Wykorzystanie AI w obsłudze klienta fintech

W ostatnim roku sztuczna inteligencja (AI) oraz algorytmy uczenia maszynowego okazały się szczególnie przydatne w automatyzacji obsługi klienta. Wcześniej AI była już wykorzystywana w branży fintech do wykrywania oszustw czy podejmowania decyzji wymagających dużej ilości danych. Ze względu na fakt, że sektor finansowy obsługuje dużą liczbę zapytań klientów, możliwość automatyzacji wsparcia została mocno doceniona. Algorytmy sztucznej inteligencji potrafią kategoryzować zgłoszenia, przydzielać je odpowiednim konsultantom, a nawet odpowiadać na złożone pytania dotyczące procesów finansowych. W zależności od zastosowanego modelu i danych treningowych, systemy AI mogą zmniejszać obciążenie działów obsługi klienta nawet o 80%.

Jednak sztuczna inteligencja nie jest doskonała i korzystanie z niej bez odpowiedniego przygotowania w celu poprawy satysfakcji klientów może przynosić skutki odwrotne do zamierzonych. Dlatego ten artykuł skupia się na właściwym podejściu do AI w obsłudze klientów instytucji finansowych. Omawiamy w nim trendy rynkowe, dobre praktyki i potencjalne zagrożenia związane z implementacją sztucznej inteligencji w fintechach. Pokażemy także, jak automatyzować obsługę klienta, aby nie zakłócić bieżących operacji finansowych i jednocześnie pozostawić przestrzeń do wprowadzania ulepszeń w przyszłości.

Wyzwania związane z obsługą klienta w fintechach

Zanim przejdziemy do opisów konkretnych rozwiązań opartych na AI oraz ich wpływu na rynek fintech, ważne jest zrozumienie wyzwań, z jakimi ów sektor musi się mierzyć, aby zapewnić najwyższej jakości obsługę klienta. Lista przez nas przygotowana pokazuje, na co warto zwrócić szczególną uwagę i gdzie znajdują się obszary wymagające poprawy.

• Wysokie oczekiwania klientów: Personalizacja usług, szybki dostęp oraz dokładne odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania to jedne z wielu oczekiwań nowoczesnych klientów przyzwyczajonych do natychmiastowej gratyfikacji.
• Rozbudowane oferty: Branża finansowa często oferuje złożone usługi i produkty dopasowane do indywidualnych potrzeb klientów, co wymaga szczegółowej analizy danych.
• Oczekiwania wobec technologii finansowych: Satysfakcja klientów jest ściśle powiązana z możliwościami branży fintech w zakresie zwiększania dokładności ocen kredytowych, dostarczania spersonalizowanych porad finansowych (np. dotyczących decyzji inwestycyjnych) oraz precyzyjnego wykrywania potencjalnych zagrożeń.
• Zgodność z regulacjami prawnymi: Sektor finansowy jest mocno regulowany, co oznacza, że dostawcy usług fintech muszą dopasowywać się do wielu obowiązujących przepisów i norm.
• Obawy o bezpieczeństwo danych: Branża bankowa operuje na wielu poufnych informacjach, więc zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych jest kluczowe.
• Problemy ze skalowalnością: Instytucje finansowe, które mocno się rozwijają, muszą utrzymać spójną jakość usług, nawet gdy baza klientów znacząco rośnie.
• Wsparcie wielokanałowe: Klienci oczekują bezproblemowej obsługi na różnych platformach, takich jak aplikacje mobilne, strony internetowe, media społecznościowe czy tradycyjne infolinie.
• Dostępność 24/7: Globalny charakter sektora fintech wymaga dostępu do obsługi klienta przez całą dobę, co wymaga efektywności kosztowej i czasowej, a także odpowiednio zaplanowanej logistyki.
• Bariery językowe i kulturowe: Wiele fintechów działa na rynkach międzynarodowych, co wymaga wielojęzycznej obsługi klienta oraz wrażliwości na konteksty kulturowe.
• Rola społeczna: Od branży fintech oczekuje się promowania edukacji finansowej poprzez oferowanie przyjaznych użytkownikom rozwiązań wykorzystujących dane historyczne i prognozy rynkowe do dostarczania spersonalizowanych usług.

