Intelligenza artificiale e dati: perfezionare l’iper-personalizzazione per costruire la banca del futuro
Questa banca utilizza l'intelligenza artificiale e un eccesso di informazioni per creare esperienze personalizzate per i propri clienti - e c'è anche molto altro in arrivo.
Immaginate la banca del futuro, dove ogni vostra esperienza nei servizi finanziari sarà adattata alle vostre esigenze individuali.
Benvenuti nell'era dell'iper-personalizzazione, in cui le aziende che utilizziamo ogni giorno, compresi gli istituti di servizi finanziari, creano esperienze online su misura per i clienti attraverso una combinazione di machine learning (ML), intelligenza artificiale (AI) e big data.
Questo è ciò che Kavin Mistry, responsabile del marketing digitale e della personalizzazione presso TSB Bank, cercherà di creare nella sua organizzazione nei prossimi anni.
"Vogliamo utilizzare l'intelligenza artificiale e il machine learning per identificare gli eventi chiave nella vita del cliente che potrebbero richiedere un supporto finanziario e utilizzare tale risposta per aiutare i clienti a realizzare le loro ambizioni di vita", afferma a ZDNET in una video intervista.
Un'iper-personalizzazione efficace significa utilizzare i dati già raccolti in combinazione con le tecnologie emergenti per aiutare i clienti a raggiungere i propri obiettivi individuali.
Mistry dipinge un quadro del servizio bancario iper-personalizzato del futuro e di come le tecnologie emergenti, come l’intelligenza artificiale e il machine learning, aiuteranno TSB ad attuare il suo approccio basato sui dati.
"Se sei un nuovo cliente, appena entrato nella nostra app mobile, la prima esperienza sarebbe stabilire le tue esigenze", afferma, immaginando che tipo di servizio la sua banca vorrebbe fornire tra qualche anno.
"Vorremmo raccogliere informazioni e dati in modo gamificato per consentire che sia un'esperienza semplice per il cliente e che stabilisca specificamente quali sono le tue esigenze e dove ti trovi oggi."
Questo tipo di obiettivi sono in sintonia con Samantha Searle, direttrice analista di Gartner, che afferma a ZDNET in una conversazione in videoconferenza che un servizio bancario iper-personalizzato di successo dovrebbe fare due cose.
In primo luogo, dovrebbe aiutare i clienti a raggiungere i propri obiettivi finanziari, come risparmiare per un mutuo o una migliore gestione del budget.
"Con i progressi nelle tecnologie di intelligenza artificiale adattiva stiamo vedendo che sta diventando più facile per le banche non solo inserire queste informazioni nei processi operativi aziendali, ma anche inserirle nei processi rivolti ai clienti, in modo che anche questi possano diventare più orientati agli obiettivi. "
In secondo luogo, un servizio bancario iper-personalizzato dovrebbe concentrarsi sul percorso di vita del cliente e fornire supporto durante le transizioni significative della vita, come il matrimonio, la ricerca di un mutuo e l’offerta di prodotti aggiuntivi correlati, tra cui l’assicurazione sulla casa e sulla vita.
"Quindi, invece di dover inserire tutti questi dati in un modulo, ad esempio quando il cliente richiede qualcosa come un mutuo ipotecario, la banca avrebbe già una buona idea della tua storia creditizia attraverso l'analisi dei dati e promuoverebbe prodotti personalizzati e servizi."
Tornando a TSB, Mistry fornisce l'esempio di come la sua banca potrebbe fornire un servizio iper-personalizzato a un aspirante proprietario di una casa per la prima volta.
Questo individuo potrebbe aver bisogno di risparmiare un deposito per un mutuo e potrebbe anche dover garantire che il suo punteggio di credito sia migliorato, in modo da poter ottenere i fondi di cui ha bisogno.
"Creavamo esperienze, comunicazioni e obiettivi mirati per consentire loro di risparmiare il deposito", afferma.
"Poi esamineremo le loro abitudini di spesa e li aiuteremo a risparmiare regolarmente. Monitoreremo dove si trovano rispetto al loro obiettivo. E li terremo aggiornati regolarmente su eventuali opportunità di risparmio e vantaggi che possono ottenere da TSB."
Mistry afferma che la sua banca utilizzerà il suo approccio basato sui dati anche per garantire che gli aspiranti proprietari di casa per la prima volta coprano tutte le loro esigenze, sia che si tratti di avere visibilità sul loro punteggio di credito, di sviluppare un percorso per migliorarlo o di fornire accesso a consulenti ipotecari una volta che sarà il momento. Giusto.
