Firmy, aby zachować swoją pozycję, powinny wdrażać sztuczną inteligencję, co pozwoli na zwiększenie jakości obsługi i personalizację ofert produktowych. Jak wskazali respondenci badania przeprowadzonego przez Asseco i SME Banking Club to najważniejsze cele analizy danych klientów.
Raport „Sztuczna inteligencja w instytucjach finansowych. Innowacyjne platformy analizujące dane klientów sektora MŚP” podsumowuje obecny stan przygotowania europejskiego rynku do wdrażania technologii opartych na sztucznej inteligencji w sektorze finansowym. To spojrzenie na wyzwania, jakie stoją przed instytucjami tj. banki czy firmy faktoringowe – lepsze dopasowanie oferty produktowej dla małych i średnich przedsiębiorstw, większe wsparcie klientów oraz optymalizacja kosztów ich obsługi. Różnorodność zagadnień w zależności od instytucji pokazuje, jak bardzo inne potrafią być punkty widzenia oraz podejście organizacji finansowych do kierunków rozwoju.
Źródło:
Raport Asseco „Sztuczna Inteligencja w instytucjach finansowych. Innowacyjne platformy analizujące dane klientów 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. 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” – powiedziała Olena Gryniuk, CEE Regional Director, SME Banking Club.
Personalizacja produktów i poprawa jakości obsługi to priorytety analizy danych
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.
„Analizując dane o klientach, chcielibyśmy dowiedzieć się jak najwięcej o ich potrzebie wsparcia przez instytucję finansową — tu i teraz. Jednak każdy z nich jest inny, ma również inne potrzeby: posiadanie kart biznesowych, zwiększenie limitu na rachunku bankowym itd. W takim razie skąd instytucje finansowe mają wiedzieć co aktualnie zaproponować konsumentom? Właśnie dzięki Customer Data Platform (Platformie Danych Klientów) oraz dokładnej analizie możemy określić ich potrzeby w konkretnym czasie. Wyniki badania pokazują, że w zależności od branży nacisk związany z analizą klientów MŚP położony jest na trochę inny aspekt. 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.
Sztuczna inteligencja staje się „must have”
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.
„W dzisiejszych czasach wdrażanie sztucznej inteligencji stało się pewnym „must have”, bez którego ciężko utrzymać konkurencyjność na rynku. 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. Dodatkową barierą, może być fakt, że często instytucje finansowe nie mają w swojej organizacji zespołów, które są wyspecjalizowane pod kątem sztucznej inteligencji i mogłyby podjąć takie wyzwanie” – dodaje Jarosław Bryl, Dyrektor Pionu Business Intelligence, Asseco Poland.
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.
Źródło i prawa
