AI とデータ: ハイパーパーソナライゼーションを磨き、未来の銀行を構築する

この銀行は、AI と大量の情報を利用して、顧客向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを作成しています。そして、今後もさらに多くのことが行われます。

未来の銀行を想像してみてください。そこでは、金融サービスにおけるあらゆる経験が、個人の要件に合わせて調整されます。

ハイパーパーソナライゼーションの時代へようこそ。金融サービス機関を含む私たちが毎日利用する企業は、機械学習 (ML)、人工知能 (AI)、ビッグデータの組み合わせを通じて、顧客向けにカスタマイズされたオンライン エクスペリエンスを作成します。

それが、TSB銀行のデジタルマーケティングとパーソナライゼーションの責任者であるカビン・ミストリー氏が、今後数年間に彼の組織で実現しようとしているものです。

同氏はZDNETのビデオインタビューで、「AIとMLを利用して、経済的支援が必要となる可能性のある顧客の生活における重要な出来事を特定し、その反応を利用して顧客が最終的に人生の野望を達成できるようにしたいと考えている」とZDNETのビデオインタビューで語った。

効果的なハイパーパーソナライゼーションとは、すでに収集されたデータを新しいテクノロジーと組み合わせて使用し、顧客が個別の目標を達成できるようにすることを意味します。

Mistry は、将来の超個人化された銀行サービスと、AI や ML などの新興テクノロジーが TSB のデータ主導型アプローチの実現にどのように役立つかを描いています。

「あなたがオンボーディングして当社のモバイルアプリを使い始めたばかりの新規顧客の場合、最初の経験は自分のニーズを確立することでしょう」と彼は言い、彼の銀行が数年後にどのようなサービスを提供したいかを思い描いています。

「私たちは、顧客にとってわかりやすいエクスペリエンスとなり、顧客のニーズと現在の状況を具体的に確立できるような、ゲーム的な方法で情報とデータを収集することを検討します。」

こうした目標は、ガートナーのディレクターアナリストであるサマンサ・サール氏の共感を呼ぶもので、彼はビデオ会議でZDNETに対し、ハイパーパーソナライズされた銀行サービスを成功させるには2つのことを行う必要があると語った。

まず、住宅ローンのための貯蓄や予算の改善など、顧客の財務目標の達成に役立つはずです。

「適応型 AI テクノロジーの進歩により、銀行がこの情報を業務運営プロセスに組み込むだけでなく、顧客対応プロセスに注入することも容易になり、銀行もより目標指向にできるようになることがわかりました。 」

第二に、高度にパーソナライズされた銀行サービスは、顧客の人生の旅路に焦点を当て、結婚、住宅ローン取引の検討、住宅保険や生命保険などの関連付加商品の提供など、人生の重要な移行期を通じてサポートを提供する必要があります。

「つまり、顧客が住宅ローンのようなものを申し込むときに、すべてのデータをフォームに入力する必要がなく、銀行はデータ分析を通じてすでに顧客の信用履歴を十分に把握しており、パーソナライズされた商品をプッシュすることになるでしょう」そしてサービス。」

TSB に戻ったミストリーは、自分の銀行が意欲的な初めての住宅所有者にどのように個別化されたサービスを提供できるかを例に挙げます。

この個人は住宅ローンのために頭金を貯める必要があるかもしれませんし、必要な資金を調達できるように自分の信用スコアを確実に高める必要があるかもしれません。

「私たちは、顧客が預金を節約できるように、エクスペリエンス、コミュニケーション、ターゲットを絞った目標を設定します」と彼は言います。

「その後、私たちは彼らの支出習慣を調査し、定期的に節約して節約できるようサポートします。私たちは彼らが目標に対してどのような状況にあるのかを追跡します。そして、彼らが得られる貯蓄の機会やメリットについて定期的に最新情報を提供し続けます。」 TSBから。」

