인간 두뇌의 임무는 데이터를 분석하거나 복잡한 결정을 내리는 것이 아닙니다. 우리 마음의 주요 임무는 현재를 살아남고 또 다른 것을 보기 위해 사는 것입니다. 우리를 다음과 같이 유도하기 위해 사실을 가지고 많은 트릭을 사용합니다.
내일.
뇌의 속임수와 합리성에서 체계적으로 벗어나는 것을 '합리성'이라고 합니다.
인지 적 편견. 연구자들은 인간의 마음이 다음과 같은 경향이 있다는 것을 발견했습니다.
100 이상 그런 편견. 인류의 유일한 관심사가 사냥하고, 채집하고, 번식하는 것이었을 때 이러한 것들은 우리에게 큰 도움이 되었습니다. 그러나 오늘날 우리의 인지 시스템은 특히 재정 관리와 같은 복잡한 결정을 내릴 때 오류로 이어질 수 있습니다.
대부분의 디지털 뱅킹 애플리케이션은 인간의 인지적 편견을 중심으로 설계되지 않았습니다.
그리고 뇌의 논리적 측면에만 호소합니다. 결과적으로 최적이 아닌 사용자 경험을 제공하는 경향이 있으며 재정적으로 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.
다음은 은행이 인지 편향에 더 잘 부합하도록 디지털 뱅킹 애플리케이션을 설계할 수 있는 방법에 대한 세 가지 예입니다.
1. 단순화
인간 두뇌의 가장 큰 단점 중 하나는 그 순수함이다.
게으름. 전형적인 예 중 하나는 "선택의 역설"이라고 불리는 인지적 편향입니다. 수많은 옵션 중에서 선택을 하게 되면 사람들은 종종 마비되고 당황하게 됩니다.
결정할 수 없다. 선택권이 너무 많으면 우리의 결정에 대해 의심이 생기고 측정할 수 없을 정도로 만족도가 떨어집니다.
디지털 뱅킹은 다음과 같은 간단한 방법을 통해 이러한 인지 편향을 보완할 수 있습니다.
사용자 친화적인 경험 고객을 위한 제한된 옵션. 의사결정 환경을 단순화하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다.
기본값의 힘을 활용. 기본 선택을 고수하려는 우리의 경향은 다음과 같이 적절하게 알려져 있습니다.
기본 편향, 긍정적인 고객 행동을 장려하기 위해 가장 적절한 옵션을 미리 선택하여 디지털 뱅킹에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 종이 없는 명세서를 가입이 아닌 탈퇴 조건으로 설정하는 등의 방법이 있습니다.
따라서 은행은 사용자의 인지 부하를 줄이고 선택의 역설을 제거하고 고객 만족도를 높이며 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. AI 증강 의사결정
인지 편향은 장기적인 목표보다 즉각적인 만족을 우선시하는 경향과 같이 재정적 결정을 내리는 방식에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이 소위
현재 편견 과도한 지출 및 신용 의존과 같은 차선책인 재정적 결정으로 이어집니다.
은행은 알고리즘과 AI를 사용하여 이러한 인지 편향을 감지하고 인간의 의사 결정을 강화할 수 있습니다. 고객을 보다 바람직한 행동으로 유도함으로써
예를 들어, Uber는 운전자에게 강요하지 않고 더 오랜 시간 일하도록 장려하기 위해 배지를 수여하는 심리적 트릭을 사용합니다. 또 다른 예는 Virgin Atlantic r입니다.추천
조종사는 연료를 덜 사용한다, 따라서 비용을 크게 절감합니다.
디지털 뱅킹은 AI 기반 권장 사항을 사용하여 편견에 대응할 수 있습니다. 예를 들어 은퇴와 같은 장기 목표를 설정하고 정기적으로 기여한 고객을 유도하고 보상하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다. 현재 편견에 대응하는 또 다른 방법은 경고하는 것입니다.
고객이 초과 지출을 할 때마다 비용 절감 알림과 팁을 제공합니다.
이러한 전략은 좋은 습관을 확립하고 장기적인 재정적 안녕을 가능하게 하는 데 도움이 됩니다.
3. 인지지능형 디지털 뱅킹
디지털 뱅킹에서 은행은 인지적 편향을 활용하여 고객이 보다 최적의 선택을 하도록 영향을 미칠 수 있습니다. 그 예로는 '인지 편향'이 있습니다.오프
혐오". 리써치 사람들은 손실에 대한 고통을 XNUMX배 더 많이 경험한다는 것을 보여줍니다.
동등한 양의 이득에 대한 즐거움. Amazon에서 쇼핑할 때 재고가 몇 개밖에 남지 않았고 Amazon에서 “곧 주문하세요”라고 말하면 더 빨리 구매 결정을 내리는 경향이 있다는 사실을 알고 계셨나요? 아마존은 손실 회피 전략을 채택하고 있습니다.
빨리 행동하지 않으면 손해를 볼 것이라는 점을 암시함으로써 이점을 얻습니다.
디지털 뱅킹에서는 손실 회피를 활용하여 최적의 저축을 활용하지 않음으로써 발생하는 잠재적 손실을 강조하는 등 혜택에 초점을 맞추는 대신 제품이나 서비스를 사용하지 않을 때 발생하는 손실을 강조하는 결정을 내릴 수 있습니다.
나 투자상품. 따라서 은행은 고객이 보다 최적의 선택을 하도록 영향을 미칠 수 있습니다.
인지 편향은 다양한 정도로 나타납니다.그리고 어떤 사람들은 다른 사람들보다 더 취약할 수도 있습니다.
특정 편견. 과거 의사결정 패턴을 분석함으로써 은행은 데이터 분석과 AI를 사용하여 인지 편향에 대한 고객의 민감도 간의 차이를 이해할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 개인 수준에서 디지털 사용자 경험을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
미래에 우리는 볼 수 있습니다 AI를 사용하여 개별 인지 편향 프로필에 대한 디지털 경험을 자동으로 최적화하는 인지 지능 디지털 뱅킹 애플리케이션.
결론
인간의 마음은 놀랍도록 복잡하지만 비합리적인 습관을 갖기 쉽습니다. 정말 뛰어난 디지털 경험을 설계하려면 은행은 기능적 우월성만큼 인간의 인지 편향과 행동 과학에도 집중해야 합니다.
이러한 우선순위 지정은 보다 의미 있는 고객 경험을 유도하고, 의사 결정을 개선하며, 재무 건전성을 높이는 연결을 형성하여 수익성이 높고 충성도가 높은 고객을 확보하게 됩니다.
