Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a resolver los problemas de relación con los clientes de los bancos
Descubra cómo se pueden utilizar la inteligencia artificial y los análisis para mejorar el servicio al cliente en la banca.
Imagen: iStockphoto/seb_ra
Cuando era CIO en una institución financiera, trabajé con ejecutivos del área de operaciones para comprender cómo podíamos mejorar las relaciones con los clientes de las sucursales.
Cobertura de Big Data de lectura obligada
Nuestros cajeros de primera línea en estas sucursales son más como tomadores de pedidos: hacen lo que pide el cliente, pero eso es todo. Estos empleados se encuentran en puestos mal pagados y sus habilidades a menudo son limitadas. Una de las habilidades que queremos es la relación interpersonal con los clientes, que normalmente encontrará en los vendedores.
Decidimos contratar a alguien con experiencia en ventas minoristas y/o experiencia en contacto con personas, pensando que podríamos capacitarlos para ser cajeros. El sistema que implementamos hace que el cajero pregunte a los clientes sobre nuevos productos que les puedan interesar, y ofrecemos incentivos financieros para que los clientes se suscriban a nuevos productos.
El experimento arrojó resultados mixtos, y los resultados podrían ser mejores si tuviéramos algunas de las herramientas de automatización de análisis e inteligencia artificial (IA) disponibles en la actualidad.
Mirar: 60 formas de obtener el máximo valor de su iniciativa Big Data (PDF gratuito) (República tecnológica)
«La mayoría de los clientes tienden a mantener sus cuentas en el banco, incluso si no están muy contentos”, dijo Eran Livneh, vicepresidente de marketing de Personetics, que brinda soluciones de inteligencia artificial a la industria de servicios financieros. «Sin embargo, ahora hay muchos bancos y no bancos que no podían ofrecerlos en el pasado. Hay alternativas disponibles para que los clientes las consideren. Los millennials también esperan interacciones más personalizadas y basadas en la tecnología con sus instituciones financieras».
Livneh cree que, con el tiempo, los clientes de los bancos cambiarán cada vez más sus relaciones y actividades financieras a plataformas de inversión alternativas, lo que socavará la capacidad de los bancos para mantener esas relaciones y desarrollar otras nuevas. «Como resultado, hemos visto que los depósitos en muchos bancos regionales de EE. UU. se estancaron o cayeron», dijo Livneh.
Aquí es donde entra la IA, y donde los bancos tienen ventaja porque ya tienen todos los datos de sus clientes.
“La inteligencia artificial puede ayudar a identificar patrones de comportamiento de clientes individuales en transacciones financieras y resaltar los productos, servicios y áreas de interés que son más importantes y útiles para cada cliente en un momento dado”, dijo Livneh. «También se puede utilizar para transformar la experiencia de un espejo retrovisor a información y recomendaciones prospectivas que permitan a los clientes tomar mejores decisiones financieras».
AI proporciona una vista integral del historial financiero de un cliente agregando y categorizando la actividad de la cuenta del cliente. Luego agregue análisis para resaltar anomalías y eventos significativos en el historial del cliente.
El motor de IA utiliza estos datos para desarrollar recomendaciones prescriptivas de productos y servicios para que el personal de primera línea del banco las presente a los clientes. Esta IA también se puede integrar en las aplicaciones en línea para permitir las recomendaciones de autoservicio preferidas por los millennials.
Mediante el uso de IA, los bancos han mejorado el rendimiento de los KPI al aumentar la participación del cliente, aumentar la satisfacción del cliente, reducir la rotación de clientes y aumentar la adopción de depósitos y productos.
«Royal Bank of Canada lanzó recientemente una herramienta de presupuesto impulsada por IA que puede brindar asesoramiento personalizado a sus clientes de aplicaciones móviles», dijo Livneh. «En el primer mes del lanzamiento, se establecieron 230 000 presupuestos y los clientes ahorraron colectivamente más de $83 millones».
Este es solo un ejemplo de cómo las capacidades analíticas avanzadas, como la IA, pueden mejorar la calidad de las relaciones duraderas e impactantes con los clientes.
Para avanzar en la IA, los bancos pueden comenzar recopilando y analizando los grandes datos transaccionales y no transaccionales de sus clientes, capacitar a su personal de primera línea para usar estos motores de IA (que se pueden integrar en las aplicaciones de los cajeros) y crear soluciones fáciles de operar. herramientas como la banca electrónica de los clientes utilizan aplicaciones en línea.
«La IA y el análisis personalizado de clientes no son una propuesta de todo o nada, sino un marco de varias capas con capacidades cada vez más autónomas», dijo Livneh. «Cada nivel sienta las bases para capacidades más avanzadas que se pueden agregar a la oferta de un banco y, al mismo tiempo, brindar valor inmediato tanto al cliente como al banco. Cuanto antes comience, más datos necesitará para mejorar».
