すでに気付いているかどうかに関係なく、現在成功しているサービスのほとんどは学習し、顧客ベースに推奨事項を作成しています。 その好例が、同社の成功の柱の XNUMX つである Netflix アルゴリズムです。
Netflix のような多くの企業は、オンサイトの人員から AI と機械学習の使用に移行しました。 しかし、機械学習と人工知能は、単にどの映画を見るかを推奨するよりも有効に活用できます。 ネオバンキング業界では、
多くの例があり、この記事で説明します。
カスタマーサポートが必要になることはほとんどありません
サードパーティの Saas とサービスとしてのバンキング ソリューションの助けを借りた革新的なネオバンクに関しては、機械学習アルゴリズムが各ユーザーを調査し、ユーザー インターフェースを変更してエクスペリエンスを最適化します。
たとえば、特定の機能を他の機能よりも頻繁に使用している場合、ユーザー インターフェイスは自動的に変更され、その機能にほぼ瞬時にアクセスできるようになります。
もう XNUMX つの優れた例は、タイミングです。 毎日ほぼ同じ時間に機能を開くと、アルゴリズムがそれをマークし、プロセスを容易にします. これらは最も単純な例の一部ですが、
アルゴリズムとの接続は可能性があります。
それはあなたに合わせてエクスペリエンスを調整し、neobankアプリを使用すればするほど、あなたにとってより良いものになります.
AI レコメンデーションとセキュリティ
人工知能はあなたを研究し、必要に応じてパーソナライズされた財務上の推奨事項を作成できます。 たとえば、毎月の支出と予算編成は、複数の方法で分析できます。 良い例は、ユーザーができる Revolut の毎月の支出分析です。
毎月見て、アクセスしてください。
アルゴリズムは毎月のデータを表示し、支出の変化と、特定の期間に支出が増加または減少した理由を正確に示します。
もちろん防犯用にも使えます。 AI がユーザーの行動を徹底的に調査した後、場違いに見える購入や、ユーザーではなく他の誰かのような購入があった場合、ネオバンクの関連部門に警告することができます。
取引を行います。
さらに、追加のセキュリティ機能が有効になっている場合、追加の認証を要求することがあります。 バイオメトリクスはコインの別の側面です。 人工知能の助けを借りて、顔や指紋でデジタル バンキング プラットフォームにログインできるようになりました。
トランザクションには 2FA と生体認証の承認も含まれる場合がありますが、これは複製が非常に難しく、ほとんどの攻撃者を阻止する可能性が高いです。
NeoBanks は XNUMX つの場所にあります
従来のレンガとモルタルの銀行では、特定の操作のためにオフィスに行く必要があります。 次に、別のアプリにアクセスして別のアプリにアクセスし、別のアプリをダウンロードして最寄りの ATM を見つける必要があります。 また、カスタマーサポートが必要な場合は、彼らを検索する必要があります
電話番号を検索する Web サイト。
ネオバンクは、すべてを含む XNUMX つのモバイル アプリケーションを用意することで、このような混乱を回避しています。 サポートへの連絡、ATM の検索、財務の送受信、予算の分析を行うことができます。 これらのアプリケーションの一部では、財務コンサルティングを受けることさえできます。
従来のサポートは経験の最後のステップです
他のすべてが完全に機能し、可能な限り直感的である場合、クライアントがカスタマー サポートと直接やり取りする必要はほとんどありません。
しかし、それは、サポート エージェントが可能な限り最高のエクスペリエンスをクライアントに提供してはならないということを必ずしも意味するものではありません。 ネオバンクを含む多くのフィンテック企業は、可能な限り最高のサポートを提供するよう努めていますが、統計によると、その割合ははるかに小さいことが示されています。
のクライアントが実際にそれを必要としています。
ネオバンクが顧客サポート担当者を少なくする必要があるもうXNUMXつの理由は、彼らの顧客が従来の銀行の顧客よりも技術に精通していることです. 誰かがネオバンクの運営方法を知っていれば、モバイルアプリを十分に素早くナビゲートでき、
自分自身で問題の大部分を解決することができます。
ネオバンクのサポートスペシャリストの仕事はより簡単です
ネオバンク サポート スペシャリストの日常業務がより簡単になります。 オールインワンで構築された CRM サービスにより、従来のレンガとモルタルよりもハイテク銀行をサポートする方がはるかにスムーズです。 これらにより、サポート担当者はメールで移行できます
XNUMX 人の顧客とシームレスに会話できます。
オムニチャネル サポートの形式は、クライアント側のエクスペリエンスも大幅に向上させます。 言うまでもなく、シフトごとに必要なサポート エージェントの数が減るため、銀行のコストも削減されます。
最後の言葉
ネオバンクでは、毎日チームに参加するために必要なカスタマーサポート担当者が少なくて済みますが、ほとんどの大手ネオバンクは優れたサポートサービスを目指して努力しています.
お客様が技術サポートを必要とする可能性はほとんどありません。 AI と機械学習がアプリケーションのユーザー インターフェイスを処理し、提案を行い、ビジュアルを再配置してナビゲーションの問題を解消します。
