بانک PKO Bank Polski از هوش مصنوعی (AI) برای پیشرفت در شخصی‌سازی تجربه‌های مشتری استفاده می‌کند. این بانک با تحلیل داده، در صنعت مالی پیشتازی در توصیه‌های محصولات به زمان واقعی و نمایش آنها بر روی صفحه اصلی خود راه می‌اندازد، تضمین می‌کند که خدمات سفارشی برای هر مشتری فراهم می‌سازد.
آینده بانکداری در دنیای دیجیتال دقیق و بهینه است، جایی که سامانه‌های اینترنتی و تلفن همراه به ترجیح‌های منحصر به فرد هر کاربر پاسخ می‌دهند. با نصف مشتریانی که از محتوای شخصی‌سازی شده بر روی وب‌سایت آنها استفاده می‌کنند، PKO Bank Polski در جبهه این سفر تحولی قرار دارد. ادغام هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین با درک عمیق از رفتار مشتری، نیروی محرکه پشت وعده آنها از تجربه خرید شخصی استثنایی است.
رویکردی که PKO Bank Polski انتخاب کرده است از الگوریتم‌های تحلیل داده پردازشگری پیشرفته ای استفاده می‌کند که نه تنها مشتریان را با محصولات مرتبط، مانند پیشنهادهای بیمه جدید همزمانی با پایان اعتبار بیمه‌های فعلی‌شان، تطبیق می‌دهد بلکه فرکانس تبلیغات را نیز تعادل می‌دهد. با تحلیل تاریخچه فعالیت‌های برخط یک مشتری، این ابزارها انتخاب محتوای هوشمند را ممکن می‌سازند، تمام این امور به نحوی سریع انجام می‌شود که برای کاربر قابل تشخیص نیست.
پایه‌ی پیشرفت‌های فناوری PKO Bank Polski قابلیت‌های خدمات ابری قوی آنها است. این امکانات زیرساخت‌های لازم برای اجرای پروژه‌های نوآورانه‌ترین در بخش بانکداری را فراهم می‌کنند. نمونه‌ای از نوآوری‌های آنها یک برنامه است که با پردازش داده‌های مبتنی بر ابر و ابزارهای هوش مصنوعی اجرا می‌شود که به سرعت کاربران وب‌سایت را شناسایی کرده و پیشنهادهای متنوعی را آماده‌ی آنها می‌کند.
در آینده نزدیک هدف از شکستن کمپین‌های مدیریت ارتباط با مشتری نسبی و ایجاد راهبردهای هایپر-شخصی‌سازی است که پیشنهادهای منحصر به فردی را برای هر شخص—آیا مشتریان شرکتی و یا خرده‌فروشی—ایجاد خواهد کرد. این حرکت جسورانه برای شخصی‌سازی جامع پیشنهادهای محصول با رضایت مشتری انجام می‌شود، راهی را با رعایت ترجیحات کاربر و همچنین بهره‌برداری از فناوری برای ارائه خدمات بهبود یافته می‌سازد.
روندهای فعلی بازار
صنعت مالی با پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت در حال تکامل است که مشابه ابتکار PKO Bank Polski است. یک روند قوی به سوی هایپر-شخصی‌سازی در بانکداری وجود دارد، چرا که نهادها به دنبال بهبود تجربه‌های مشتری و ایجاد وفاداری از طریق ارائه محصولات و خدمات بسیار شخصی‌سازی شده هستند. بانک‌ها به میزان افزایش یافته به محاسبات ابری روی‌آورده‌اند تا پردازش‌های داده‌هایی که برای هوش مصنوعی مورد نیاز است، پشتیبانی شوند.
به جز شخصی‌سازی، تأکید روزافزونی به روی ورود مشتری دیجیتال، تشخیص تقلب و پیش‌بینی تحلیلی برای امتیاز اعتبار وجود دارد، زیرا هوش مصنوعی در این حوزه‌ها سودهای بهره‌وری قابل توجهی را ارائه می‌دهد.
