Insights Banner

Банки в условиях кризиса в Короне — фокусируйтесь на повышении качества обслуживания клиентов и эффективности.

Как искусственный интеллект сопровождает банки до и после кризиса.

Многие компании, а также банки сталкиваются не только с многочисленными проблемами, но и с возможностями, которые открываются в связи с этим кризисом. Постоянный рост ожиданий клиентов сочетается с необходимостью повышения эффективности и создания гибких операционных моделей для обеспечения непрерывности бизнеса.

В каждой из этих областей искусственный интеллект является ключевым компонентом, позволяющим создавать инструменты и услуги, отвечающие ожиданиям клиентов, и в то же время повышающие эффективность и дающие возможность создавать динамические и гибкие операционные модели посредством автоматизации или индивидуальной доставки информации консультанту или агенту сервисного центра.

Новые технологии, возможно, и не решают проблемы всех банков, но они имеют решающее значение для успеха. Особенно в современном мире, где клиенты требуют улучшения качества обслуживания, а банкам необходимо одновременно оптимизировать эффективность и затраты.

Финансовые учреждения также возлагают большие надежды, когда речь заходит об искусственном интеллекте (ИИ), а КОВИД-19 поднимает их еще выше.

Технология AI поддерживает компании в многочисленных случаях использования

80 процентов данных в организации сегодня — это неструктурированные данные. Неструктурированные данные можно найти в сообщениях электронной почты, текстовых документах, PDF-файлах, графических, аудио- и видеофайлах, статьях в социальных сетях или мобильных текстовых сообщениях. За этими массивами данных часто скрывается критичная для бизнеса или личная информация, необходимая для автоматизации процессов.

Способность систем ИИ анализировать и контекстуализировать неструктурированные данные позволяет компаниям применять их различными способами, включая визуальное восприятие, распознавание и генерирование речи, аргументацию, принятие решений и действий, и, в целом, адаптируемость к изменяющимся условиям.

Ожидания со стороны банков соответственно высоки. Исследование, проведенное Eurogroup Consulting и htw saar, показало, что банки ожидают конкурентных преимуществ и повышения эффективности (в т.ч. экономии затрат) за счет использования AI.

В контексте КОВИД-19 эти ожидания в настоящее время значительно возросли.

В конце концов, в ответ на кризис большинству банков необходимо кардинально изменить свою работу с клиентами и коммуникации, а также свои операционные модели, чтобы удовлетворить насущные потребности — одновременно повышая эффективность. МА предлагает много возможностей в этом отношении.

Улучшать опыт таким образом, чтобы также учитывать эффективность

В то время как в обычное время многие клиенты борются с переходом на цифровые технологии, в нынешних условиях внедрение цифровых инструментов стремительно растет — как и ожидания клиентов.

В нынешних условиях неопределенности многие клиенты полагаются на стабилизирующую силу устоявшихся банков. Многие финансовые стартапы уже заметили тенденцию к снижению при открытии новых счетов. В результате многие финансовые стартапы будут стараться завлечь клиентов еще большим количеством новых и дополнительных функций и услуг, продолжая подпитывать ожидания клиентов и запросы на обслуживание, даже со стороны признанных банков.

Таким образом, экономическое воздействие коронавируса увеличит потребность банков в одновременном повышении эффективности и улучшении качества обслуживания клиентов. Как это могут сделать финансовые учреждения?

Банки могут достичь этого путем улучшения цифрового самообслуживания («самообслуживание»), а также путем достижения операционных компромиссов. Виртуальные ассистенты, возможности интеллектуального поиска или даже автоматизация электронной почты сокращают количество входящих запросов в сервисном центре или непосредственно к консультантам.

Цифровые услуги и продажи более рентабельны, чем отраслевой и телефонный подходы. Интеллектуально объединяя информацию о клиентах, рынке и процессах, банки могут обеспечить персонализированные цифровые услуги для своих клиентов, а также помочь своим консультантам обслуживать существующих клиентов и выходить на новые потребительские сегменты с помощью динамического 360° просмотра клиентов.

