Роль искусственного интеллекта в банковском деле для повышения качества обслуживания клиентов

The Role of Artificial Intelligence in Banking for Leveraging Customer Experience
Chandrima Bhattacharya, Manish Sinha
2022-01-01

Искусственный интеллект в банковском делеЧат-ботыПользовательский опытИндекс относительной важностиКорреляция Спирмена
Цель: В условиях цифрового развития банкам необходимо создавать клиентский опыт, укрепляющий лояльность и доверие. Для формирования прочной цифровой банковской базы важно сделать процессы банка эффективными и быстрыми. Цель статьи — проанализировать эффективность банковских функций при внедрении искусственного интеллекта для повышения вовлечённости клиентов и улучшения их удовлетворённости. Исследование ориентировано на банки в крупных городах Индии с технически подкованными клиентами, ведущими быстрый образ жизни, желающими персонализации и ожидающими безошибочных и бесшовных услуг. Методология: Исследование охватывает фронт-, миддл- и бэк-офисные банковские процессы. Данные по миддл- и бэк-офисным процессам собраны через 10 интервью со старшими руководителями и руководителями ИТ‑команд в крупных банках. Проведён литературный обзор и теоретическое исследование по различным международным и индийским банкам в отношении интеграции ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами и внутренних банковских процессов. Для понимания фронт-офисного опыта пользователей с ИИ-банкингом данные собраны посредством опроса по использованию чат-ботов на онлайн-банкинг платформах. Количественный анализ с использованием индекса относительной важности выявляет основные сценарии использования, ранжированные клиентами. Для определения взаимосвязи между двумя наиболее популярными сценариями использовалась корреляция Спирмена. Результаты: В статье выделены банковские функции, интегрированные с ИИ, и ранжированы сценарии использования чат-ботов на банковских платформах на основе клиентского опыта. Показана положительная корреляция (0.247) между двумя наиболее популярными сценариями использования. В работе предложены ИТ-архитектура и лучшие практики для сектора цифрового банкинга. Практическая/теоретическая значимость: Исходя из целостной картины интеграции ИИ с банковскими операциями, развивающимся индийским банкам следует сосредоточиться на наиболее популярных сценариях использования для привлечения клиентов. Сравнение с функциями, разработанными в разных банках, может дать путь для роста в секторе цифрового банкинга. Корреляция между сценариями использования чат-ботов может помочь устоявшимся индийским банкам в дальнейшем расширении бизнеса. Оригинальность/ценность: Для индийских банков выделены области внедрения ИИ. Показано, что если человек использует чат-бота для получения помощи в обслуживании клиентов, он с большой вероятностью будет использовать чат-бота для рекомендаций по предложениям и скидкам.
1
Интеграция ИИ в фронт-, миддл- и бэк-офисные функции банков может повысить вовлечённость клиентов и удовлетворённость в цифровом банкинге.
2
Юз-кейсы чатботов на банковских платформах ранжированы клиентами с помощью индекса относительной важности для выявления ключевых приоритетов пользовательского опыта.
3
Фокус на наиболее популярных юз-кейсах ИИ может помочь развивающимся индийским банкам привлечь клиентов и способствовать росту сектора цифрового банкинга.
4
В работе предложена IT-архитектура и лучшие практики для цифрового банкинга, чтобы помочь индийским банкам эффективно внедрять ИИ.
5
Найдена положительная корреляция Спирмена 0,247 между двумя наиболее популярными юз-кейсами чатботов, что показывает: пользователи, использующие чатботы для обслуживания, также используют их для рекомендаций по акциям/скидкам.

Банки в крупных городах Индии (фронт-, миддл- и бэк-офисные банковские процессы и функции чат-ботов с ИИ)

Эффективность внедрения искусственного интеллекта для повышения вовлечённости и удовлетворённости клиентов, включая ранжирование сценариев использования чат-ботов, корреляции между популярными функциями чат-ботов и предложенную ИТ-архитектуру/лучшие практики

Publication Details
Publication Date
2022-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
80
Access Type
Author Information
Authors
Chandrima Bhattacharya
Manish Sinha
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%