Mit KI tiefere Kundeneinblicke gewinnen

KI geht über den einfachen Kundenservice hinaus, indem sie fortschrittliche Analysen nutzt, um die einzigartige finanzielle Situation eines Kunden wirklich zu verstehen. So geht’s: 

• Datenanalyse: KI kann die Transaktionshistorie, die finanziellen Ziele und die Bankgewohnheiten eines jeden Kunden analysieren, um sein einzigartiges Finanzprofil zu verstehen. So können Banken über einen generischen Ansatz hinausgehen und ihre Angebote auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden zuschneiden. 
• Prädiktive Analytik: KI kann den künftigen Finanzbedarf eines Kunden auf der Grundlage seines bisherigen Verhaltens und von Markttrends vorhersagen. Stellen Sie sich vor, Sie erhalten proaktive Warnungen, wenn Sie sich einem niedrigen Kontostand nähern, oder Sie erhalten eine Vorabgenehmigung für einen Kredit, den Sie vielleicht tatsächlich benötigen. 
• Beratung in Echtzeit: KI-gestützte virtuelle Assistenten können Ihre Fragen beantworten und Sie in Echtzeit bei der Verwaltung Ihrer Finanzen beraten. Stellen Sie sich einen virtuellen Assistenten vor, der Ihnen Vorschläge macht, wie Sie bei anstehenden Rechnungen Geld sparen können, oder der Ihnen auf der Grundlage Ihrer Ausgabengewohnheiten Tools zur Haushaltsplanung empfiehlt. 

Nachdem wir nun erforscht haben, wie KI die Kundenbedürfnisse erhellt, wollen wir sehen, wie Sie dieses Wissen nutzen können, um wettbewerbsfähige, hyperpersonalisierte Erlebnisse zu schaffen. 

Einsatz von KI zur Entwicklung hyperpersonalisierter Dienste

Denken Sie daran, dass es bei der Hyperpersonalisierung nicht nur um personalisierte Produktempfehlungen geht, sondern darum, die Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen jedes Kunden bis ins kleinste Detail zu verstehen. Dieses Maß an Personalisierung wird durch fortschrittliche KI-Algorithmen erreicht, die riesige Datenmengen in Echtzeit durchforsten, um Muster und Trends zu erkennen, die für jeden Kunden einzigartig sind. 

Nehmen wir an, ein Kunde reist aus beruflichen Gründen viel ins Ausland. KI-Algorithmen können dieses Muster anhand von Transaktionsdaten erkennen und reisefreundliche Bankdienstleistungen vorschlagen, wie z. B. gebührenfreie internationale Transaktionen oder Empfehlungen für Reiseversicherungen. Sie können auch Ratschläge für die Altersvorsorge geben, die auf der finanziellen Geschichte und den Zielen des Kunden basieren, wenn er sich dem Rentenalter nähert. 

KI-gestützte Chatbots sind auch der Schlüssel zu einem hyperpersonalisierten 24/7-Kundenservice. Diese virtuellen Assistenten können Anfragen in natürlicher Sprache verstehen und relevante Antworten in Echtzeit geben, einschließlich der Bereitstellung: 

• Personalisierte Produktempfehlungen: KI kann personalisierte Finanzprodukte empfehlen, die auf die spezifischen Ziele eines Kunden zugeschnitten sind. Sparen für ein Haus? KI kann hochverzinsliche Sparkonten vorschlagen. Sie möchten investieren? KI kann Anlageoptionen empfehlen, die auf der Risikotoleranz des Einzelnen basieren. 
• Proaktive Unterstützung: KI kann potenzielle Probleme vorhersehen und proaktiv Lösungen anbieten. Ist ein Kunde vor dem Zahltag knapp bei Kasse? KI kann ihm eine vorübergehende Kreditlinie vorschlagen oder ihn mit Budgetierungsressourcen in Verbindung bringen. 
• Reibungsloses Banking: KI-Chatbots können Routineaufgaben wie die Bezahlung von Rechnungen und Überweisungen übernehmen, so dass die Kunden bei Bedarf komplexere Interaktionen mit menschlichen Beratern führen können. 

