OCR
OCR означает оптическое распознавание символов. Банковскому и страховому сектору приходится обрабатывать много данных. Это трудоемкий процесс, и масштабирование является проблемой на этапе оцифровки. Банки переходят на ИИ и блокчейн в поисках решений. Недавно ICICI подключил 250 корпоративных клиентов к своей блокчейн-платформе. Страховые формы, заявления, письма-запросы представляют собой трудоемкую проблему. В области компьютерного зрения наблюдается огромный рост в отношении распознавания лиц, распознавания объектов, обнаружения и сегментации объектов, а также распознавания символов.
OCR использует серию сверточных слоев, за которыми следуют слои LSTM, чтобы распознавать символы на изображении и воспроизводить их в цифровом виде. Это означает, что приложения могут быть автоматически заполнены путем фотографирования приложения с мобильного телефона. Чеки могут обрабатываться быстрее благодаря распознаванию подписей и лиц.
Рекомендательные системы
Банки перешли к бортовым платформам для клиентов, чтобы отслеживать поведение потребителей и рекомендовать продукты в соответствии с ними для повышения качества обслуживания клиентов. Привлечение и удержание клиентов стало трудным для банков с онлайн-рынком и платежными кошельками. Банки полагаются на платежные кошельки, чтобы увеличить использование кредитных карт среди потребителей.
Модели глубокого обучения хорошо известны своей оптимизацией без предметной области, что означает, что при наличии достаточного количества данных они обучаются для решения проблемы. Модели DL распознают закономерности в покупках потребителей, ценообразовании, предложениях, платформе, через которую они заказывают, и том, как трафик на разных платформах меняется с течением времени (мобильные, настольные, планшеты). Они также могут учитывать внешние факторы, такие как температура, климат, фестивали, время года. Это дает банкам больше информации для разработки продуктов, соответствующих потребительскому спросу. Это также помогает отслеживать потребности потребителей, например, как часто им требуются кредиты, циклы покупок,
сезонные потребности.
ИИ-решение
Использование новых технологий дает возможность привлечь новых клиентов. Банкам следует сосредоточиться на адаптации ИИ для анализа рисков, рекомендательных систем, оптимизации рекламы, анализа поведения потребителей, управления кредитами и обслуживания клиентов.
Мы видели, как банки адаптировали чат-ботов для решения запросов клиентов, хотя на большинстве банковских веб-сайтов это не ограничивалось ответами на часто задаваемые вопросы, быстрой связью с отделом обслуживания клиентов или жесткими ответами.
Чат-боты должны быть сосредоточены на понимании семантики конверсии клиента, потому что один и тот же вопрос можно задать по-разному. Группировка похожих вопросов приводит к легкому решению.
Банки обеспокоены тем, что если они развернут полностью автоматизированный чат-бот, это выйдет за рамки того, что они предлагают, или может не учитывать некоторые произвольные правила. Некоторые из чат-ботов напоминают IVR на телефоне, они показывают вам множество вариантов, из-за чего вам сложно прийти к запросу, который вы хотите решить. Чат-боты должны позволять потребителю формулировать свои вопросы и распознавать
намерения потребителя, чтобы система работала лучше, чем при использовании чат-бота на основе правил.
НЛП
НЛП — это необходимость часа для банков, поскольку у них есть масса данных для обработки и понимания их потребительских запросов и того, как они выполняют транзакцию. Анализ настроений в журналах обслуживания клиентов продемонстрирует недостатки продукта и то, что делает клиентов недовольными. Вы можете быть немного удивлены, увидев, что в данных много потенциальных продаж. Таким образом, обслуживание клиентов может быть оптимизировано для решения запросов потребителей. Его также можно использовать в рекламных кампаниях о том, какие ключевые слова работают хорошо, а слова рекламной кампании оказывают влияние на потребителей и сообщения в социальных сетях.
Жизненный цикл клиента является важным параметром, позволяющим проверить, насколько ценен клиент и сколько денег тратится на привлечение клиентов. Модели машинного обучения могут распознавать эти шаблоны в ваших данных о потребителях, чтобы лучше понять их при принятии следующих решений. решение по маркетингу и продажам.
Как измерить ценность жизненного цикла клиента? Весь вопрос в том, сколько клиент потратит на ваш банковский или страховой продукт в течение своего времени использования. Существуют атрибуты, которые ваши системы машинного обучения отслеживают, такие как частота посещений, наиболее просматриваемый продукт, оценка схожих шаблонов поведения потребителей для рекомендации новых услуг и шаблоны покупок.Это поможет группировать клиентов в кластеры, чтобы рекомендовать подходящие продукты, а также действовать потенциальные данные для рекламы и оптимизации маркетинговых кампаний.
Голосовой и контент-маркетинг
Банки должны сосредоточиться на контент-маркетинге, предоставляя потребителям ценность, а не просто наживку кликов или рекламный маркетинг.
Модели глубокого обучения могут быть развернуты для управления кредитами, создания политик, оценки потребительского риска, оценки требований с помощью изображений. Потребители переходят на следующую платформу — Voice.
Amazon Alexa — один из самых продаваемых продуктов 2017 года, и Google сообщает, что 1/3 поисковых запросов на его платформе осуществляется с помощью голоса. Голос быстрее и экономит время.
Банки и страховые компании должны перейти к производству контента на голосовой платформе.
Guinness была пивной компанией в Англии, и для привлечения клиентов они создали телешоу под названием «Книга рекордов Гиннеса», потому что футбол и мелочи были популярны среди англичан. Это нативные способы связи с вашими клиентами.
