Home Digital AI-powered decision making for the bank of the future – McKinsey & Company

AI-powered decision making for the bank of the future – McKinsey & Company

Банки укрепляют отношения с клиентами и снижают затраты, используя искусственный интеллект (AI) для управления взаимодействиями. Успех требует, чтобы набор возможностей включал в себя правильные элементы для принятия решений. Международная консалтинговая компания McKinsey & Company выпустила отчет «AI-powered decision making for the bank of the future», в котором детально рассмотрела роль искусственного интеллекта в банках будущего.

Категория: Метки: ,

Описание

Продолжающийся переход на цифровые каналы дает банкам возможность обслуживать больше клиентов, расширять долю рынка и увеличивать выручку при меньших затратах. Важно отметить, что банки, которые используют эту возможность, также могут получить доступ к более крупным и богатым наборам данных, необходимых для поддержки механизмов принятия решений с использованием расширенной аналитики (AA) и машинного обучения (ML). При масштабном развертывании эти возможности принятия решений на основе искусственного интеллекта могут дать банку решающее конкурентное преимущество, создавая значительную дополнительную ценность для клиентов, партнеров и самого банка. Банкам, которые стремятся конкурировать на глобальных и региональных рынках, все больше подверженных влиянию цифровых экосистем, потребуется всесторонний набор возможностей AI и аналитики, включающий четыре основных уровня:

  1. Переосмысленное взаимодействие.
  2. Принятие решений на основе AI.
  3. Основные технологии и инфраструктура данных.
  4. Передовая операционная модель.
ИИ в банках
Банкам следует уделять приоритетное внимание использованию расширенной аналитики (AA) и машинного обучения (ML) в решениях на протяжении всего жизненного цикла клиента.

Преимущества AI для банков

Наборы возможностей AI-банка взаимозависимы и должны работать синхронно, чтобы обеспечить ценность. Мы сосредоточимся на основных возможностях принятия решений AA/ML, необходимых для понимания и реагирования на меняющиеся потребности клиентов точно, быстро и эффективно. Банки, использующие модели машинного обучения для определения в (почти) реальном времени лучшего способа взаимодействия с каждым клиентом, могут повысить ценность четырьмя способами:

  1. Усиление привлечения клиентов. Банки получают преимущество, создавая превосходный опыт работы с клиентами с помощью сквозной автоматизации и используя передовую аналитику для создания персонализированных сообщений на каждом этапе процесса привлечения клиентов.
  2. Более высокая ценность для клиентов. Банки могут повысить ценность для клиентов, постоянно и разумно взаимодействуя с ними для укрепления отношений при использовании различных продуктов и услуг.
  3. Снижение операционных расходов. Банки могут снизить затраты, максимально автоматизировав обработку документов, анализ и принятие решений, особенно в вопросах привлечения и обслуживания.
  4. Снижение кредитного риска. Чтобы снизить кредитные риски, банки могут применять более сложный скоринг потенциальных клиентов и раннее выявление того поведения, которое сигнализирует о более высоком риске дефолта и мошенничества.
AI в банках
Сочетание искусственного интеллекта и аналитики улучшает процесс адаптации для каждого нового клиента.

Банки ищут возможности разработать и создать гибкий и полностью автоматизированный механизм принятия решений в наборе возможностей AI. Они могут извлечь выгоду, если направят усилия на четыре взаимозависимых элемента:

  • Использование моделей AA/ML для автоматизированных, персонализированных решений на протяжении всего жизненного цикла клиента.
  • Создание и развертывание моделей AA/ML в масштабе.
  • Расширение моделей AA/ML тем, что мы называем «передовыми» возможностями, для снижения затрат, оптимизации цикла взаимодействия с клиентами и повышения качества обслуживания в целом.
  • Создание общего механизма цифрового маркетинга для преобразования информации, полученной во время принятия решений, в скоординированные сообщения, передаваемых во время взаимодействия банка с клиентом.
ИИ в банках
Для создания и развертывания масштабных моделей AA/ML необходимы различные роли.

Быстрое совершенствование технологий, основанных на AI, стимулирует конкуренцию по скорости, стоимости, опыту и интеллектуальным предложениям. Чтобы оставаться конкурентоспособными, банки должны привлекать клиентов с высоко персонализированным и своевременным контентом. Персонализированные предложения с индивидуальной коммуникацией, предоставляемой в нужное время по предпочтительному для клиента каналу, могут помочь банкам максимизировать пожизненную ценность отношений с каждым из них и укрепить свое лидерство на рынке. Для достижения этих преимуществ банки должны создавать возможности принятия решений на основе искусственного интеллекта, основанные на богатом сочетании внутренних и внешних данных и дополненные передовыми технологиями.

Детали

language

Русский

pages

12