Przytoczone wyzwania skłoniły wiele instytucji finansowych do zainteresowania się algorytmami sztucznej inteligencji. Obsługa klienta oparta o AI umożliwi wielu firmom poprawienie swoich procesów, jednak wiąże się ona również z wyzwaniami w zakresie wdrażania nowych technologii oraz kosztów operacyjnych. Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Wykorzystanie AI w biznesie w 2025 roku

Wbrew obiegowej opinii, badania pokazują, że inwestycje w sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego nie zawsze przynoszą oczekiwane korzyści. W raporcie Goldman Sachs, „Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit”, możemy przeczytać wnikliwą analizę sytuacji z ostatnich miesięcy, w których to wiele firm postanowiło zainwestować w systemy AI bez określonych strategii czy wskaźników sukcesu (KPI), co doprowadziło do ogromnego wzrostu kosztów w tym obszarze.

Dokument przedstawia różne stanowiska dotyczące potencjału sztucznej inteligencji. Część analityków wyraża sceptycyzm, uważając, że AI nie jest zdolna do rozwiązywania złożonych problemów. Wskazują oni również na wysokie koszty operacyjne takich narzędzi. Inni badacze są natomiast optymistyczni i dostrzegają w sztucznej inteligencji sporo możliwości w zakresie cyberbezpieczeństwa, automatyzacji zadań, poprawy produktywności czy rozwoju biznesów w ciągu najbliższej dekady.

Jednym z większych wyzwań, z którymi mierzą się obecnie firmy inwestujące w AI, są wciąż ograniczone możliwości. Wiele branż przyciągnęły obietnice znaczącego zwiększenia efektywności, jednak nawet zaawansowane algorytmy nie zawsze są zdolne do uzyskania spektakularnych rezultatów — nawet mimo sporych inwestycji w ich stworzenie. Nierealistyczne oczekiwania i szum medialny wokół AI dały firmom ogromną nadzieję, która często nie ma pokrycia w rzeczywistych efektach.

Kolejny niepokojący problem to wyraźny niedobór wykwalifikowanych specjalistów, którzy potrafią skutecznie wdrażać i zarządzać systemami sztucznej inteligencji. To samo dotyczy ekspertów do spraw analizy danych. Wiele firm ma trudności z integracją rozwiązań AI z istniejącą infrastrukturą i procesami, często ponosząc dodatkowe koszty związane z modernizacją starszych aplikacji, aby były one w stanie współpracować z zaawansowanymi technologiami AI. Bez kompetentnego personelu wdrożenie modeli sztucznej inteligencji do ekosystemów korporacyjnych bez zakłóceń czy błędów jest właściwie niemożliwe.

Wnioski płynące z raportu sugerują, że entuzjazm związany z ulepszaniem obsługi klienta za pomocą AI opada, gdy dochodzi do konfrontacji z aktualnymi realiami owych rozwiązań. Firmy fintech, podobnie jak przedsiębiorstwa z innych branż, odkrywają, że wdrożenie AI nie jest lekarstwem na wszystkie bolączki. Wymaga ono starannego planowania, zarządzania ryzykiem, przemyślanej realizacji oraz monitorowania systemów już po wdrożeniu. Wtedy rzeczywiście można zaobserwować wymierne korzyści. Na szczęście, przy odpowiednim wsparciu i świadomym podejściu, możliwe jest osiągnięcie faktycznej poprawy wewnętrznych i zewnętrznych procesów dzięki AI.

AI a obsługa klienta fintechowego

Mimo że raport Goldman Sachs wskazuje nie tylko na szanse, ale również na wyzwania związane ze sztuczną inteligencją, to nie można zaprzeczyć, że AI umożliwi fintechom rewolucję w zakresie obsługi klienta. Istnieje kilka sprawdzonych zastosowań AI, które warto znać. Są one obecnie stosowane w branży i przynoszą świetne rezultaty.

Chatboty i wirtualni asystenci

Chatboty i wirtualni asystenci to produkty dostępne na rynku od dawna. Jednak dzięki szybkiemu rozwojowi algorytmów sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zaawansowane i „ludzkie”. Interfejsy konwersacyjne oparte na AI potrafią dziś wchodzić w interakcje z klientami, używając języka naturalnego. W fintechu chatboty często wykorzystuje się do obsługi rutynowych zapytań, przekazywania informacji o kontach czy przeprowadzania użytkowników przez podstawowe operacje finansowe. Dodatkowo wirtualni asystenci mogą zatwierdzać transakcje oraz dokonywać zaawansowanej oceny ryzyka. Automatyzacja procesów finansowych oraz odpowiadanie na indywidualne potrzeby klientów to kolejne obszary, w których sprawdza się sztuczna inteligencja.

