L'IA permet d'approfondir les connaissances des clients

L’IA va au-delà du service client de base en utilisant des analyses avancées pour vraiment comprendre la situation financière unique d’un client. Voici comment : 

• Analyse des données: L’IA peut analyser l’historique des transactions, les objectifs financiers et les habitudes bancaires de chaque client pour comprendre son profil financier unique. Cela permet aux banques d’aller au-delà d’une approche générique et d’adapter leurs offres aux besoins spécifiques de chaque client. 
• Analyse prédictive: L’IA peut prédire les futurs besoins financiers d’un client sur la base de son comportement passé et des tendances du marché. Imaginez que vous receviez des alertes proactives lorsque vous approchez d’un solde bas, ou que vous soyez préapprouvé pour un prêt dont vous pourriez avoir besoin. 

Conseils en temps réel: Les assistants virtuels dotés d’IA peuvent répondre à vos questions et vous donner des conseils en temps réel sur la gestion de vos finances. Imaginez un assistant virtuel vous suggérant des moyens d’économiser de l’argent sur les factures à venir, ou vous recommandant des outils de budgétisation en fonction de vos habitudes de consommation.  

Maintenant que nous avons exploré la manière dont l’IA éclaire les besoins des clients, voyons comment vous pouvez exploiter ces connaissances pour créer des expériences hyperpersonnalisées capables de bousculer la concurrence. 

Utiliser l'IA pour créer des services hyperpersonnalisés

Gardez à l’esprit que l’hyperpersonnalisation ne consiste pas seulement à proposer des recommandations de produits personnalisées, mais aussi à comprendre les besoins, les préférences et les comportements de chaque client dans les moindres détails. Ce niveau de personnalisation est assuré par des algorithmes d’IA avancés qui passent au crible d’énormes quantités de données en temps réel pour identifier les schémas et les tendances propres à chaque client. 

Supposons qu’un client voyage beaucoup à l’étranger pour son travail : Les algorithmes d’IA peuvent repérer ce schéma à partir des données de transaction et suggérer des services bancaires adaptés aux voyages, tels que des transactions internationales sans frais ou des recommandations en matière d’assurance voyage. Ils peuvent également prodiguer des conseils en matière de planification de la retraite en fonction de l’historique financier et des objectifs du client s’il approche de l’âge de la retraite. 

Les chatbots alimentés par l’IA sont également essentiels pour fournir un service client hyperpersonnalisé 24h/24, 7 jours sur 7. Ces assistants virtuels peuvent comprendre les requêtes en langage naturel et fournir des réponses pertinentes en temps réel : 

• Des recommandations de produits personnalisés : L’IA peut recommander des produits financiers personnalisés adaptés aux objectifs spécifiques d’un client. Vous épargnez pour acheter une maison ? L’IA peut vous suggérer des comptes d’épargne à haut rendement. Vous souhaitez investir ? L’IA peut recommander des options d’investissement en fonction de la tolérance au risque d’une personne. 
• Soutien proactif : L’IA peut anticiper les problèmes potentiels et proposer des solutions de manière proactive. Un client est à court d’argent avant le jour de paie ? L’IA peut lui suggérer une ligne de crédit temporaire ou le mettre en relation avec des ressources budgétaires. 
• Des services bancaires sans friction : Les chatbots d’IA peuvent prendre en charge des tâches de routine telles que les paiements de factures et les virements, libérant les clients pour des interactions plus complexes avec des conseillers humains si et quand cela est nécessaire. 

Les chatbots peuvent également utiliser l’apprentissage automatique pour devenir de plus en plus performants, en fonction des commentaires des clients. Fondamentalement, l’aide qu’ils fournissent devient plus personnalisée et plus précise au fil du temps. Ce processus d’apprentissage par l’expérience aide les chatbots à comprendre les besoins des clients et à leur apporter de l’aide avant même qu’ils ne s’en rendent compte, ce qui améliore l’expérience client. 

Cela ne veut pas dire que tout va bien. 

Si les chatbots sont formidables pour l’efficacité et l’accessibilité, iil est important de trouver le bon équilibre entre l’assistance automatisée et l’interaction humaine. Il y aura toujours des moments où les clients auront besoin de l’expertise et de l’empathie d’un conseiller humain, en particulier lorsqu’il s’agit de prendre des décisions financières complexes ou de résoudre des problèmes délicats. 

L'hyperpersonnalisation en action

Au-delà des chatbots, l’IA offre également des expériences hyperpersonnalisées via : 

• Le marketing ciblé : L’IA peut analyser les données des clients pour proposer des campagnes de marketing ciblées avec des produits et services financiers pertinents. 
• Contenu personnalisé : les applications et les sites web bancaires peuvent utiliser l’IA pour afficher un contenu et des fonctionnalités personnalisés en fonction du profil financier et des besoins du client. 
• Authentification basée sur les risques : L’IA peut personnaliser les mesures de sécurité en fonction des profils de risque individuels, en rationalisant le processus de connexion pour les utilisateurs de confiance tout en ajoutant une vérification supplémentaire pour les transactions à haut risque. 
• Prix et offres dynamiques : L’IA peut permettre des stratégies de tarification dynamiques et des offres personnalisées basées sur le comportement individuel des clients et les conditions du marché. Par exemple, les banques peuvent utiliser l’IA pour ajuster les taux d’intérêt, les frais ou les offres promotionnelles en temps réel afin de mieux répondre aux besoins et à la situation de chaque client. 
• Biométrie comportementale : Les systèmes alimentés par l’IA peuvent analyser la biométrie comportementale, comme les habitudes de frappe, les mouvements de la souris et les caractéristiques de la voix, afin de renforcer la sécurité et de personnaliser les expériences des utilisateurs. En surveillant et en analysant en permanence ces modèles comportementaux, les banques peuvent détecter plus précisément les activités suspectes tout en fournissant une authentification sans friction pour les utilisateurs légitimes. 
• Planification financière prédictive : L’IA peut aider les clients à planifier leurs finances à long terme en utilisant l’analyse prédictive pour prévoir les dépenses, les revenus et les rendements des investissements futurs. Cela permet aux banques d’offrir des conseils financiers personnalisés et des recommandations pour aider les clients à atteindre leurs objectifs financiers plus efficacement. 
• Instructions et recommandations contextuelles : L’IA peut fournir des informations contextuelles et des recommandations basées sur des facteurs tels que le lieu, l’heure et les événements actuels. Par exemple, si ce client voyageur est de nouveau sur la route, l’IA pourrait lui fournir des suggestions personnalisées pour gérer ses finances à l’étranger, telles que des options de change ou des services bancaires locaux. 

