Jak AI jest wykorzystywana w Fintech? Transformacja obsługi klienta w finansach

Złożone oferty: Branża fintech często oferuje kompleksowe produkty i usługi finansowe, które wymagają dogłębnej analizy danych.

Oczekiwania dotyczące technologii finansowej: Satysfakcja klienta jest bezpośrednio skorelowana ze zdolnością podmiotów z branży finansowej do dostarczania dokładniejszych wyników kredytowych, dostosowanych porad finansowych i precyzyjnych funkcji wykrywania oszustw.

Zgodność z przepisami: Branża finansowa jest silnie regulowana, więc dostawcy usług finansowych muszą poruszać się po skomplikowanej sieci zasad i przepisów.

Obawy dotyczące bezpieczeństwa danych: W obliczu poufnych informacji zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych finansowych podczas interakcji z klientami ma pierwszorzędne znaczenie.

Problemy ze skalowalnością: W miarę rozwoju instytucji finansowych utrzymanie spójnej jakości usług w ramach rosnącej bazy klientów staje się coraz trudniejsze.

Wsparcie wielokanałowe: Klienci oczekują płynnej obsługi na różnych platformach, w tym aplikacjach bankowych, stronach internetowych, mediach społecznościowych i tradycyjnej pomocy telefonicznej.

Dostępność 24/7: Globalny charakter fintech wymaga całodobowego dostępu do często dużych zespołów obsługi klienta, co może wymagać efektywności kosztowej i czasowej, a także przemyślanej logistyki.

Bariery językowe i kulturowe: Wiele firm fintech działa na arenie międzynarodowej, co wymaga wielojęzycznego wsparcia i wrażliwości kulturowej.

Rola społeczna: Oczekuje się, że sektor technologii finansowych będzie promował wiedzę finansową dzięki dobrze zaprojektowanym, przyjaznym dla użytkownika środowiskom zbudowanym na podstawie danych historycznych i prognoz rynkowych.

Te wyzwania skłoniły wiele instytucji finansowych do zwrócenia się w stronę algorytmów AI. Jednak entuzjazm dla rozwiązań obsługi klienta opartych na AI został stłumiony przez realia wdrażania i zwrotu z inwestycji.