Chatbots können auch maschinelles Lernen nutzen, um auf der Grundlage von Kundenaussagen immer besser zu werden. Im Grunde genommen wird die Hilfe, die sie anbieten, mit der Zeit immer individueller und genauer. Dieser Prozess des Lernens aus Erfahrung hilft Chatbots zu verstehen, was Kunden brauchen, und ihnen Hilfe zu geben, bevor sie überhaupt wissen, dass sie sie brauchen, was das Kundenerlebnis verbessert. 

Das heißt aber nicht, dass alles glatt läuft. 

Chatbots sind zwar großartig für Effizienz und Zugänglichkeit, aber es ist wichtig, das richtige Gleichgewicht zwischen automatisierter Unterstützung und menschlicher Interaktion zu finden. Es wird immer Zeiten geben, in denen Kunden das Fachwissen und das Einfühlungsvermögen eines menschlichen Beraters benötigen, insbesondere wenn sie komplexe Finanzentscheidungen treffen oder heikle Fragen klären müssen. 

Hyperpersonalisierung in Aktion

Über Chatbots hinaus liefert KI auch hyperpersonalisierte Erfahrungen in (ziemlich vielen) Bereichen: 

• Gezieltes Marketing: KI kann Kundendaten analysieren, um gezielte Marketingkampagnen mit relevanten Finanzprodukten und -dienstleistungen durchzuführen. 
• Personalisierte Inhalte: Banking-Apps und -Websites können KI nutzen, um personalisierte Inhalte und Funktionen auf der Grundlage des Finanzprofils und der Bedürfnisse eines Kunden anzuzeigen. 
• Risikobasierte Authentifizierung: KI kann die Sicherheitsmaßnahmen auf der Grundlage individueller Risikoprofile personalisieren und so den Anmeldeprozess für vertrauenswürdige Nutzer vereinfachen, während bei risikoreichen Transaktionen eine zusätzliche Überprüfung erfolgt. 
• Dynamische Preisgestaltung und Angebote: KI kann dynamische Preisstrategien und personalisierte Angebote auf der Grundlage des individuellen Kundenverhaltens und der Marktbedingungen ermöglichen. So können Banken beispielsweise mithilfe von KI Zinssätze, Gebühren oder Werbeangebote in Echtzeit anpassen, um sie besser auf die Bedürfnisse und Umstände des jeweiligen Kunden abzustimmen. 
• Verhaltensbiometrische Daten: KI-gestützte Systeme können verhaltensbiometrische Daten wie Tippmuster, Mausbewegungen und Stimmcharakteristika analysieren, um die Sicherheit zu erhöhen und die Benutzererfahrung zu personalisieren. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse dieser Verhaltensmuster können Banken verdächtige Aktivitäten genauer erkennen und gleichzeitig eine reibungslose Authentifizierung für legitime Nutzer gewährleisten. 
• Vorausschauende Finanzplanung: KI kann Kunden bei der langfristigen Finanzplanung helfen, indem sie mithilfe von prädiktiver Analytik künftige Ausgaben, Einnahmen und Anlagerenditen prognostiziert. Auf diese Weise können Banken personalisierte Finanzberatung und -empfehlungen anbieten, damit die Kunden ihre finanziellen Ziele besser erreichen können. 
• Kontextbezogene Einblicke und Empfehlungen: KI kann kontextbezogene Erkenntnisse und Empfehlungen auf der Grundlage von Faktoren wie Ort, Zeit und aktuellen Ereignissen liefern. Wenn der reisende Kunde zum Beispiel wieder unterwegs ist, könnte die KI maßgeschneiderte Vorschläge für die Verwaltung seiner Finanzen im Ausland machen, wie Währungsumtauschoptionen oder lokale Bankdienstleistungen. 

Die KI-gesteuerte Hyperpersonalisierung bringt auch eine Reihe neuer Lösungen mit sich. Eine davon ist die Verwendung von KI-Algorithmen zur Erstellung personalisierter Testbanken für Kunden. Diese Testbanken simulieren reale Finanzszenarien, die auf individuelle Präferenzen und Ziele zugeschnitten sind. So können die Kunden verschiedene Bankprodukte und -dienstleistungen in einer risikofreien virtuellen Umgebung ausprobieren. Durch die Interaktion mit ihrer personalisierten Testbank erhalten die Kunden wertvolle Einblicke in ihre finanziellen Möglichkeiten und können fundiertere Entscheidungen über ihre Bankbedürfnisse treffen. 