L’hyperpersonnalisation pilotée par l’IA apporte également un certain nombre de nouvelles solutions. L’une d’entre elles est l’utilisation d’algorithmes d’IA pour créer des banques de test personnalisées pour les clients. Ces banques de test simulent des scénarios financiers réels qui sont adaptés aux préférences et aux objectifs individuels. Elles permettent aux clients d’explorer différents produits et services bancaires dans un environnement virtuel sans risque. En interagissant avec leur banque d’essai personnalisée, les clients peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs options financières et prendre des décisions plus éclairées sur leurs besoins bancaires. 

Une idée géniale. 

Maintenant que vous savez comment l’IA peut contribuer à créer des expériences hyperpersonnalisées, voici quelques étapes à suivre pour utiliser l’IA afin d’établir une base fondée sur les données, de comprendre les besoins des clients et de concevoir des solutions centrées sur l’utilisateur qui offrent une expérience vraiment exceptionnelle. 

Les données sont Reine

• Collecte et sécurité des données : 
  • Mettre en œuvre des méthodes robustes de collecte de données pour acquérir une compréhension globale des données démographiques, des objectifs financiers, des préférences et des comportements des clients. Il peut s’agir de collecter des données à partir de transactions, d’activités de compte, d’enquêtes et d’interactions avec le service client. 
  • Garantir les normes les plus élevées en matière de sécurité et de confidentialité des données afin d’instaurer la confiance des clients. Faire preuve de transparence sur la manière dont les données sont collectées, utilisées et protégées. 
• Infrastructure de données et analyse : 
  • Investissez dans une infrastructure de données solide, capable de traiter efficacement d’importants volumes de données clients. 
  • Mettez en place de solides capacités d’analyse des données pour extraire des informations significatives des données que vous collectez. Utilisez des outils tels que l’apprentissage automatique et l’IA pour identifier les modèles et les tendances qui peuvent être utilisés pour la personnalisation. 

Mettez l'accent sur une conception centrée sur le client:

• Comprendre les besoins des clients : Mener des recherches sur les utilisateurs, telles que des enquêtes de Crowd Survey  pour connaître parfaitement les points faibles des clients, leurs objectifs financiers et leurs canaux de communication préférés. Cela permettra d’adapter les solutions d’IA à leurs besoins spécifiques. 
• Créer une expérience utilisateur transparente : 
  • Concevoir des fonctionnalités alimentées par l’IA qui s’intègrent de manière transparente à l’expérience bancaire existante. 
  • Veillez à ce que ces fonctionnalités soient faciles à utiliser, intuitives et qu’elles apportent une valeur ajoutée évidente au client.

Et ne passez pas à côté des tests:

• Tests de convivialité 
  • Effectuez régulièrement des tests de convivialité avec de vrais utilisateurs pour vous assurer que les fonctionnalités alimentées par l’IA sont conviviales, intuitives et répondent efficacement aux besoins des clients. Cela permettra d’identifier les points de friction potentiels ou les domaines à améliorer avant un déploiement à plus grande échelle. 
• Tests de paiement 
  • Intégrez des tests de paiement robustes de bout en bout dans le processus de développement pour garantir des transactions sûres et sans friction, même lorsque des fonctions personnalisées sont impliquées. Ces tests doivent couvrir divers scénarios de paiement et vulnérabilités potentielles. 

Et pour plus de mesure, utilisez la puissance du crowdtesting pour tester la partialité de l’IA. Les modèles d’IA étant formés à partir de données, il est crucial de tester les biais potentiels qui pourraient conduire à des résultats injustes ou discriminatoires pour certains groupes de clients. En utilisant de vraies personnes pour fournir de vraies informations, vous pouvez régulièrement évaluer et atténuer tout biais identifié afin de garantir une mise en œuvre équitable et éthique de l’IA. 

L'avenir de la banque est là, alors assurez-vous d'être prêt!

Tout devient rapidement mobile, en ligne, sans contact et hyperpersonnalisé. Pour quiconque développe des solutions BFSI, intégrer tout cela dans une solution unique et sans friction n’est pas seulement essentiel, c’est impératif. L’IA est la clé pour y parvenir. 

Il suffit de regarder l’ordre du jour de nombreux sommets et conférences sur la fintech, de Money20/20 et des dizaines d’autres. 

Il est clair que les solutions basées sur l’IA créent un avantage concurrentiel vital. En particulier lorsqu’il s’agit de l’élément le plus important – l’expérience client. 

Si vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont l’IA transforme les industries BFSI et fintech (au-delà de l’hyper-personnalisation), restez à l’écoute pour le prochain article de notre série Fintech Frontiers!