기업이 고객 참여를 위해 인공 지능을 활용하는 방법

지난 몇 년 동안 은행은 소비자 기대치 상승, 우수한 고객 경험을 갖춘 디지털 경쟁업체와의 경쟁, 기술 발전, 규제 강화 등 많은 새로운 문제에 직면했습니다. 많은 은행이 이러한 문제를 해결하고 관련성을 유지하기 위해 디지털화를 시작했지만 트래픽이 디지털 채널로 흐르기 시작하면서 은행은 비용 절감을 위해 지점 네트워크를 축소했습니다.

신형 코로나 전염병이 발생한 후 디지털 전환이 더욱 가속화되었습니다. 이는 특히 소득 대비 비용 비율이 디지털 은행의 두 배에 달하는 전통적인 오프라인 은행의 경우에 해당됩니다.

우리는 지금 모두가 허리띠를 졸라매는 불경기에 빠져 있습니다. 지출이 감소하고 있어 현 상황은 당분간 지속될 것으로 보인다. 경기 침체는 대부분의 은행에도 영향을 미쳐 많은 은행이 고용 지출을 줄이고 많은 경우 추가 해고를 당했습니다. 이러한 해고로 인해 경제적 압박이 어느 정도 완화되었을 수 있지만(금융행위감독청에서는 은행 지점을 폐쇄하면 연간 £590,000를 절약할 수 있다고 추정함), 은행은 고객을 유지하고 신규 고객을 유치할 수 있도록 고객과의 연결을 유지하기 위한 자원이 여전히 필요합니다.

한 가지 솔루션은 데이터와 인공 지능을 활용하여 고객 지식을 얻고 사용자 충성도를 구축하는 것입니다. 머신 러닝(ML)은 데이터를 분석하여 은행에 상황별 경험에 대한 통찰력을 제공하거나 대화형 인공 지능을 사용하여 고객과 "인간과 같은" 상호 작용을 가능하게 하는 데 사용될 수 있습니다. NatWest의 가상 비서 Cora는 전염병의 영향을 받은 수천 명의 고객이 대출 및 신용 카드 지불 일정을 변경하도록 도와줌으로써 이것이 어떻게 달성될 수 있는지 보여줍니다.

고객을 이해하는 것이 더 나은 참여의 열쇠입니다. 인공 지능 및 분석 솔루션은 고객이 재무를 관리하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공하고 고객에게 다음 단계를 권장함으로써 이를 가능하게 합니다. 그러나 가장 효과적인 참여를 제공하려면 포괄적인 데이터가 필요합니다. 은행은 고객 선호도를 이해하고 향후 요구 사항을 예측할 수 있도록 고객의 기타 비즈니스 관계 및 위치에 대한 정보를 수집하는 플랫폼을 사용해야 합니다. 예를 들어, 고객의 소득 및 지출 패턴, 연령, 금융 자산 및 부채를 기반으로 한 데이터 수집을 통해 은행은 특정 회사에 대한 투자를 권장하거나 잦은 외식에 대한 지출을 줄일 수 있습니다.

데이터 분석 사용의 또 다른 이점은 은행이 필요하지 않은 서비스와 제안으로 고객을 괴롭히는 일을 방지할 수 있다는 것입니다. 대신, 은행은 적시에 적절한 사람들에게 적절한 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 고객이 재정적 필요를 충족하기 위해 다른 곳으로 갈 가능성을 줄입니다.

앞서 언급한 사례를 통해 은행은 AI를 효과적으로 사용하여 고도로 개인화되고 상황에 맞는 경험과 고객의 금융 복지를 향상시키는 추천을 제공함으로써 높은 수준의 참여를 달성할 수 있습니다.

그러나 고객에게 이 데이터를 제공하면 재무를 보다 효과적으로 관리하고 은행이 이를 유지할 수 있지만 디지털 뱅킹 참여 극대화 연구 보고서에 따르면 효과적인 고객 참여를 성공적으로 창출한 은행은 5%에 불과합니다. 대부분은 장기적인 계획보다는 고객 경험을 위한 임시 수정에 초점을 맞춰 그렇게 합니다.

데이터 수집 및 분석에 필요한 기술도 문제가 될 수 있습니다. 비용은 높을 수 있으며 결과는 사용된 데이터에 따라 달라집니다. 따라서 은행은 비즈니스 목표, 고객 기반 및 기술 준비와 같은 요소를 고려하여 위치에 따라 선택해야 합니다.

위 내용은 기업이 고객 참여를 위해 인공 지능을 활용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!