无论您是否已经意识到这一点，当今大多数成功的服务都在学习并向其客户群提出建议。 一个很好的例子是 Netflix 算法，它是公司成功的支柱之一。
许多像 Netflix 这样的公司已经从拥有现场人员转变为使用人工智能和机器学习。 但是机器学习和人工智能比简单地推荐要看的电影更有用。 在新银行业，
有很多示例，本文将对此进行探讨。
您很少需要客户支持
对于借助第三方 SaaS 和银行即服务解决方案的创新新银行，机器学习算法研究每个用户并修改用户界面以优化他们的体验。
例如，如果您比其他人更多地使用特定功能，则用户界面会自行更改以允许您几乎立即访问该功能。
另一个很好的例子是时机。 如果你每天大约在同一时间打开一个功能，算法会标记它并为你简化这个过程。 尽管这些是一些最简单的示例，但它们可以让您很好地了解您的
可以与算法连接。
它为您量身定制体验，您使用新银行应用程序的次数越多，它就越适合您。
人工智能推荐与安全
人工智能可以研究你，并在你需要时提出个性化的财务建议。 例如，可以通过不止一种方式分析每月支出和预算。 一个很好的例子是 Revolut 的每月支出分析，用户可以
每月查看和访问。
该算法会向您显示每个月的数据，并准确告诉您您的支出发生了什么变化，以及为什么它在特定时间段内增加或减少。
当然，它也可以用于安全目的。 在 AI 彻底研究了用户的行为后，如果购买的商品看起来不合时宜或好像是别人而不是用户，它可以提醒新银行的相关部门
进行交易。
此外，如果启用了额外的安全功能，它有时会要求额外的身份验证。 生物识别技术是硬币的另一面。 在人工智能的帮助下，您现在可以使用面部或指纹登录您的数字银行平台。
交易还可以包含 2FA 和生物识别批准，这很难复制并且很可能会阻止大多数攻击者。
NeoBanks 在一个地方
在传统的实体银行中，您需要去办公室进行某些操作。 然后你需要访问一个应用程序来处理其他事情，同时还需要下载另一个应用程序来找到最近的 ATM。 如果您需要客户支持，则需要搜索他们的
网站以查找要拨打的号码。
Neobanks 通过拥有一个包含所有内容的移动应用程序来避免这种混淆。 您可以联系支持人员、查找 ATM、发送和接收财务信息以及分析您的预算。 您甚至可以在其中一些应用程序中获得财务咨询。
传统支持是体验的最后一步
如果其他一切都完美无缺并且尽可能直观，客户就很少需要直接与客户支持人员沟通。
但这并不一定意味着支持代理不应该为客户提供最好的体验。 许多金融科技公司，包括新银行，都在努力提供尽可能最好的支持，尽管统计数据显示，只有一小部分
他们的客户实际上需要它。
新银行需要较少客户支持代表的另一个原因是，他们的客户比传统银行的客户更精通技术。 如果有人知道新银行的运作方式，那么他们就可以足够快地浏览移动应用程序，并且
能够自己解决大部分问题。
Neo Banks 支持专家的工作更轻松
Neobank 支持专家的日常工作更加轻松。 由于多合一的内置 CRM 服务，支持高科技银行比传统的实体银行要顺畅得多。 这些允许支持代表通过电子邮件进行转换
并与一位客户进行无缝对话。
全渠道支持的形式也大大提升了客户端的体验。 更不用说，由于减少了每个班次所需的支持代理数量，它还降低了银行的成本。
总结
尽管新银行每天需要更少的客户支持代表加入他们的团队，但大多数大型新银行都在努力提供出色的支持服务。
客户不太可能需要技术支持。 人工智能和机器学习负责应用程序的用户界面，提出建议并重新排列视觉效果以消除导航问题。