Questo tipo di percorso verso un’iper-personalizzazione efficace implica un’attenta miscela di tecnologia.
Mistry afferma che TSB utilizza modelli basati su intelligenza artificiale e machine learning per comprendere la propensione dei clienti ad agire in base a determinate comunicazioni.
A lungo termine, desidera che la banca preveda gli eventi dei clienti prima che si verifichino e fornisca una comprensione molto più profonda delle esperienze che le persone hanno con TSB.
Il team di Mistry analizza il mercato alla ricerca di prodotti di intelligenza artificiale che aiuteranno la banca a raggiungere i suoi obiettivi.
L'azienda sta utilizzando l'attività di personalizzazione automatizzata di Adobe come parte della sua strategia e sta valutando come utilizzare lo strumento Firefly del colosso tecnologico, che è un modello di intelligenza artificiale generativa.
Il team di Mistry sta inoltre sviluppando un Money Confidence Hub, che sarà un'area all'interno dell'app dell'azienda che consentirà ai clienti di monitorare e tracciare i loro obiettivi iper-personalizzati.
La tecnologia viene fornita su Adobe Experience Manager e l’obiettivo è quello di iniziare a accompagnare i clienti nella fase successiva del loro percorso bancario nel 2024.
Searle di Gartner afferma che il passaggio all'iper-personalizzazione è un passo importante da compiere per qualsiasi banca di alto livello se vuole stare al passo con i suoi concorrenti.
Secondo lei, le banche negli Stati Uniti sono più proattive in questo settore rispetto alle loro controparti britanniche. Più in generale, le banche sono costrette ad agire a causa del rischio di interruzione da parte delle banche sfidanti per le startup, che stanno “spingendo” i fornitori tradizionali a concentrarsi sulla personalizzazione.
Searle afferma che alcune banche stanno collaborando con le fintech per affinare i loro servizi iper-personalizzati.
"Le banche utilizzano da tempo i dati per prevedere gli eventi dei clienti", afferma. "Ora, si tratta più di una questione di rendere questo sforzo più incentrato sul cliente per raggiungere l'iper-personalizzazione."
Fondamentalmente, Searle afferma anche che, sebbene si tenda a concentrarsi sull’apprendimento automatico, anche altri sistemi e servizi probabilmente svolgeranno un ruolo importante negli sforzi di iper-personalizzazione guidati dall’intelligenza artificiale.
"Le tecnologie di generazione del linguaggio naturale possono aiutare le banche a interrogare e comprendere i dati, e sono importanti anche per cose come i chatbot e aiutano il cliente a interagire effettivamente con la banca quando ha una domanda, un problema o un reclamo", afferma.
E allora, che dire dell'intelligenza artificiale generativa? Questa tecnologia tanto pubblicizzata potrebbe svolgere un ruolo importante nell'iper-personalizzazione? Sì, dice Searle, ma siamo ancora lontani dal fatto che le banche aggiungano servizi simili a ChatGPT alle loro proposte bancarie.
"Un esempio potrebbe essere il marketing personalizzato", afferma. "Uno strumento di intelligenza artificiale generativa che fornisce risposte intelligenti sui prodotti potrebbe risparmiare al cliente il peso di dover andare a cercare e fare le ricerche da solo."
E sebbene l’iper-personalizzazione sia importante per il futuro del settore bancario, Searle afferma che non è l’unica tecnologia che potrebbe aiutare a modellare la fornitura a lungo termine di servizi finanziari.
Per i clienti, il futuro dei servizi finanziari coinvolgerà molta tecnologia.
Searle si riferisce a robo-advisor che guideranno i consumatori nei loro portafogli di investimento, a coach finanziari abilitati all’intelligenza artificiale che aiuteranno le persone a gestire i propri soldi con più attenzione, e a qualcosa chiamato “macchine come clienti”, in cui gli assistenti abilitati all’intelligenza artificiale intraprendono ricerche sui servizi finanziari e anche prendere decisioni per conto di un individuo.
"Si tratta di un approccio a lungo termine e apparirà nel corso del prossimo decennio", afferma. "Ma queste tendenze sono un'altra conseguenza dell'evoluzione di tutte queste diverse tecnologie di intelligenza artificiale e sono qualcosa da cui un settore come quello dei servizi finanziari potrebbe davvero trarre vantaggio."