人間の脳の仕事は、データを分析したり、複雑な決定を下したりすることではありません。 私たちの心の主な仕事は、現在を生き延び、別の時代を見るために生きることです。 それは私たちを導くために事実で多くのトリックをします
明日.
合理性からの脳のトリックと体系的な逸脱は呼ばれます
認知バイアス. 研究者は、人間の心は、
100オーバー そういう偏見。 人類の唯一の関心事が狩猟、採集、および生殖であったとき、これらは私たちによく役立ちました. しかし、今日の世界では、特に財務管理などの複雑な決定を下すときに、認知システムがエラーを引き起こす可能性があります.
ほとんどのデジタルバンキングアプリケーションは、人間の認知バイアスに基づいて設計されていません
脳の論理的な側面だけにアピールします。 その結果、最適ではないユーザー エクスペリエンスを提供する傾向があり、財務上の意思決定が不十分になる可能性があります。
以下は、銀行がデジタル バンキング アプリケーションを設計して、認知バイアスにうまく対応できるようにする方法の XNUMX つの例です。
1.簡素化
人間の脳の最大の欠点の XNUMX つは、その完全性です。
怠惰. その典型的な例が、「選択のパラドックス」と呼ばれる認知バイアスです。 多くの選択肢から選択することになると、人々はしばしば麻痺し、
決められない. 選択肢が多すぎると、私たちは自分の決定に疑いを持ち、決定に満足できなくなります。
デジタル バンキングは、シンプルなサービスを提供することで、この認知バイアスを補うことができます。
ユーザーフレンドリーなエクスペリエンス お客様の限られたオプション. 意思決定環境を簡素化する別の方法には、
デフォルトの力を利用する. として適切に知られている、デフォルトの選択に固執する私たちの傾向
デフォルトバイアス、顧客の積極的な行動を促進するための最も適切なオプションを事前に選択することにより、デジタルバンキングで活用できます。
したがって、銀行はユーザーの認知的負荷を軽減し、選択のパラドックスを排除し、顧客満足度を高め、意思決定を改善するのに役立ちます。
2. AI による意思決定の強化
認知バイアスは、長期的な目標よりも目先の満足を優先する傾向など、私たちが経済的な決定を下す方法に大きな影響を与える可能性があります. このいわゆる
現在の偏見 過剰な支出や信用への依存など、最適ではない財務上の決定につながります。
銀行はアルゴリズムと AI を使用して、これらの認知バイアスを検出し、人間の意思決定を強化することができます 顧客をより望ましい行動に導くことによって。
たとえば、Uber は、バッジを授与するという心理的なトリックを採用して、ドライバーに長時間労働を強制することなく奨励しています。 もう XNUMX つの例は、Virgin Atlantic r です。推薦
パイロットはより少ない燃料を使用するとなり、コストを大幅に削減できます。
デジタル バンキングは、AI 主導のレコメンデーションを使用してバイアスに対抗することができます。たとえば、退職などの長期的な目標を設定し、定期的に貢献する顧客を後押しして報酬を与えることができます。 現在の偏見に対抗する別の方法は、警告することです
浪費の軌道に乗っているときはいつでも、お金を節約する通知とヒントを顧客に提供します。
このような戦略は、良い習慣を確立し、長期的な経済的幸福を可能にするのに役立ちます.
3. コグニティブ インテリジェント デジタル バンキング
デジタル バンキングでは、銀行は認知バイアスを利用して、より最適な選択を行うように顧客に影響を与えることができます。 その一例が「認知バイアス」です。損失
嫌悪"。 研究 人は失うことで XNUMX 倍の痛みを経験することを示しています。
同等の利益以上の喜び。 Amazon で買い物をするとき、在庫がわずかしか残っておらず、Amazon から「すぐに注文してください」と指示されると、より迅速に購入を決定する傾向があることに気付きましたか? アマゾンは損失回避を採用している
すぐに行動しないと損をすることをほのめかしてアドバンテージを得る。
デジタルバンキングでは、損失回避を利用して、最適な貯蓄を利用しないことによって生じる潜在的な損失を強調するなど、利益に焦点を当てるのではなく、製品またはサービスを使用しないことの損失を強調する決定を組み立てることができます。
または投資商品。 したがって、銀行は顧客に影響を与えて、より最適な選択を行うことができます。
認知バイアスはさまざまな程度で現れます、そして一部の人々は他の人よりも影響を受けやすいかもしれません
特定の偏見. 過去の意思決定パターンを分析することで、銀行はデータ分析と AI を使用して、認知バイアスに対する顧客の感受性の違いを理解できます。 この洞察は、個人レベルでのデジタル ユーザー エクスペリエンスの最適化に役立ちます。
将来的には、 AI を使用して個々の認知バイアス プロファイルに合わせてデジタル エクスペリエンスを自動的に最適化する認知インテリジェント デジタル バンキング アプリケーション.
まとめ
人間の心は驚くほど複雑ですが、不合理な習慣になりがちです。 真に優れたデジタル エクスペリエンスを設計するために、銀行は機能的優位性だけでなく、人間の認知バイアスと行動科学にも注目する必要があります。
このような優先順位付けにより、より有意義な顧客体験を促進し、意思決定を改善し、財務の健全性を高めるつながりが生まれ、より収益性の高い忠実な顧客が得られます。
