Крістіан Хедедаль: про майбутнє клієнтського обслуговування в банках


Крістіан Хедедаль: про майбутнє клієнтського обслуговування в банках

Ми стоїмо на порозі епохи, в якій технології штучного інтелекту і машинного навчання набувають все більшого поширення та використання. В наше життя легко увійшли голосові помічники, такі як Amazon Alexa і Google Home, механізми вироблення рекомендацій стрімко розвиваються. А тепер і штучний інтелект непомітно стає частиною нашого повсякдення.

Ще кілька років тому звичайній людині це навіть не могло прийти в голову, а сьогодні величезна кількість споживачів з великим задоволенням просять свого особистого помічника вимкнути світло у них вдома, слідують пораді Netflix про те, який телесеріал подивитися або роблять покупки на Amazon, виходячи з його ж пропозицій.

Застосування цих знань в сфері банківських і фінансових послуг йде дещо повільніше, оскільки вона відрізняється вищою складністю і рівнем регулювання.

Майбутнє за персоналізацією

Раніше, коли на ринку відбувався рух або з’являлися цікаві торговельні можливості або новини, банки дзвонили тільки найважливішим своїм клієнтам. Вони обговорювали з ними питання про становище в світлі їхніх конкретних потреб і структури портфеля.

У наші дні, завдяки технологіям, таке індивідуальне обслуговування високого рівня може отримати кожен.
 
Штучний інтелект дає можливість надання персональних послуг в небаченому раніше масштабі і з небаченою точністю завдяки використанню інформації про клієнтів і даних про їхню поведінку.

Можливість персоналізувати сервіс та рекомендації є одним з найбільш захоплюючих нових аспектів.

Досвід того ж Netflix показав, що рівень використання персональних рекомендацій щодо перегляду відеоматеріалів в три-чотири рази вищий в порівнянні з простою пропозицією найпопулярніших відеопрограм.

На основі даних, які банки отримують в ході щоденної роботи, таких як: вподобані кожним клієнтом торговельні інструменти, динаміка активності за часом доби, а також іншої інформації, теж можна розробити нові методи індивідуального обслуговування клієнтів.

Персоналізоване обслуговування дозволить кожному клієнту отримувати кращий і більш актуальний досвід.
   
Звісно, якщо повідомляти клієнту про кожен рух ринку і про новини, пов’язані з кожним інструментом – це величезна і нікому не потрібна робота. Однак можна буде визначити, яка інформація актуальна для кожного окремого клієнта і надати йому цю інформацію. Наприклад, за допомогою повідомлення в рамках платформи або спливаючого новинного вікна. Якщо клієнти отримують потрібну для себе інформацію в потрібний момент, це допомагає їм прийняти правильні рішення.

Більше того, використання машинного навчання допомагає банку на кожному етапі взаємодії з клієнтом: від залучення нових клієнтів до надання їм послуг трейдингу і методик утримання. Що найбільш важливо, є складовою частиною процесу демократизації торгово-інвестиційного обслуговування.

Якщо технологічні засоби зробили загальнодоступним світовий фінансовий ринок, то штучний інтелект допоможе всім клієнтам отримати індивідуально підготовлені і актуальні інформаційні матеріали та послуги. Ця обставина змінить ситуацію в сфері створення рівних умов отримання фінансових послуг.

Дані як актив

Нафта більше не є найціннішим ресурсом у світі – на зміну їй прийшли дані. Технологія, що стоїть за машинним навчанням, побудована на розширеному комп’ютерному моделюванні, що саме по собі чудово, але вона не мала б сенсу без заповнення якісними даними.

Дані лежать в основі всього, що ми робимо в сфері науки про дані. Для отримання найбільшого ефекту від цих нових технологій дуже важливо інвестувати кошти в чисті, високоякісні дані.

Фахівці з обробки та аналізу даних витрачають багато часу на підтримку чистоти даних. Це може викликати труднощі для деяких великих банків, де використовуються старі системи, що залишилися з минулих часів, або для тих, які пережили поглинання і не встигли зробити ретельне очищення клієнтських даних.

Як у будівництві: якщо вкласти кошти в створення фундаменту з титану, це, в першу чергу, окупиться за рахунок довгостроковості і стійкості споруди.

