Największy polski bank idzie do przodu z personalizacją opartą na sztucznej inteligencji

PKO Bank Polski wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) w celu zwiększenia personalizacji doświadczeń klientów. Wykorzystując analizę danych, bank ustanawia precedens w branży finansowej, projektując rekomendacje produktów w czasie rzeczywistym i wyświetlając je w widocznym miejscu na swojej stronie głównej, zapewniając spersonalizowaną obsługę każdego klienta.

Przyszłość bankowości leży w dopracowanym cyfrowym świecie, w którym platformy internetowe i mobilne zaspokajają unikalne preferencje każdego użytkownika. Ponieważ połowa klientów na swoich stronach internetowych ma już do czynienia ze spersonalizowanymi treściami, PKO Bank Polski stoi na czele tej transformacji. Połączenie algorytmów AI i uczenia maszynowego (ML) z głębokim zrozumieniem zachowań klientów jest siłą napędową ich obietnicy wyjątkowej obsługi zakupów indywidualnych.

Podejście PKO Banku Polskiego opiera się na wyrafinowanych algorytmach analizy danych, które nie tylko dopasowują klientów do odpowiednich produktów, takich jak nowe oferty ubezpieczeniowe po wygaśnięciu istniejących polis, ale także równoważą częstotliwość reklam. Narzędzia te, analizując historię aktywności klienta w Internecie, umożliwiają inteligentną selekcję treści, a wszystko to dzieje się tak szybko, że pozostaje niezauważalne dla użytkownika.

Podstawą postępu technologicznego PKO Banku Polskiego są silne możliwości w zakresie usług chmurowych. Obiekty te zapewniają infrastrukturę niezbędną do realizacji najbardziej innowacyjnych projektów w sektorze bankowym. Przykładem ich innowacyjności jest aplikacja oparta na przetwarzaniu danych w chmurze i narzędziach AI, która szybko identyfikuje użytkowników serwisu i dobiera oferty odpowiadające ich potrzebom.

W najbliższej przyszłości celem jest wyjście poza generyczne kampanie CRM i sformułowanie strategii hiperpersonalizacji, które pozwolą stworzyć unikalne oferty dla każdej osoby – niezależnie od tego, czy jest to klient korporacyjny, czy indywidualny. Ten ambitny krok w kierunku włączającego projektowania ofert produktów jest podejmowany za zgodą klienta, wytyczając ścieżkę, która uwzględnia preferencje użytkowników, a jednocześnie wykorzystuje technologię w celu poprawy świadczenia usług.

Aktualne trendy rynkowe

Sektor finansowy dynamicznie się rozwija wraz z przyjęciem technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, co jest odzwierciedleniem inicjatywy PKO Banku Polskiego. W bankowości panuje silny trend w kierunku hiperpersonalizacji, ponieważ organizacje starają się poprawiać doświadczenia klientów i budować lojalność poprzez dostarczanie dostosowanych produktów i usług. Banki coraz częściej zwracają się w stronę przetwarzania w chmurze, aby wesprzeć ogromne ilości przetwarzania danych wymaganych do personalizacji opartej na sztucznej inteligencji.

Oprócz personalizacji coraz większy nacisk kładzie się na cyfrowe wdrażanie klientów, wykrywanie oszustw i analizy predykcyjne na potrzeby scoringu kredytowego, przy czym sztuczna inteligencja zapewnia znaczny wzrost wydajności w tych obszarach.

Prognozowanie

W nadchodzących latach oczekuje się znacznego wzrostu rynku sztucznej inteligencji w bankowości. Według Insider Intelligence sztuczna inteligencja przyniesie bankom przewidywane oszczędności w wysokości 447 miliardów dolarów do 2023 r. Przyszłe bankowe zastosowania sztucznej inteligencji będą prawdopodobnie obejmować bardziej złożone procesy, w tym doradztwo w zakresie zarządzania majątkiem, osobiste planowanie finansowe i więcej modeli oceny ryzyka.

Kluczowe wyzwania i kontrowersje

Głównym wyzwaniem we wdrażaniu AI w bankowości jest prywatność i bezpieczeństwo danych. Ze względu na rygorystyczne przepisy, takie jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) obowiązujące w Unii Europejskiej, banki muszą zapewnić, że dane klientów są traktowane z najwyższą starannością. PKO Bank Polski, który działa na terenie Polski, musi przestrzegać tych przepisów. Ponadto badane jest etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w związku z obawami dotyczącymi stronniczości w algorytmach podejmowania decyzji oraz możliwości popełniania przez sztuczną inteligencję błędów lub manipulacji.

Kolejnym wyzwaniem są różnice technologiczne i znajomość technologii cyfrowych wśród klientów. Część klientów banku może czuć się niekomfortowo lub nie być w stanie korzystać z interfejsów opartych na sztucznej inteligencji, co może prowadzić do potencjalnej izolacji.

Budowanie zaufania do systemów sztucznej inteligencji wśród konsumentów również okazało się trudne, ponieważ często wolą oni interakcje międzyludzkie w delikatnych kwestiach, takich jak doradztwo finansowe.

Zalety i wady

Korzyści z personalizacji opartej na sztucznej inteligencji w bankowości obejmują:
– Lepsze doświadczenia klientów dzięki spersonalizowanym rekomendacjom i usługom.
– Poprawa efektywności operacyjnej banku, redukcja kosztów i zwiększenie marży zysku.
– Lepsze wskaźniki utrzymania klientów, ponieważ spersonalizowane doświadczenia budują lojalność klientów.

Należy jednak wziąć pod uwagę również wady:
– Ryzyko naruszenia danych lub niewłaściwego wykorzystania danych osobowych, jeśli nie są one odpowiednio chronione.
– Możliwa utrata lub przekształcenie stanowisk pracy w związku z automatyzacją sztucznej inteligencji w różnych procesach bankowych.
„Czarna skrzynka” charakteru sztucznej inteligencji może prowadzić do trudności w zrozumieniu, w jaki sposób podejmowane są określone decyzje lub zalecenia.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak PKO Bank Polski lub ogólnie sektor bankowy wdraża technologie AI i uczenia maszynowego, odwiedź stronę PKO Banku Polskiego Witryna lub witryny takie jak Komisja Europejska Dla przepisów takich jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO), które mają wpływ na wykorzystanie danych w sztucznej inteligencji.

Należy pamiętać, że w przypadku przejścia do dowolnej zewnętrznej witryny internetowej ważne jest, aby upewnić się, że adres URL jest prawidłowy i bezpieczny.