Przykładem chatbota, który odniósł sukces w sektorze finansowym, jest Erica, czyli wirtualna asystentka finansowa Bank of America, odpowiadająca na pytania klientów dotyczące kont oraz udzielająca porad finansowych. Z kolei Eno od Capital One to kolejny świetnie zrealizowany projekt w tym obszarze — chatbot tekstowy udzielający informacji o stanie konta i wysyłający alerty o potencjalnych oszustwach.

Statystyki pokazują, że chatboty mogą obsłużyć do 80% zapytań w instytucjach finansowych. 65% klientów banków twierdzi, że największą zaletą takich rozwiązań jest dostępność przez całą dobę. Prawie tyle samo osób twierdzi, że chętnie skorzystają z wirtualnego asystenta, zamiast odwiedzać oddział banku. 41% nawet preferuje tego typu interakcje (zamiast korzystania z aplikacji mobilnej czy wizyty w oddziale) w przypadku prostych operacji finansowych. Liczby te dowodzą, że chatboty oparte na AI już mają mocny wpływ na branżę fintech.

Należy jednak pamiętać, że choć chatboty i wirtualni asystenci mogą obsłużyć wiele rutynowych zapytań, często mają trudności z rozwiązywaniem bardziej skomplikowanych problemów czy reagowaniem na niuanse emocjonalne klientów. Może to prowadzić do frustracji i wymagać interwencji pracowników. Zrównoważenie automatyzacji obsługi klienta ze wsparciem ze strony prawdziwych konsultantów jest kluczowe, zwłaszcza w przypadku spraw wymagających szczególnej wrażliwości i uwagi.

Analiza danych i automatyzacja

Oparte na sztucznej inteligencji rozwiązania analizy danych służą do gromadzenia i przetwarzania ogromnych ilości informacji o klientach i transakcjach finansowych, w tym historii operacji, zachowań w sieci czy interakcji z działem obsługi klienta. Te dane są niezbędne, aby lepiej zrozumieć preferencje klientów i oferować im spersonalizowane podejście. Warto dodać, że narzędzia te wykorzystuje się również do wykrywania oszustw, oceny zdolności kredytowej oraz zarządzania ryzykiem kredytowym.

Zastosowania sztucznej inteligencji wymagają jednak coraz bardziej złożonego podejścia do ich wdrażania ze względu na zmieniające się przepisy. Dla przykładu projekt AI Act w Unii Europejskiej ma na celu ujęcie w ramy prawne systemów wykorzystujących AI, zwłaszcza w obszarach wysokiego ryzyka (włączając w to branże fintech).

Wśród kluczowych zagadnień w ramach AI Act można wymienić:

• Ograniczenia dotyczące wykorzystania danych osobowych do profilowania lub wpływania na zachowania użytkowników,
• Wymóg transparentności przy podejmowaniu decyzji opartych na AI,
• Konieczność zapewnienia nadzoru ludzkiego nad sztuczną inteligencją,
• Zaawansowane zarządzanie ryzykiem w branży fintech.

AI Act i podobne regulacje prawdopodobnie utrudnią firmom fintech swobodne wykorzystywanie danych historycznych w automatyzacji procesów i dostarczaniu spersonalizowanych usług. To oznacza, że sektor finansowy będzie musiał zwracać większą uwagę na zgodność z przepisami podczas wdrażania tego typu innowacji.

Spersonalizowane doświadczenia klienta

AI w fintechu umożliwia firmom zdobycie przewagi konkurencyjnej poprzez oferowanie wysoce spersonalizowanej obsługi dopasowanej do indywidualnych potrzeb klientów. Na przykład algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować wzorce wydatków i historię kredytową, aby dostarczać dopasowane do użytkownika porady finansowe. Sprawdzają się one także przy szczegółowym scoringu kredytowym i dokładniejszej ocenie ryzyka. Natomiast dzięki przewidywaniu trendów rynkowych, mogą proaktywnie proponować konkretne produkty i usługi finansowe. Przykładem takiego rozwiązania jest aplikacja Cleo, która wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego, aby udzielać indywidualnych wskazówek i porad finansowych poprzez interfejs konwersacyjny.

Sztuczna inteligencja umożliwia nawet dopasowywanie interfejsu użytkownika do jego indywidualnych potrzeb. To pozwala instytucjom finansowym dostarczać jeszcze bardziej dopasowane doświadczenia. Warto jednak pamiętać, że choć personalizacja może znacznie podnieść satysfakcję klientów, branża fintech musi uważać, aby nie przekroczyć granicy i nie działać w sposób natarczywy czy manipulacyjny — szczególnie w kontekście wciąż dopracowywanych regulacji AI.