Якщо ж будівельники поспішають і для економії часу використовують для з’єднання жувальну гумку і клейку стрічку, то неприємності почнуться, коли побудований об’єкт не впорається з необхідним навантаженням.

Ніхто не знає, які вимоги висуне завтрашній день, тож кращий спосіб підготовки – це забезпечення потужної, гнучкої і стійкої інфраструктури.

Потрібна корпоративна культура, в якій дані розглядаються як актив, і не варто викидати дані тільки тому, що немає часу, щоб привести їх у порядок.

Саме від даних залежить успіх при введенні машинного навчання в бізнес.

Підтримка – не зайва

Ще одним важливим моментом є чіткий розподіл повноважень. Введення машинного навчання – це перетворення, яке надасть великий вплив на весь робочий процес.

У багатьох випадках воно доповнить або навіть замінить собою виконання завдань людиною. Якщо ви не заручилися повною підтримкою вищого керівництва, то знайти прихильників всередині підприємства може виявитися нелегко.

Наука про дані повинна стати невід’ємною частиною організації бізнесу, щоб виявити труднощі, з якими ми стикаємося, а потім постаратися знайти рішення серед технологічного інструментарію.

Крім підтримки вищого керівництва, необхідне також широке прийняття на всіх рівнях компанії, щоб забезпечити співпрацю і дістатися до першоджерела труднощів.

Крім цього, важливо, щоб у всіх підрозділах організації було розуміння, що може дати застосування науки про дані для кінцевого результату, а також усвідомлення того, що ми говоримо однією і тією ж мовою.

Друг, а не ворог

Існує думка, що штучний інтелект – це роботи, які зроблять людську працю непотрібною. Але справа не в позбавленні від людського праці, а скоріше, в використанні штучного інтелекту і машинного навчання, щоб забезпечити виконання людиною більшої кількості потрібної роботи і ще краще обслуговування наших клієнтів.

Одноманітні і повторювані завдання можна доручити комп’ютерам, що дозволить людям зосередитися на завданнях більшої складності.

У разі більш складних завдань штучний інтелект і машинне навчання потрібні більшою мірою для оптимізації і допомоги в аналітичній обробці.

Нарешті, штучний інтелект також може стати заходом, який допоможе надати ширшому колу клієнтів доступ до тих послуг, які раніше були доступні тільки невеликій групі осіб.

Якщо банк зможе зробити так, щоб підтримка, яку фахівці якісно надають забезпеченим клієнтам, за допомогою цифрових рішень стала доступною всім клієнтам інвестиційного спектра – це і буде справжнім визначенням демократизації інвестицій.

Сьогодні я бачу, що застосування штучного інтелекту і машинного навчання отримало серед колег широку підтримку, бо вони визнали, що ці технології можуть допомогти їм краще виконувати свою роботу і демократизувати торговельні операції.

Актуальність для організації дає науці про дані право на велику амбіційність в інших ініціативах, яким важко було б завоювати підтримку інакше. Це дуже важливий момент, тому що люди не те щоб не розуміють важливість технологічних інновацій. Якщо це не має до них прямого стосунку, люди, за самою їхньою природою, будуть дуже зайняті, щоб пристосовуватися до нового.

Розглядаючи це питання в більшому масштабі, можна сказати, що ті банки, які ніяк не знайдуть часу на інновації, скоро відчують на собі, що машинне навчання і штучний інтелект – це вже не тільки майбутнє, але й сьогодення.

Крістіан Хедедаль, глава відділу інтелектуальної обробки даних, Saxo Bank

  • i

    Якшо Ви помітили помилку, виділіть необхідну частину тексту й натисніть Ctrl+Enter, щоб повідомити про це нам.

  • !

    Колонка відображає виключно точку зору автора, та може не збігатися з думкою редакції. Публікація колонок здійснються згідно Правил, а Finance.ua виконує лише роль носія. Копіювати ці авторські матеріали можна лише за наявності посилання на автора та Finance.ua.

Дивись також
Весь ринок:Кредит&Депозит
Архiви:2019 2018 2017 2016 2015
Сервіс підбору кредитів
  • Надішліть заявку
  • Дізнайтесь про рішення банку
  • Підтвердіть заявку та отримайте гроші
грн
Замовити кредит онлайн
В Контексті Finance.ua