要獲得人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的好處，以提供新穎的，引人入勝的金融客戶體驗(yàn)，就要求零售銀行和信用合作社建立在干凈，準(zhǔn)確和完整的相關(guān)數(shù)據(jù)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)上。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)必將為零售銀行業(yè)帶來(lái)客戶體驗(yàn)轉(zhuǎn)變，但是，如果項(xiàng)目不是建立在圍繞客戶及其行為和財(cái)務(wù)需求的干凈，準(zhǔn)確和完整的數(shù)據(jù)的牢固基礎(chǔ)上，則應(yīng)用其最佳創(chuàng)意可能會(huì)失敗。

在當(dāng)今的零售銀行和信用合作社中，將重點(diǎn)放在客戶體驗(yàn)上應(yīng)該不足為奇。隨著金融服務(wù)的日趨商品化，機(jī)構(gòu)必須越來(lái)越多地爭(zhēng)取消費(fèi)者的關(guān)注，并與顛覆性的新市場(chǎng)進(jìn)入者及其傳統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)者爭(zhēng)奪錢包份額。金融機(jī)構(gòu)比以往任何時(shí)候都需要找到某種方式使其與眾不同。

從客戶體驗(yàn)的角度來(lái)看，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助零售銀行業(yè)務(wù)的營(yíng)銷人員預(yù)測(cè)客戶需求并加深關(guān)系。他們可以通過(guò)更加個(gè)性化的方法，對(duì)廣告系列進(jìn)行微調(diào)以實(shí)現(xiàn)最大效率，針對(duì)代表最佳收購(gòu)前景的消費(fèi)者群體以及確定損耗風(fēng)險(xiǎn)和原因來(lái)做到這一點(diǎn)。

根據(jù)MIT Technology Review Insights與Google聯(lián)合進(jìn)行的對(duì)1,419家公司的調(diào)查，其中包括150多家金融服務(wù)業(yè)，零售銀行已經(jīng)成為部署機(jī)器學(xué)習(xí)的最先進(jìn)組織。

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，目前十分之四的金融服務(wù)營(yíng)銷商(41%)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，另有30%的公司計(jì)劃今年部署該技術(shù)。同時(shí)，三分之二的受訪者(66%)同意機(jī)器學(xué)習(xí)正在推動(dòng)其戰(zhàn)略營(yíng)銷工作。該技術(shù)使他們能夠篩選大量數(shù)據(jù)，以確定哪種策略最適合特定的地理和人口統(tǒng)計(jì)客戶群，并預(yù)測(cè)未來(lái)的行業(yè)趨勢(shì)和客戶購(gòu)買習(xí)慣。

但是，如果這些新技術(shù)能夠提供有意義的見解，那么金融機(jī)構(gòu)就無(wú)法回避必須首先奠定基礎(chǔ)的工作。這就需要對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并確定和整合新的第三方信息來(lái)源，例如地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，這將有所幫助。

畢竟，眾所周知，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是需要大量數(shù)據(jù)的過(guò)程。無(wú)論支持它們的算法多么復(fù)雜，它們返回的答案都只能像提供它們的信息一樣聰明。這使得數(shù)據(jù)管理成為提供更好的客戶體驗(yàn)的過(guò)程中至關(guān)重要的先決步驟。

考慮到這一點(diǎn)，六個(gè)步驟的前期工作是零售銀行和信用合作社確保其對(duì)AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的探索能為他們投資的時(shí)間和金錢帶來(lái)豐厚回報(bào)的最佳方式。