在過去幾年里，銀行面臨著許多新問題，比如消費者預(yù)期不斷上升、來自擁有優(yōu)質(zhì)客戶體驗的數(shù)字競爭對手的競爭、技術(shù)進(jìn)步以及監(jiān)管收緊。許多銀行已經(jīng)開始數(shù)字化，以應(yīng)對這些挑戰(zhàn)并保持相關(guān)性，但隨著流量開始流向數(shù)字渠道，銀行縮減了其分支網(wǎng)絡(luò)，以節(jié)省成本。

在新冠疫情爆發(fā)后，數(shù)字轉(zhuǎn)型進(jìn)一步加快。對于傳統(tǒng)的實體銀行來說尤其如此，它們的成本收入比是數(shù)字銀行的兩倍。

現(xiàn)在正處于經(jīng)濟(jì)衰退中，這迫使所有人都勒緊褲腰帶。支出在下降，目前的情況可能會持續(xù)一段時間。經(jīng)濟(jì)低迷也影響了大多數(shù)銀行，許多銀行不得不削減招聘支出，在很多情況下，還進(jìn)一步裁員。雖然這次裁員可能緩解了一些經(jīng)濟(jì)壓力(據(jù)金融市場行為監(jiān)管局估計，關(guān)閉一家銀行分支機(jī)構(gòu)每年可以節(jié)省59萬英鎊)，但銀行仍需要資源來與客戶保持聯(lián)系，以確保他們能夠留住客戶并吸引新客戶。

一個解決方案是使用數(shù)據(jù)和人工智能來獲取客戶知識，建立用戶粘性。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)可用于分析數(shù)據(jù)，為銀行提供輸入上下文體驗的見解，或會話式人工智能，以實現(xiàn)與客戶的“類人”交互。英國國民西敏寺銀行的虛擬助理Cora展示了如何通過幫助數(shù)千名受疫情影響的客戶重新安排他們的貸款和信用卡支付來實現(xiàn)這一點。

了解客戶是更好參與的關(guān)鍵。人工智能和分析解決方案通過提供洞察來幫助客戶管理他們的財務(wù)，并向他們推薦下一步的步驟，實現(xiàn)了這一點。然而，為了提供最有效的參與，需要全面的數(shù)據(jù)。銀行應(yīng)該使用一個平臺來收集客戶的其他商業(yè)關(guān)系和位置的信息，從而能夠了解客戶的偏好并預(yù)測未來的需求。例如，基于客戶收入和支出模式、年齡、金融資產(chǎn)和負(fù)債的數(shù)據(jù)集合，將允許銀行建議投資特定公司或減少經(jīng)常外出就餐的支出。

使用數(shù)據(jù)分析的另一個好處是，它防止銀行用他們不需要的服務(wù)和提供來惹惱客戶。相反，它允許銀行在正確的時間向正確的人提供正確的服務(wù)。這降低了客戶去其他地方滿足其財務(wù)需求的機(jī)會。

前面提到的例子可以讓銀行實現(xiàn)高水平的參與，有效地使用人工智能提供高度個性化的、上下文相關(guān)的體驗和建議，從而改善客戶的財務(wù)狀況。

然而，盡管向客戶提供這些數(shù)據(jù)可以幫助他們更有效地管理自己的財務(wù)，從而讓銀行留住他們，但研究報告《最大化數(shù)字銀行參與度》顯示，只有5%的銀行成功地創(chuàng)造了有效的客戶參與度。大多數(shù)這樣做只是通過關(guān)注客戶體驗的臨時修復(fù)，而不是長期計劃。

數(shù)據(jù)收集和分析所需的技術(shù)也可能帶來挑戰(zhàn)。成本可能很高，結(jié)果取決于所使用的數(shù)據(jù)。因此，銀行應(yīng)該根據(jù)自己的位置做出選擇，考慮業(yè)務(wù)目標(biāo)、客戶基礎(chǔ)和技術(shù)準(zhǔn)備等因素。