پیش‌بینی‌ها
بازار هوش مصنوعی در بانکداری می‌تواند در سال‌های آینده به طور چشمگیری رشد کند. طبق گزارش Intelligence Insider، هوش مصنوعی به انتظار ایجاد صرفه‌جویی هزینه‌ای تخمین زده‌شده برای بانک‌ها به میزان 447 میلیارد دلار تا سال 2023 خواهد انجامید. برنامه‌های هوش مصنوعی بانکداری در آینده احتمالاً به عملیات پیچیده‌تری گسترده خواهند شد، از جمله مشاوره‌های مدیریت ثروت، برنامه‌ریزی مالی شخصی شخصی‌سازی‌شده و مدل‌های ارزیابی ریسک پیشرفته‌تر.
چالش‌ها و اختلافات اصلی
یک چالش اساسی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری حفاظت از حریم خصوصی و امنیت اطلاعات است. با رژیم‌های سختگیرانه مانند رویه‌های عمومی حفاظت از داده (GDPR) در اتحادیه اروپا، بانک‌ها باید اطمینان حاصل کنند که داده‌های مشتری با حداکثر دقت اداره می‌شوند. PKO Bank Polski که در لهستان فعالیت می‌کند، باید با چنین رژیمی مطابقت داشته باشد. علاوه بر این، استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی تحت نظر است، با نگرش‌ها به تبعیض در الگوریتم‌های تصمیم‌گیری و احتمال اشتباهات هوش مصنوعی یا امکان افت سرپرستی بر روی آنها.
یک چالش دیگر ناهمگونی فناوری و آگاهی دیجیتال بین مشتریان است. یک بخشی از مشتریان بانک ممکن است با رابط‌های پیشرانه استفاده از هوش مصنوعی را متمایل نباشند یا قادر به کنش با آن نباشند که منجر به نااهمیت ممکن می‌شود.
ایجاد اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی در میان مصرف‌کنندگان نیز چالش‌های خود را ایجاد می‌کند، زیرا آنها اغلب ترجیح دارند برای مسائل حساس مانند مشاوره‌های مالی از تعاملات انسانی استفاده کنند.
مزایا و معایب
مزایای شخصی‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری شامل موارد زیر است:
– تجربه‌های مشتری بهبود یافته به دلیل پیشنهادات شخصی‌سازی شده و خدمات.
– بهره‌وری بهتر عملیاتی برای بانک، کاهش هزینه‌ها و افزایش مارجین سود.
– نرخ نگهداری مشتری بهتر زیرا تجربه‌های شخصی‌سازی شده اطلاعات مشتری را برای آنچه به وفاداری مشتری منجر شده بسازند.
با این حال، معایبی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفته شود:
– ریسک نقض اطلاعات یا سوءاستفاده از اطلاعات شخصی در صورت عدم حفاظت صحیح.
– احتمال از دست رفتن کارها یا انتقالات بخاطر بهره گیری از هوش مصنوعی در فرآیندهای مختلف بانکی.
– ماهیت جعبه سیاهی از هوش مصنوعی می‌تواند باعث چالش‌هایی در درک اینکه تصمیمات یا پیشنهادات خاص چگونه اتخاذ می‌شوند، شود.
برای کسانی که به تحقیق بیشتر درباره نحوه استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین توسط PKO Bank Polski یا بانکداری در کل علاقمند هستند، به وب‌سایت بانک PKO Bank Polski یا سایت‌هایی مانند کمیسیون اروپا برای راهنمایی‌هایی چون GDPR که تأثیرگذار بر استفاده از داده در هوش مصنوعی است, مراجعه کنید.
لطفاً توجه داشته باشید که هنگام مراجعه به هر وب‌سایت خارجی، حائز اهمیت است که از صحت و امن بودن URL اطمینان حاصل کنید.
The source of the article is from the blog meltyfan.es