Korzyści ze stosowania AI w obsłudze klientów finansowych

Wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji w sektorze finansowym nie można lekceważyć. Jednocześnie, dzięki świadomemu podejściu do zastosowania AI w różnych obszarach, branża fintech może czerpać z tej technologii wiele korzyści. Przyjrzyjmy się, jak skutecznie radzić sobie z potencjalnymi problemami i jakie efekty można dzięki temu osiągnąć.

Znaczące redukowanie kosztów

To najczęściej wymieniana, ale też najtrudniejsza do osiągnięcia korzyść płynąca z wykorzystania AI w obsłudze klientów fintechowych. Wiele instytucji finansowych wdraża rozwiązania sztucznej inteligencji bez szczegółowej analizy potencjalnego ryzyka czy bez przeprowadzenia odpowiedniego bilansu kosztów i korzyści.

Zazwyczaj firmy te nie sprawdzają dokładnie, jaki potencjał niesie ze sobą konkretne rozwiązanie AI przed jego wdrożeniem. Łatwość implementacji prowadzi do pochopnych decyzji, a później okazuje się, że dane narzędzie nie jest wcale skuteczniejsze niż dotychczasowe metody.

Kluczowe jest realistyczne oszacowanie potencjalnych oszczędności i stopniowe wprowadzanie systemów AI. Pozwala to firmom ocenić, czy osiągają zakładane cele, a także skorygować strategię w razie potrzeby. Badania pokazują, że przy takim podejściu, banki mogą ograniczyć koszty związane z obsługą klienta nawet o 30% dzięki wdrożeniu chatbotów i wirtualnych asystentów. Dodatkowo mogą znacząco poprawić systemy wykrywania podejrzanych transakcji oraz zoptymalizować budżet związany z bezpieczeństwem danych.

Dostępność 24/7

Systemy oparte na sztucznej inteligencji faktycznie mogą zapewnić wsparcie klienta przez całą dobę, rozwiązując jedno z kluczowych wyzwań w branży fintech. Jest to szczególnie cenne w przypadku firm działających globalnie, które obsługują klientów w różnych strefach czasowych.

Niemniej ważne jest zadbanie o to, by AI było w stanie skutecznie radzić sobie różnymi typami zapytań. Wiele instytucji finansowych zauważa, że i tak muszą zapewnić obsługę ludzi dostępnych 24/7, aby rozwiązywać bardziej złożone sprawy lub, aby mogli oni przejmować kwestie, w których sztuczna inteligencja sobie nie radzi.

Kluczowe jest odpowiednie przygotowanie zautomatyzowanych systemów AI poprzez zapewnienie im właściwych danych treningowych, dzięki czemu będą one w stanie sprawniej reagować na różnorodne zapytania. Ważne jest też wdrożenie wydajnej infrastruktury, mogącej obsługiwać setki rozmów jednocześnie. Wówczas konsultanci wkraczają do gry tylko, gdy jest to absolutnie konieczne.

Błyskawiczny czas reakcji

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą udzielać odpowiedzi w czasie rzeczywistym na zapytania klientów, znacząco skracając czas oczekiwania. Jest to odpowiedź na wysokie oczekiwania klientów branży fintech związane z szybką obsługą. Statystyki mówią, że chatboty są w stanie obsługiwać zapytania klientów nawet do 80% szybciej niż pracownicy działu wsparcia w bankach. To bez wątpienia pokazuje, że zastosowanie AI w fintechu może przynieść spektakularne rezultaty w zakresie skracania czasu reakcji i rozwiązywania problemów.

Lepsza znajomość klienta

Oparta na AI analiza danych finansowych może dostarczać szczegółowych informacji na temat historii kredytowych, zachowań, preferencji i wymagań użytkowników. Ma to znaczący wpływ na skuteczność firm fintech w dopasowywaniu swoich ofert do indywidualnych potrzeb klientów, np. poprzez trafniejszą ocenę zdolności kredytowej i udzielanie wsparcia w realizacji celów finansowych. Jest to także kluczowa kompetencja w zakresie cyberbezpieczeństwa, pozwalająca lepiej zarządzać ryzykiem i szybciej wykrywać podejrzane transakcje. Trzeba jednak pamiętać, że korzystanie z takich informacji podlega ścisłym regulacjom, a marki finansowe muszą zachować ostrożność w sposobie pozyskiwania, analizowania i wykorzystywania danych klientów.

