Iskustvo korisnika preuzima glavnu ulogu u bankarskom i osiguravajućem sektoru
U potrazi za lojalnošću klijenata i unapređenim interakcijama, Axis Corporate, dio Accenture-a, proizveo je plan koji otkriva centralnu ulogu tehnologije u poboljšanju iskustva korisnika. Studija ilustrira da je 70% banaka sada integriralo biometrijsku provjeru identiteta za prijavu proizvoda i potvrdu transakcija.
Neobanke su ostvarile značajan napredak u upotrebljivosti premeštanjem procesa odjave korisnika i proizvoda potpuno na mrežu, što je suprotno tradicionalnim entitetima koji još uvijek ovise o podršci uživo ili telefonskoj podršci.
Španjolski bankarski sektor: Preteče u angažmanu s klijentima
Premium iskustva korisnika ne samo što izdvajaju poslovanja nego su i ključni za zadržavanje potrošača i sticanje novih klijenata. Uvidi iz analize Axis Corporate-a sugeriraju da su korisnici skloni dijeliti pozitivne interakcije s mnogima te su spremni platiti više za izvanrednu uslugu, što naglašava potrebu za razumijevanjem iskustva korisnika i njegove povezanosti s tehnološkom zrelošću.
Španjolske banke predvode pokretanje razvojem inovativnih značajki koje poboljšavaju upotrebljivost aplikacija i autonomije procesa. To uključuje digitalne alate podrške poput Google Play Store-a i Apple Store-a za kontinuirano poboljšanje aplikacije, zajedno s sve većom uporabom umjetne inteligencije u kanalima za korisničku podršku kako bi se olakšala prirodnija, konteksta svjesnija iskustva.
Uspon umjetne inteligencije u financijskim uslugama
Metode biometrijske provjere identiteta sada koristi 70% banaka, a procjene predviđaju da će svi europski banke implementirati rješenja temeljena na umjetnoj inteligenciji do 2025. Korištenjem analize podataka i naprednih algoritama, ovi institucije mogu prilagoditi interakcije s personaliziranim preporukama proizvoda, poboljšavajući zadovoljstvo klijenta putem trenutnih AI potpomognutih virtualnih asistenata i chatbotova.
Osiguravateljni sektor: Napredak u tehnološkom smislu
Osiguravateljska industrija također koristi umjetnu inteligenciju za ubrzanje analize podataka i obrade. Ti napretci omogućavaju osiguravateljima prepoznavanje obrazaca, precizniju procjenu rizika i ponudu polica koje odgovaraju specifičnim potrebama klijenata. Korištenje umjetne inteligencije za otkrivanje prijevara prepoznavanjem atipičnih obrazaca podataka omogućuje osiguravateljima da bolje poslužuju klijente s personaliziranim i učinkovitim rješenjima.
U zaključku, kako se potencijal umjetne inteligencije dodatno oslobađa, financijske institucije moraju nastaviti usavršavati svoje upravljanje podacima kako bi ponudile unaprijeđene, personalizirane usluge. To će osigurati personaliziraniji i proaktivniji pristup skrbi o klijentima, adresirajući moguće rizike za uslugu.
Važnost upravljanja podacima i etička umjetna inteligencija
Kako banke i osiguravateljske kompanije usvajaju AI algoritme za usluge poput personaliziranih preporuka proizvoda i detekcije prijevara, upravljanje podacima postaje bitno. Financijske institucije moraju sigurno i etički upravljati podacima klijenata, osiguravajući usklađenost s propisima poput Opće uredbe o zaštiti podataka (GDPR) u Europi. Etički aspekti ulaze u igru i prilikom donošenja odluka o tome kako AI sustavi donose odluke koje bi mogle utjecati na financijsko zdravlje klijenata.
Implementacija AI tehnologije: Ključni izazovi i kontroverze
Jedan od glavnih izazova u industriji je ravnoteža između automatizacije i ljudskog dodira. I dok AI može poboljšati učinkovitost i personalizaciju, također može rezultirati smanjenjem radnih mjesta u određenim područjima industrije.
Drugi izazov je povezan s privatnošću i sigurnošću podataka. S obzirom na osjetljivu prirodu financijskih podataka, postoji značajan rizik vezan uz potencijalne povrede podataka. Također postoji kontroverza oko mogućih pristranosti u AI algoritmima, koja bi mogla nepravedno diskriminirati određene skupine ljudi jer AI sustavi uče iz povijesnih podataka koji bi mogli sadržavati pristranosti.
Štoviše, regulatorna usklađenost u AI-u je zabrinutost jer financijske institucije moraju osigurati da njihovi AI sustavi djeluju unutar pravnih okvira područja koje služe.
Prednosti i nedostaci AI u bankarstvu i osiguranju
Prednosti:
- Povećana učinkovitost: AI može ubrzati procese poput obrade zahtjeva ili korisničkih upita, što dovodi do brže usluge.
- Personalizacija: AI omogućuje prilagođeniji pristup, nudeći proizvode ili usluge koje odgovaraju pojedinačnim preferencijama korisnika.
- Poboljšano upravljanje rizicima: AI može pomoći financijskim institucijama učinkovitije procijeniti i upravljati rizicima, posebno u kreditnom ocjenjivanju i detekciji prijevara.
- Smanjenje troškova: Vremenom, AI može pomoći smanjiti operativne troškove automatizacijom rutinskih zadataka i postupaka.
Nedostaci:
- Smanjenje radnih mjesta: Automatizacija zadataka može rezultirati smanjenjem radnih mjesta u određenim područjima industrije.
- Brige o privatnosti podataka: Upravljanje velikim količinama osobnih podataka putem AI sustava povećava potencijal za povrede podataka i pitanja vezana uz privatnost podataka.
- Regulatorni izazovi: AI sustavi moraju se kontinuirano ažurirati kako bi se uskladili s razvijajućim propisima u financijskom sektoru.
- Depersonalizacija: Velika ovisnost o AI može dovesti do nedostatka osobne interakcije, što bi moglo negativno utjecati na odnose s klijentima u nekim slučajevima.
Predložene povezane veze:
Accenture
Europska unija – Informacije o GDPR-u
Sve u svemu, dok AI nudi značajne prednosti bankarskom i osiguravajućem sektoru u smislu učinkovitosti i personalizirane usluge, postoji potreba za budnim upravljanjem nedostacima, poput briga o privatnosti podataka, regulatornih izazova i potencijalnog smanjenja radnih mjesta. Osiguranje da se AI koristi etički i odgovorno ostaje ključno kako ove industrije napreduju tehnološki.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es