Tolle Idee. 

Jetzt wissen Sie, wie KI dabei helfen kann, hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen. Im Folgenden finden Sie einige Schritte, wie Sie KI nutzen können, um eine datengestützte Grundlage zu schaffen, Kundenbedürfnisse zu verstehen und nutzerzentrierte Lösungen zu entwickeln, die ein wirklich herausragendes Erlebnis bieten. 

Daten sind die Königin und der König – und alles dazwischen

• Datenerfassung und Sicherheit: 
  • Implementieren Sie robuste Datenerfassungsmethoden, um ein umfassendes Verständnis der demografischen Daten, finanziellen Ziele, Präferenzen und Verhaltensweisen der Kunden zu gewinnen. Dies kann die Erfassung von Daten aus Transaktionen, Kontoaktivitäten, Umfragen und Interaktionen mit dem Kundenservice umfassen. 
  • Gewährleistung der höchsten Standards für Datensicherheit und Datenschutz, um das Vertrauen der Kunden zu stärken. Seien Sie transparent, wie Daten gesammelt, verwendet und geschützt werden. 

• Dateninfrastruktur und Analytik: 
  • Investieren Sie in eine starke Dateninfrastruktur, die große Mengen an Kundendaten effizient verarbeiten kann. 
  • Bauen Sie robuste Datenanalysefunktionen auf, um aussagekräftige Erkenntnisse aus den von Ihnen gesammelten Daten zu gewinnen. Nutzen Sie Tools wie maschinelles Lernen und KI, um Muster und Trends zu erkennen, die für die Personalisierung genutzt werden können. 

Fokus auf kundenorientiertes Design:

• Verstehen Sie die Kundenbedürfnisse: Führen Sie Nutzerforschung durch, z. B. in Form von Umfragen, um die Schmerzpunkte, finanziellen Ziele und bevorzugten Kommunikationskanäle der Kunden genau zu kennen. Dies hilft dabei, KI-Lösungen auf die spezifischen Bedürfnisse der Kunden zuzuschneiden. 
• Schaffen Sie ein nahtloses Benutzererlebnis: 
  • Entwickeln Sie KI-gestützte Funktionen, die sich nahtlos in das bestehende Bankgeschäft integrieren. 
  • Stellen Sie sicher, dass diese Funktionen benutzerfreundlich und intuitiv sind und dem Kunden einen klaren Mehrwert bieten. 

Und vergessen Sie nicht die Tests:

• Testen der Benutzerfreundlichkeit 
• • Führen Sie regelmäßig Usability-Tests mit echten Nutzern durch, um sicherzustellen, dass die KI-gestützten Funktionen are user-friendly, intuitive and effectively meet customer needs. In this way, possible points of friction or areas for improvement can be identified before a wider rollout. 
• Payment testing 
  • Incorporate robustendto -end payment testing in the development process, to ensure safe and smooth transactions, even when it comes to personalized features. These tests should cover various payment scenarios and potential vulnerabilities . 

And also use the possibilities of crowd testing to test the AI ​​for biases. Because AI models are trained on data, it is important to test them for potential biases that could lead to unfair or discriminatory results for certain groups of customers. By using real people to generate real insights, you can regularly assess and mitigate any identified biases to ensure fair and ethical AI implementation. 

Die Zukunft des Bankwesens ist da, also seien Sie bereit!

Alles wird schnell mobil, online, kontaktlos und hyperpersonalisiert. Für jeden, der BFSI-Lösungen entwickelt, ist die Integration all dieser Faktoren in eine einzige reibungslose Lösung nicht nur wichtig, sondern zwingend erforderlich. KI ist der Schlüssel, um dies zu ermöglichen. 

Schauen Sie sich nur die Tagesordnungen vieler heutiger Fintech-Gipfel und -Konferenzen an, von Money20/20 und Dutzenden anderen. 

Es ist klar, dass KI-gestützte Lösungen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil schaffen. Vor allem, wenn es um das alles entscheidende Element geht – die Kundenerfahrung. Seien Sie gespannt auf unseren nächsten Artikel in der Serie.