Jak co-piloty AI wspierają banki w akwizycji nowych klientów

Dlaczego banki potrzebują AI w procesach akwizycji?
Sektor finansowy generuje ogromne ilości danych na temat zachowań klientów, ich preferencji oraz interakcji z instytucją. Jednak ręczna analiza tych informacji jest czasochłonna, kosztowna i obarczona ryzykiem błędów. Co więcej, oczekiwania konsumentów wobec spersonalizowanej obsługi i proaktywnego doradztwa wymuszają zastosowanie narzędzi, które mogą przetwarzać dane w czasie rzeczywistym i oferować trafne rekomendacje.
Według raportu McKinsey, wdrożenie sztucznej inteligencji może przynieść globalnemu sektorowi bankowemu od 200 do 340 miliardów dolarów rocznie, głównie poprzez wzrost produktywności i lepsze dopasowanie ofert do potrzeb i wymagań klientów.
Jak działają co-piloty AI?
Co-piloty AI to zaawansowane narzędzia analityczne, które integrują się z systemami bankowymi, aby wspierać procesy sprzedażowe i marketingowe. Dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego oraz przetwarzania języka naturalnego (NLP), co-piloty mogą analizować duże zbiory danych, przewidywać potrzeby klientów i automatycznie dostosowywać oferty.
Do kluczowych technologii wykorzystywanych w co-pilotach AI należą:
- Uczenie maszynowe (Machine Learning) – umożliwia analizę wzorców zachowań klientów i przewidywanie ich potrzeb na podstawie danych historycznych.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – pozwala na prowadzenie interakcji z klientem w sposób zbliżony do ludzkiej konwersacji, usprawniając obsługę zapytań.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) – łączy generatywne modele AI z rzeczywistymi danymi, dostarczając precyzyjne informacje i redukując czasochłonność wyszukiwania informacji.
- Agentic AI – pozwala na podejmowanie autonomicznych decyzji i reagowanie na potrzeby klientów w czasie rzeczywistym.
Zastosowania co-pilotów AI w bankowości
Co-piloty AI mogą być wykorzystywane na różnych etapach procesu akwizycji klientów, m.in. poprzez:
1. Identyfikację leadów i segmentację rynku
- Systemy AI analizują zachowania klientów i wskazują najbardziej perspektywiczne segmenty, umożliwiając optymalizację działań marketingowych i sprzedażowych.
2. Personalizację oferty
- Dzięki zaawansowanym algorytmom AI banki mogą tworzyć oferty dopasowane do rzeczywistych potrzeb klienta, eliminując standardowe podejście „jeden rozmiar dla wszystkich”.
3. Automatyzację kampanii marketingowych
- Co-piloty AI automatycznie segmentują klientów, analizują wyniki kampanii i dobierają optymalne kanały komunikacji. Według Accenture, wykorzystanie AI może zwiększyć produktywność banków w tym obszarze nawet o 30%.
4. Skracanie lejka sprzedażowego
- Inteligentni asystenci mogą prowadzić konwersacje z klientami, dostarczając im potrzebnych informacji natychmiast, co skraca proces decyzyjny.
5. Wsparcie doradców bankowych
- Co-piloty zintegrowane z systemami CRM dostarczają pracownikom rekomendacje dotyczące najlepszych działań wobec poszczególnych klientów, zwiększając skuteczność ich pracy.
Korzyści z wdrożenia co-pilota w bankach
Implementacja co-pilotów AI przynosi szereg korzyści, w tym:
- Zwiększenie efektywności sprzedaży – precyzyjna analiza potrzeb klientów pozwala bankom szybciej i skuteczniej reagować na ich oczekiwania.
- Oszczędność zasobów – automatyzacja procesów pozwala ograniczyć koszty operacyjne i zmniejszyć obciążenie pracowników.
- Lepsze doświadczenia klientów – personalizacja ofert i szybsza obsługa zwiększają satysfakcję klientów i ich lojalność wobec instytucji finansowej.
Przykłady wdrożeń co-pilotów AI w bankach
Niektóre banki i instytucje finansowe już z powodzeniem wdrażają co-piloty AI, osiągając wymierne korzyści:
- Klarna – wdrożenie co-pilota AI pozwoliło firmie obsłużyć 2,3 miliona zapytań w pierwszym miesiącu, skracając czas odpowiedzi z 11 do 2 minut.
- DBS Bank (Singapur) – AI wspiera obsługę ponad 250 tysięcy klientów miesięcznie, automatyzując procesy i dostarczając szybsze rozwiązania.
- Lloyds Bank (Wielka Brytania) – inteligentne systemy AI monitorują transakcje w czasie rzeczywistym, podnosząc poziom bezpieczeństwa klientów.
Kluczowe kroki wdrożenia co-pilota AI
Wdrożenie co-pilotów wymaga kompleksowego podejścia, obejmującego:
- Analizę potrzeb organizacji – określenie kluczowych obszarów, w których AI może przynieść największe korzyści.
- Integrację z istniejącymi systemami – zapewnienie spójności danych między AI a narzędziami CRM i analitycznymi.
- Szkolenie zespołów – przygotowanie pracowników do efektywnego wykorzystania narzędzi AI.
- Zarządzanie zmianą – zapewnienie płynnej adaptacji nowych technologii w strukturze organizacyjnej banku.
- Ochronę danych – zgodność z regulacjami dotyczącymi bezpieczeństwa i prywatności klientów.
Dzięki zastosowaniu co-pilotów AI banki mogą więc nie tylko zwiększyć efektywność swoich działań, ale również sprostać rosnącym wymaganiom klientów, oferując im bardziej spersonalizowane, szybkie i wygodne usługi.
Autor artykułu: Łukasz Krukowski Chief Technology Officer e-point SA