Jak co-piloty AI wspierają banki w akwizycji nowych klientów

Jak co-piloty AI wspierają banki w akwizycji nowych klientów
Źródło: e-Point SA
Udostępnij Ikona facebook Ikona LinkedIn Ikona twitter
Współczesne banki działają w dynamicznym środowisku, gdzie oczekiwania klientów w zakresie personalizacji usług i szybkości obsługi stale rosną. Tradycyjne metody pozyskiwania klientów stają się niewystarczające, a konkurencja ze strony zarówno dużych instytucji finansowych, jak i fintechów, wymusza wdrażanie innowacyjnych rozwiązań. Jednym z nich są co-piloty AI – inteligentne systemy wspierające banki na każdym etapie kontaktu z klientem.

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:

  1. Analizę potrzeb organizacji – określenie kluczowych obszarów, w których AI może przynieść największe korzyści.
  2. Integrację z istniejącymi systemami – zapewnienie spójności danych między AI a narzędziami CRM i analitycznymi.
  3. Szkolenie zespołów – przygotowanie pracowników do efektywnego wykorzystania narzędzi AI.
  4. Zarządzanie zmianą – zapewnienie płynnej adaptacji nowych technologii w strukturze organizacyjnej banku.
  5. 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

Źródło: BANK.pl