Il punto di partenza è buono, ma certo l’applicazione dell’IA generativa può essere, per le banche, un punto di svolta nel customer relationship management (crm), questione di cui è superfluo rimarcare l’importanza strategica.
Come l’AI generativa trasforma la gestione dei clienti nelle banche
Già da tempo, le banche utilizzano strumenti sofisticati per raccogliere dati da diverse fonti (transazioni, interazioni dei servizi clienti, social media e canali digitali come app mobili e siti web). Dati che vengono centralizzati e analizzati per avere una visione complessiva del cliente. Negli anni recenti, il crm ha cambiato volto. Una delle principali tendenze è l’approccio omnicanale, che offre ai clienti un’esperienza integrata tra i punti di contatto (filiali, servizi digitali, app mobili). Tutto questo avviene anche attraverso la collaborazione con startup fintech finalizzata a offrire servizi innovativi.
La GenAI e i notevoli progressi sul machine learning (ML) promettono ora di rivoluzionare quel che è stato fatto finora: la possibilità d’incrementare esponenzialmente la capacità di analisi di dati e fornire insights predittivi e raccomandazioni personalizzate. Anche il cloud computing sta giocando un ruolo chiave, offrendo soluzioni CRM più scalabili, sicure e accessibili.
Le principali funzionalità AI per migliorare il CRM
L’IA generativa può analizzare i dati dei clienti in modo più approfondito, creando profili dettagliati che aiutano a personalizzare interazioni e offerte. Per esempio, creare contenuti per campagne di marketing personalizzate, migliorare l’efficacia delle comunicazioni.
Incrementare l’automazione delle interazioni con i clienti
Può, inoltre, incrementare l’automazione delle interazioni con i clienti. Chatbot e assistenti virtuali avanzati possono gestire una vasta gamma di richieste, fornendo risposte rapide e precise (molto di più di quanto è fin qui accaduto) e migliorando l’efficienza del servizio clienti. Possono, anche, analizzare le conversazioni passate per migliorare continuamente le loro risposte e fornire un servizio con elevato grado di personalizzazione.
Consulenza finanziaria personalizzata
Un altro interessante ambito di applicazione è la consulenza finanziaria personalizzata, o robo-advisor, servizio fin qui accessibile ai solo clienti con patrimoni consistenti e, grazie all’introduzione dell’AI, accessibile a tutti, sempre disponibile, semplice e rapido da utilizzare. Basandosi su analisi dello storico finanziario del cliente (abitudini di spesa, entrate e obiettivi di risparmio) e utilizzando algoritmi di machine learning e AI (che tengono conto di età, reddito, propensione al rischio e previsioni sull’evoluzione dei mercati finanziari), il sistema identifica le migliori opportunità d’investimento e le comunica tramite interfaccia conversazionale basata su GenAI.
Capacità di analisi predittiva
L’AI generativa permette, inoltre, potenti capacità di analisi predittiva. Le banche possono utilizzarla per anticipare le esigenze dei clienti, offrendo prodotti e servizi che rispondono in modo propositivo ai loro bisogni, il che non solo migliora la soddisfazione del cliente (che riceve solo prodotti o servizi ai quali è potenzialmente interessato), ma aumenta la redditività della banca attraverso una migliore identificazione delle opportunità di cross-selling e up-selling.
Migliorare il processo di verifica dell’identità dei clienti
AI e machine learning possono essere utilizzati anche per migliorare il processo di verifica dell’identità dei clienti, ottimizzando costi e impiego di risorse umane per l’onboarding e migliorando la prima linea di difesa dei sistemi informativi in termini di sicurezza e affidabilità.
Semplificare l’esperienza del cliente
Le stesse tecnologie possono essere impiegate per semplificare l’esperienza del cliente sulla prevenzione delle frodi in tema di pagamenti. Questo vuol dire, in pratica, che l’utente non dovrà più impostare parametri di sicurezza o fare attenzione alla singola transazione e potrà contare su un agente intelligente che controlla le abitudini di spesa/transazioni e avverte o chiede l’autorizzazione a procedere solo nei casi in cui è realmente necessario.
Sfide e ostacoli nell’implementazione dell’AI nel crm bancario
Detto delle promesse, bisogna parlare anche degli ostacoli. Che non sono pochi, a cominciare dal fatto che adottare sistemi di AI generativa richiede spesso una revisione delle infrastrutture IT esistenti e può comportare costi elevati e tempi di implementazione prolungati.
Molte banche hanno ancora il problema d’integrare efficacemente la raccolta e la catalogazione dei dati, spesso frammentati tra dipartimenti e sistemi, che rende quindi difficile la visione complessiva del cliente prima richiamata. Altra questione critica è la gestione di privacy e sicurezza dei dati, soprattutto a causa delle rigorose normative che disciplinano il settore finanziario.
La compliance normativa
Le banche devono assicurarsi che l’uso dell’IA sia conforme a regolamenti come il GDPR, che impone rigidi requisiti sulla gestione e la protezione dei dati personali e, novità recente, l’AI Act della UE appena entrato in vigore. Non da ultimo, c’è ancora nelle organizzazioni una resistenza al cambiamento che si riflette in un rallentamento dell’innovazione tecnologica.
Trasparenza e fiducia
Trasparenza e fiducia sono le altre questioni cruciali. I clienti devono potersi fidare delle indicazioni dettate dai sistemi di AI, il che implica la trasparenza degli algoritmi e delle loro applicazioni. È importante che le banche comunichino chiaramente come i dati sono utilizzati e assicurino che le decisioni prese dall’AI siano spiegabili e giustificabili per essere conformi all’AI Act europeo.
La qualità dei dati
Infine, la qualità dei dati. Affinché l’AI generativa funzioni correttamente, i dati devono essere accurati, completi e ben strutturati. Dati errati o incompleti possono portare a risultati imprecisi e a decisioni sbagliate.
Esempi di successo: chatbot e assistenti virtuali nelle banche
Ci sono già diverse evidenze di applicazioni efficaci dell’AI generativa nel crm. Un esempio è rappresentato da chatbot e assistenti virtuali.
Bank of America, per esempio, ha lanciato Erica, un assistente virtuale che utilizza l’AI per aiutare i clienti a gestire le proprie finanze. Erica può rispondere a domande comuni, per esempio di supporto tecnico o di prodotto, fornire consigli finanziari personalizzati e aiutare i clienti a monitorare le spese.
Capital One utilizza l’IA per personalizzare le offerte di carte di credito e prestiti basate sul comportamento e le preferenze dei clienti, una personalizzazione avanzata che migliora l’esperienza del cliente e aumenta le probabilità di accettazione delle offerte.
Wells Fargo utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati dei clienti e prevedere le loro esigenze future, un approccio proattivo che permette alla banca di offrire prodotti finanziari pertinenti al momento giusto, migliorando la soddisfazione del cliente e aumentando le vendite.
Conclusioni
Il crm, insomma, è uno degli ambiti applicativi più promettenti dell’IA generativa. Ci sono tutte le premesse per un deciso passo avanti nella qualità della relazione con i clienti, un miglioramento sensibile dei servizi e, in definitiva, e una crescita della competitività. Tutto ciò se le banche saranno abbastanza veloci nel cogliere, nel “giusto modo”, l’opportunità.
