankom być o krok przed konkurencją. Jednak ważne jest, aby pamiętać o ryzykach związanych z nadmierną personalizacją i chronić prywatność klientów. W erze cyfrowej personalizacja jest kluczem do sukcesu dla banków. Dzięki AI banki mają teraz narzędzia, których potrzebują, aby sprostać tym wyzwaniom i dostarczać usługi, które naprawdę spełniają oczekiwania ich klientów.
Bartłomiej Dajer
New Business Development Director, Credit Agricole Bank Polska:
Wykorzystanie AI daje ogromne możliwości personalizacji oferty banku. Pozwala lepiej zrozumieć klientów i ich potrzeby, a to dzięki analizie dużej liczby danych rozproszonych. Dzięki temu bank może przewidywać przyszłe potrzeby swoich klientów, identyfikować trendy, które jeszcze nie są widoczne gołym okiem, i przygotować odpowiednią ofertę na czas, kiedy klienci będą jej najbardziej potrzebować. AI może pomagać w wyszukiwaniu nawet nieuświadomionych potrzeb klientów, wynajdować wzorce zachowań i korelacje, których ludzie nie zauważają. Dzięki temu mogą powstawać produkty i usługi, które odpowiadają na żywotne potrzeby klientów, o których nikt nigdy wcześniej nie pomyślał.
Narzędzia wykorzystujące AI potrafią skutecznie automatyzować szereg procesów, co daje doradcom czas na częstsze osobiste kontakty z klientami, którzy tego potrzebują. Duża część klientów lubi kanały self service – z zastrzeżeniem, że żywy doradca powinien być zawsze pod ręką. Sztuczna inteligencja znacząco poprawia jakość obsługi w kanałach samoobsługowych, rozszerza wachlarz dostępnych usług, ograniczając konieczność kontaktu z doradcą. Jeśli jednak taka potrzeba się pojawia, doradca wyposażony jest w wiedzę i kompetencje pozwalające zaopiekować się każdym klientem na najwyższym poziomie. Należy jednak pamiętać o bezpieczeństwie danych i prywatności klientów. Wszystkie modele, z których banki korzystają muszą być transparentne. Powinny one wziąć też na siebie część odpowiedzialności za edukację klientów w tym zakresie, ponieważ dostępne możliwości technologiczne mogą być sporym zagrożeniem dla osób nieświadomych.
