По данным консалтинговой группы Opimas, сектор финансовых услуг в 2018 году должен был потратить на искусственный интеллект (ИИ) $1,5 млрд, а в 2021-м — уже $2,8 млрд. В связи с этим много говорили об ожидаемом подъеме робототехники в XXI веке. Но сейчас Amazon, Google и другие ИT-гиганты указали путь в будущее, когда приложения ИИ станут потреблять и интерпретировать данные о людях, чтобы наилучшим образом удовлетворять их потребности.
Перед сектором финансовых услуг стоит задача последовать такому примеру, чтобы улучшать жизнь клиентов с помощью индивидуальных предложений.
Добыть высококачественные данные
Совсем недавно все компании (и банки не исключение) вели дела, посылая рекламные предложения потенциальным клиентам по почте. Прямые «мусорные» рассылки летели всем, чей адрес был известен фирме, — примитивный, так называемый пулеметный подход.
Многие до сих пор применяют это в работе и с текущими клиентами, и при поиске новых. Некоторые уже переходят на цифровой маркетинг, который дает больше охвата, возможностей для креатива и отслеживания реакции потребителей. Часть его методов сейчас опирается на относительно небольшие объемы данных вроде e-mail адресов. Другие уже сочетают разную информацию о клиентах — прошлые покупки, историю браузера и т.п.
Прежде чем формулировать цели для искусственного интеллекта, рассуждать о машинном обучении, необходимо озаботиться сбором огромного количества необходимых данных о клиентах. Чем больше у компании таких данных и чем они точнее, тем выше точность таргетирования и в конечном счете качество взаимодействия. Более того, необходимо не только ясно понимать предпочтения клиентов, но и насколько они важны для конкретного лица, в какой последовательности, то есть приоритетность. Именно это ключ к успешной работе искусственного интеллекта в будущем.