Wyzwania związane z AI w branży fintech

Automatyzacja obsługi klienta w sektorze finansowym oczywiście nie jest wolna od wyzwań. Choć pozwala ona uzyskać wiele wymiernych korzyści, nie zawsze jest to takie proste. Aby innowacyjność oparta na sztucznej inteligencji faktycznie przynosiła odpowiednie korzyści, należy uwzględnić szereg istotnych czynników.

Ciężki do przewidzenia długoterminowy zwrot z inwestycji w uczenie maszynowe i agentów AI

Jak wynika ze wspomnianego już raportu Goldman Sachs, zwrot z inwestycji AI nie zawsze odpowiada wstępnym przewidywaniom. Główne przyczyny takiego stanu rzeczy to: brak przemyślanej strategii i planowania, niewystarczająca lub nieodpowiednia integracja z już istniejącymi systemami, niewystarczające dane treningowe oraz korzystanie z algorytmów, które nie radzą sobie z bardziej złożonymi interakcjami z klientami.

Aby fintechy mogły czerpać prawdziwe korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji w ich strukturach, potrzebują dogłębnej analizy kosztów operacyjnych oraz potencjalnych benefitów przed wdrożeniem jakiegokolwiek rozwiązania. Ważne jest również zadbanie o wysoką jakość danych treningowych, które można stale ulepszać. Poświęcenie odpowiedniej ilości czasu na płynną integrację systemów AI z istniejącymi procesami obsługi klienta jest kluczowe, zwłaszcza gdy w ekosystemie firmy nadal wykorzystywane są starsze rozwiązania. Równie ważne jest regularne monitorowanie i dostosowywanie algorytmów AI na podstawie zdefiniowanych wskaźników efektywności.

Wymogi dotyczące prywatności

Instytucje finansowe zarządzają wrażliwymi informacjami finansowymi i osobowymi. Dlatego kwestie bezpieczeństwa zawsze powinny być na szczycie listy ich priorytetów — szczególnie przy wprowadzaniu AI. Innowacje w tym obszarze muszą uwzględniać solidne zabezpieczenia, aby chronić dane klientów przed wyciekami, nieautoryzowanym dostępem czy innego typu zagrożeniami.

Dodatkowo przedsiębiorstwa muszą postępować w sposób transparentny w kwestii gromadzenia, wykorzystywania i przechowywania danych klientów, zapewniając zgodność z przepisami takimi jak RODO w Europie czy CCPA (California Consumer Privacy Act) w Stanach Zjednoczonych.

AI Act a zgodność z regulacjami prawnymi

Wspomniany już AI Act, wprowadzany przez Unię Europejską, wywrze istotny wpływ także na wykorzystanie sztucznej inteligencji w obsłudze klienta fintechowego. Firmy działające w UE bądź obsługujące klientów z tego obszaru będą musiały przeanalizować swoje systemy AI pod kątem dostosowania ich do nadchodzących regulacji.

Najważniejsze zmiany mogą dotyczyć:

• Klasyfikacji ryzyka: Narzędzia AI w branży fintech mogą zostać uznane za obarczone wysokim ryzykiem, co oznacza konieczność stałego, restrykcyjnego nadzoru oraz spełnienia rygorystycznych wymogów.
• Transparentności: Firmy będą musiały jasno informować o tym, w jaki sposób AI podejmuje decyzje wpływające na klientów lub je wspomaga.
• Nadzoru ludzkiego: Prawdopodobne jest wprowadzenie wymogu nadzoru człowieka w sytuacjach szczególnie istotnych lub obarczonych wysokim ryzykiem.
• Uprzedzeń i równości: AI będzie musiało być regularnie testowane pod kątem potencjalnych stronniczości i niesprawiedliwego traktowania użytkowników.

Zachowanie ludzkiego pierwiastka w obsłudze klienta

Choć AI potrafi skutecznie wspierać firmy w wielu strategicznych zadaniach, zachowanie ludzkiego pierwiastka w obsłudze klienta pozostaje kluczowe, szczególnie w przypadku skomplikowanych tematów lub sytuacji nacechowanych emocjonalnie. Instytucje finansowe muszą znaleźć równowagę między wydajnością AI a ludzką empatią.

