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满意度研究 JD Power 为美国零售银行发现，银行一直在努力满足客户对个性化的期望，几乎一半的客户已转向以数字为中心的银行关系。今天，期待
的银行客户已经发生了变化，他们现在正在寻找超个性化的服务，例如 Netflix、亚马逊和星巴克提供的服务。超个性化可以通过利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 来实现
实时数据和定制客户体验。本博客探讨了利用机器学习模型跨客户渠道（即联络中心、网络和社交媒体）实现超个性化客户体验的机会。
客户体验方法的转变
客户期望获得有意义且高度个性化的数字体验，以满足他们的个人银行业务需求。银行可以通过更好地了解客户的实时目标、偏好和行为来预测这些需求，并主动提供服务
量身定制的产品。考虑这样一种情况：客户比平时花费更多的钱，这可能导致他们没有足够的资金来应对即将到来的 EMI。如果银行可以根据过去的支出趋势来预测支出会怎样？那么银行可以
主动提醒客户并提供个人贷款折扣。银行发起的这种主动、情境化和个性化的体验可以加深客户关系。
考虑到这是最近的一个热门话题，让我们探讨如何将 AI/ML 研究独立应用于三个不同的客户渠道，然后比较这三种方法。
基于人工智能的超个性化或推荐模型
1.客户服务呼叫中心：预测客户致电的原因并进行先发制人的干预会吸引客户。 研究人员开发了一种基于人工智能的
多任务神经网络 （ANN）来预测客户的呼叫意图，然后将客户迁移到数字渠道。机器学习模型是使用客户的个人资料进行训练的，
通话记录数据、客户服务日志和交易日志。目标是预测客户是否会在不久的将来（例如未来 10 天内）致电联络中心。
当客户呼叫IVR系统时，个性化的语音提示将根据模型的预测推荐相关的数字服务。如果客户接受建议，他们就会被重定向以通过带有 URL 的短信启动聊天机器人。
这将带来超个性化且高效的客户服务体验。考虑这样一种情况：客户存入了支票，但金额在一周后仍未存入其银行帐户。客户可致电联系人询问
中心。机器学习模型将预测该特定客户的呼叫意图，并转移到他们首选的数字渠道以获得适当的解决方案。
2.网络渠道： 基于用户行为的个性化一般是利用数据挖掘算法来完成的，但是完全个性化的用户行为预测是非常困难的。这是由于使用数据随着用户兴趣的变化而频繁变化。
研究人员发现了一种新颖的智能
网络个性化模型 用于用户偏好推荐。 机器学习模型为用户预测网页内容，不断学习用户行为。 银行可以使用该模型来推荐为特定用户量身定制的产品。
银行可以根据浏览历史记录和当前的生活阶段为客户个性化主页，而不是向每个进入其网站的客户提供个人贷款。例如，一个有年轻家庭的客户将是
对抵押贷款、汽车贷款或长期投资更感兴趣。即将退休的客户可能需要退休和财富管理计划方面的帮助。利用上述人工智能模型，银行可以通过识别客户动态定制网站
客户并预测需求。
3.社交媒体渠道： 这些平台生成大量与客户相关的数据，包括行为数据，银行可以使用这些数据来更深入地了解客户的需求。这些宝贵的见解可以带来主动的个性化
为客户提供的产品。研究人员开发了一种
综合框架 帮助银行从社交媒体分析中获取价值。这将有助于利用基于人工智能的先进规范和预测分析来开发超个性化客户体验的见解。考虑一个例子
一位顾客在 Facebook 上发布有关特定旅游目的地以及他们参观这些地方的兴趣的评论。对于银行来说，这是一个很好的机会来分析帖子并提出量身定制的产品，例如个人贷款、旅行保险和
旅游门票优惠。
在这三种客户渠道中，预测所需的数据因渠道而异。图 1 总结了每个渠道的客户参与度所涉及的数据。我们发现联络中心的数据复杂度较高
和社交媒体渠道，因为非结构化数据。
丰富客户体验：前进之路
我们讨论了为不同客户渠道推荐的机器学习模型。由于每个渠道的数据集、数据类型和用户行为都不同，因此每次客户参与都是独一无二的。随着我们的发展，我们看到人工智能模型的复杂性不断增加
从网络渠道到联络中心渠道再到社交媒体渠道。银行可以在优先考虑和部署机器学习模型以实现超个性化的同时考虑这些因素。
使用实时数据的基于人工智能的预测模型看起来非常有前途。它为银行提供了定制每个客户接触点的机会。我们仔细研究了三个渠道的超个性化以及可以释放的巨大价值。
这可以使银行实现高度个性化，提高客户粘性，从而实现显着增长。