В пространстве управления благосостоянием, например, могут быть предложены такие функции, как автоматизированная доставка консультационных решений, начиная от рекомендаций по инвестированию в дома и заканчивая ежедневным предоставлением сводной информации, адаптированной к клиентскому портфелю. Конечно, всегда с возможностью получить дальнейшую поддержку по требованию, а также запланировать телефонный или видеозвонок. Модели аффинити определяют для продавцов, у какого клиента есть аффинити к какому продукту и почему, и как к нему лучше всего подойти. При необходимости проводимые консультативные совещания могут автоматически регистрироваться и анализироваться для получения дополнительной информации или просто для подачи заявки.

Внедрение динамичной и гибкой операционной модели

Банки по всему миру трансформируют свои операционные модели для обеспечения непрерывности бизнеса. Тем не менее, многие сотрудники или агенты колл-центра работают вне офиса, потому что инфраструктура и процессы не поддерживают удаленную работу. Несмотря на то, что не все сотрудники в состоянии работать оптимально, нагрузка увеличивается, например, в кредитном секторе из-за запрашиваемых специальных кредитов или угрозы невыполнения обязательств по кредитам из-за неплатежеспособных клиентов.

Помимо оптимизации удаленной работы в целом, это означает, во-первых, что банки должны продолжать инвестировать в развитие цифрового взаимодействия и цифровых продаж, а также в цифровую трансформацию и осуществление массовых и основных банковских процессов.

Более широкое использование цифровых возможностей приведет к более активному вовлечению клиентов. Я считаю, что пандемия станет катализатором использования цифровых банковских инструментов, а также изменит способ взаимодействия клиентов со своими банками.

Во время пандемии многие китайские банки уже лидировали, внедряя новые услуги, которые позволяют клиентам легко совершать различные финансовые операции, такие как базовые банковские, страховые, валютные операции и операции по управлению активами.

Однако анализ данных также помогает удержать клиентов, прогнозируя отток клиентов на ранней стадии и предоставляя консультантам рекомендации к действию.

Кроме того, по мере роста запросов клиентов, основанная на AI многоканальная стратегия, которая предоставляет клиентам доступ по нескольким цифровым каналам (таким как веб, виртуальный помощник, чат в реальном времени или телефон), а затем агрегирует эту информацию для автоматизированной обработки или последующего анализа данных, приносит дивиденды. С помощью соответствующей стратегии можно обеспечить удовлетворенность клиентов, повысить эффективность за счет дальнейшей автоматизации, а также сделать процессы более гибкими.

Однако с помощью искусственного интеллекта можно (частично) автоматизировать не только запросы клиентов и деятельность по продажам, но и целые технологические маршруты в бэк-офисе. Объединяя, анализируя и обрабатывая структурированную и неструктурированную информацию, можно автоматически обрабатывать такие документы, как контрактные документы, балансовые ведомости или электронные письма, а также рассчитывать вероятности дефолта по кредиту или оценки рисков. Это также позволяет более качественно и надежно обрабатывать огромное количество специальных кредитов.

Заключение

Многие компании, а также банки сталкиваются не только с многочисленными проблемами, но и с возможностями, которые открываются в связи с этим кризисом. Постоянный рост ожиданий клиентов сочетается с необходимостью повышения эффективности и создания гибких операционных моделей для обеспечения непрерывности бизнеса.

В каждой из этих областей искусственный интеллект является ключевым компонентом, позволяющим создавать инструменты и услуги, отвечающие ожиданиям клиентов, и в то же время повышающие эффективность и дающие возможность создавать динамические и гибкие операционные модели посредством автоматизации или индивидуальной доставки информации консультанту или агенту сервисного центра.

Britta Daffner ist seit über einem Jahrzehnt in der Technologie- und Daten-Industrie zu Hause. Ihr Credo: Innovation und Digitalisierung von Unternehmen vorantreiben – durch Technologie und moderne Führung.Dafür befähigt sie als Practice Leader Data & Technology Transformation in IBM Firmen dabei, das volle Potential aus Daten zu nutzen und unterstützt als Coach Macher*innen, die in der Konzern- und Wirtschaftswelt etwas verändern wollen. 2021 erschien zudem ihr Buch „Die Disruptions-DNA“ (www.disruptionsdna.de), das dazu inspiriert, die Digitale Transformation aktiv mitzugestalten.

Комментарии закрыты.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. AcceptRead More