Wśród strategii pozwalających zachować człowieczeństwo w obsłudze klienta jest wyznaczanie jasnych ścieżek prowadzących od rozmowy z AI do kontaktu z pracownikiem. Algorytmy sztucznej inteligencji powinny być tak wytrenowane, by rozpoznawać sygnały emocjonalne i przekazywać sprawę w ręce człowieka, gdy jest to konieczne. Co istotne, należy traktować AI jako wsparcie dla pracowników, a nie jako narzędzie całkowicie ich zastępujące. Personalizacja interakcji AI, tak aby przypominały rozmowy międzyludzkie, jest do pewnego stopnia możliwa — jednak całkowita rezygnacja z działu obsługi klienta byłaby krokiem nieprzemyślanym.

Przyszłość uczenia maszynowego i AI w obsłudze klientów branży finansowej

Ostatnim, lecz nie mniej ważnym elementem dyskusji na temat automatyzacji obsługi klienta w sektorze finansowym jest omówienie warunków rynkowych, które będą kształtować przyszłość AI w tym obszarze.

Największy wpływ na ten sektor z pewnością będzie miał AI Act oraz inne, nowopowstałe regulacje w różnych zakątkach globu. Zdecydowanie zmienią one sposób, w jaki instytucje finansowe będą korzystać z algorytmów AI czy uczenia maszynowego. Firmy będą musiały inwestować w procesy zapewniające zgodność z przepisami oraz ewentualnie przeprojektować istniejące już systemy AI, aby spełniać wymogi. Dlatego tak ważne jest przygotowanie elastycznej infrastruktury, która pozwala na przyszłościowy rozwój i szybkie dostosowanie jej do zmian w prawie.

Prawdopodobnie pojawią się również bardziej zaawansowane modele hybrydowe, łączące efektywność AI z doświadczeniem ekspertów w zniuansowany sposób. Będzie to sposób na dostarczenie tego, co najlepsze z obu światów, czyli szybkiej, bazującej na danych obsługi rutynowych zapytań klientów oraz empatycznego podejścia do spraw wymagających głębszej analizy. Firmy będą też inwestować w różnorodne narzędzia wspierające zespoły obsługi klienta w automatyzacji procesów. Scoring kredytowy, zarządzanie ryzykiem i inne obszary wymagające dokładnej analizy staną się jeszcze precyzyjniejsze.

Znaczące postępy w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP) sprawią, że z czasem AI będzie o wiele lepiej rozumiała ludzi i potrafiła odpowiadać na bardziej złożone pytania. Dzięki temu spadnie zapotrzebowanie na interwencje pracownicze, co doprowadzi do redukcji błędów ludzkich oraz optymalizacji kosztów i zasobów. Jednocześnie pozwoli to instytucjom finansowym skupić się na rozwijaniu etycznych systemów AI, które będą obsługiwać klientów w transparentny, sprawiedliwy i szanujący prywatność sposób. Proces ten stanie się priorytetem dla firm fintech, które chcą zdobyć i utrzymać zaufanie klientów.

Na znaczeniu zyska także zjawisko tzw. predykcyjnej obsługi klienta, ponieważ algorytmy będą coraz częściej budowane właśnie pod tym kątem. Modele uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji będą w stanie proaktywnie rozwiązywać problemy użytkowników, zanim te się w ogóle pojawią — głównie na podstawie analizy wzorców obejmującej różne czynniki, takie jak zachowania użytkowników, wyszukiwane informacje, indywidualne preferencje czy historia transakcji finansowych.

AI stanie się także nieodłączną częścią innych technologii finansowych, docelowo tworząc kompletne ekosystemy fintechowe. Dla obsługi klienta w branży finansowej może to oznaczać między innymi wykorzystanie rzeczywistości rozszerzonej (AR) w celu zapewnienia bardziej interaktywnych doświadczeń czy wykorzystanie zaawansowanych, zewnętrznych systemów bezpieczeństwa.

Podsumowanie

Branża finansowa powinna wdrażać sztuczną inteligencję w sposób strategiczny, z wyraźnym naciskiem na mierzalne cele i długoterminowe korzyści. Dzięki temu nie tylko firmy finansowe mogą zwiększyć swoją efektywność operacyjną, ale również zyskać możliwość podejmowania decyzji w oparciu o szczegółowe dane. To pozwoli fintechom rozwijać inkluzywne rozwiązania dedykowane przyszłym pokoleniom.

Sukces AI w obsłudze klienta sektora finansowego będzie zależał od tego, jak sprawnie będzie on łączył nowe technologie z wiedzą i doświadczeniem ludzi. Wciąż ważne będzie dbanie o osobisty wymiar relacji z klientami, a na znaczeniu zyskiwać będzie dopasowywanie się do skomplikowanych regulacji legislacyjnych.