Πώς η τεχνητή νοημοσύνη θα μεταβάλλει τη λιανική τραπεζική προβλέποντας την συμπεριφορά του πελάτη

Αλλαγές παντός είδους αναμένεται να φέρει στη λειτουργία των τραπεζών η τεχνητή νοημοσύνη στο άμεσο μέλλον.

Σύμφωνα με πρόσφατη μελέτη της Bain & Company, η τεχνολογία AI ενισχύει τα ποσοστά μετατροπής (conversion rates) των τραπεζικών πωλήσεων, αυξάνοντας παράλληλα τα έσοδα από τις πωλήσεις τραπεζικών προϊόντων έως και κατά 20%.

Κατά όσα, επίσης, αναφέρονται από τους ερευνητές, η ευαισθησία των πελατών στις τιμές αυξάνεται στον τομέα της λιανικής τραπεζικής, οι τράπεζες αντιμετωπίζουν αυξανόμενη πίεση για να διατηρήσουν το μερίδιό τους στην αγορά, διαχειριζόμενες στρατηγικά τις εκπτώσεις τους.

Ως εκ τούτου, η αξιοποίηση εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης για την ψηφιοποίηση των στρατηγικών τιμολόγησης αλλάζει τα δεδομένα, επιτρέποντας στις τράπεζες να προβλέπουν τη συμπεριφορά των πελατών με μεγαλύτερη ακρίβεια και να προσαρμόζουν τις εκπτώσεις τους, βελτιστοποιώντας τις μετατροπές πωλήσεων και τα έσοδα τους.

Τα τελευταία τέσσερα χρόνια, η ευαισθησία των καταθετών στις τραπεζικές χρεώσεις έχει αυξηθεί κατά 1,5 έως 2 φορές, λόγω του υψηλού πληθωρισμού και των αυξανόμενων επιτοκίων. Η ανάλυση της Bain δείχνει ότι το 90% των υπεύθυνων τιμολόγησης στις τράπεζες αναφέρει αδυναμία διατήρησης σταθερών τιμών, ενώ το 80% έλλειψη εργαλείων για την αποτελεσματική τιμολόγηση προϊόντων στις ψηφιακές πλατφόρμες.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδεικνύεται ως κρίσιμος σύμμαχος των τραπεζών για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων. Η κατανόηση της ευαισθησίας των πελατών στις τιμές επιτρέπει στις τράπεζες να βελτιστοποιήσουν τις τιμολογιακές τους στρατηγικές εξισορροπώντας τις εκπτώσεις με τα ποσοστά μετατροπής πωλήσεων.

Case study με πραγματική τράπεζα

Προς επιβεβαίωση των ευρημάτων αυτών, η εταιρεία Bain & Company συνεργάστηκε με μια ευρωπαϊκή τράπεζα για να αξιοποιήσει την Τεχνητή Νοημοσύνη ώστε να αναλύσει τη συμπεριφορά των πελατών και να προβλέψει την ευαισθησία τους στις μεταβολές των επιτοκίων.

Την ίδια στιγμή, κατά την ίδια έρευνα, τα μοντέλα τιμολόγησης που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπουν στις τράπεζες να αυξήσουν την κερδοφορία τους παρέχοντας εξατομικευμένες αλλά και διαφανείς τιμές στους πελάτες τους.

Τα μοντέλα αυτά αξιοποιούν προηγμένα αναλυτικά εργαλεία για την ευθυγράμμιση της τιμολόγησης με τη συμπεριφορά των πελατών, ενισχύοντας την ικανοποίηση και την σχέση τους με την τράπεζα. Οι στρατηγικές Τεχνητής Νοημοσύνης προσφέρουν στις τράπεζες ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα, επιτρέποντάς τους να είναι πιο ευέλικτες στην αγορά, να λειτουργούν πιο αποδοτικά και να μειώνουν τα λάθη, με τελικό αποδέκτη τον πελάτη.

Επενδύσεις από τις ελληνικές τράπεζες

Αυτή η έρευνα έρχεται σε μια περίοδο που σε όλους τους τόνους διαμηνύεται από φορείς των ελληνικών τραπεζών ότι αναμένεται να γίνουν σημαντικές επενδύσεις, ύψους 200-300 εκατ. ευρώ ετησίως, με στόχο να ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΑΙ) στις λειτουργίες τους, ανταποκρινόμενες στις καλπάζουσες απαιτήσεις του ανταγωνισμού.

Επί της ουσίας, πρόκειται για επενδύσεις που συνιστούν διπλασιασμό των budgets των τραπεζών και θα στοχεύουν κυρίως στη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη, με έναν συνδυασμό εξυπηρέτησης του πελάτη με φυσική παρουσία στο κατάστημα από υπάλληλο της τράπεζας και εξυπηρέτηση εξ αποστάσεως με χρήση της τεχνολογίας και εναλλακτικών καναλιών.