ミストリー氏は、彼の銀行はまた、データ主導のアプローチを使用して、意欲的な初めての住宅所有者が信用スコアを可視化し、それを改善するルートを開発し、必要があれば住宅ローンアドバイザーへのアクセスを提供するかどうかにかかわらず、すべての基礎を確実にカバーできるようにするつもりだと述べた右。

効果的なハイパーパーソナライゼーションへのこの種の経路には、テクノロジーを慎重に組み合わせる必要があります。

Mistry 氏によると、TSB は AI と ML ベースのモデリングを使用して、顧客が特定のコミュニケーションに基づいて行動する傾向を理解しています。

長期的には、銀行が顧客のイベントを発生前に予測し、人々が TSB で持つエクスペリエンスをより深く理解できるようにしたいと考えています。

Mistry のチームは、銀行の目的達成に役立つ AI 製品を市場で調査しています。

同社は戦略の一環として Adobe Automated Personalization Activity を使用しており、テクノロジー巨人の生成 AI モデルである Firefly ツールをどのように利用するかを検討しています。

Mistry のチームは、Money Confidence Hub も開発中です。これは、顧客が非常に個人化された目標を追跡および追跡できるようにする、同社のアプリ内の領域になります。

このテクノロジーは Adobe Experience Manager で提供されており、2024 年のどこかの段階で顧客を銀行業務の次の段階に導き始めることが目的です。

Gartner の Searle 氏は、大手銀行が競合他社に先んじたいのであれば、ハイパーパーソナライゼーションへの移行は重要なステップであると述べています。

同氏によると、米国の銀行は英国の銀行よりもこの分野で積極的だという。より一般的には、銀行は、従来のプロバイダーにパーソナライゼーションに注力するよう「押し付け」ているスタートアップのチャレンジャーバンクによる混乱のリスクにより、行動を迫られています。

サール氏は、一部の銀行はフィンテックと提携して、超個人化されたサービスを磨きつつあると述べた。

「銀行はかなり長い間、顧客の出来事を予測するためにデータを使用してきました」と彼女は言います。 「今では、ハイパーパーソナライゼーションを達成するために、この取り組みをより顧客中心のものにすることが問題になっています。」

重要なことは、機械学習に焦点が当てられる傾向にあるが、AI主導のハイパーパーソナライゼーションの取り組みでは他のシステムやサービスも大きな役割を果たす可能性が高いともサール氏が述べていることだ。

「自然言語生成テクノロジーは、銀行がデータを調べて理解するのに役立ちます。また、チャットボットなどにとっても重要であり、顧客が質問、問題、苦情を抱えているときに実際に銀行とやり取りするのに役立ちます」と彼女は言います。

では、生成 AI についてはどうでしょうか。その誇大広告テクノロジーは、ハイパー パーソナライゼーションにおいて大きな役割を果たすことができるのでしょうか?はい、とサール氏は言いますが、銀行が ChatGPT のようなサービスを銀行業務の提案に追加するまでにはまだかなりの距離があります。

「一例としては、パーソナライズされたマーケティングが挙げられます」と彼女は言います。 「製品に関する賢明な回答を提供する生成 AI ツールがあれば、顧客は自分で調べたり調べたりする負担を軽減できるでしょう。」

また、超個人化は銀行業務の将来にとって重要であるが、金融サービスの長期的な提供を形作るのに役立つ可能性がある唯一のテクノロジーではないとサール氏は言う。

顧客にとって、金融サービスの将来には多くのテクノロジーが関与することになります。

サール氏は、消費者の投資ポートフォリオをガイドするロボアドバイザー、人々がお金をより慎重に管理できるよう支援する AI 対応の財務コーチ、そして AI 対応のアシスタントが金融サービスやサービスの調査を行う「顧客としてのマシン」と呼ばれるものを指します。個人に代わって意思決定を行うことさえあります。

「それは長期的なもので、今後10年間に現れるでしょう」と彼女は言う。 「しかし、こうした傾向は、さまざまな AI テクノロジーの進化のもう一つの結果であり、金融サービスのような業界が真に活用できるものです。」