金融行业的从业者对 AI 并不陌生,在采用 AI/ML 技术方面几乎领先于其他所有行业。生成式 AI 为金融营销开辟了一组新的用例:超个性化内容、更具吸引力的客户体验、更好的洞察力,甚至运营效率。
商道童言(Innovationcase)留意到,生成式人工智能在银行业的应用在于它如何与客户关系管理(CRM)相融合。这种生成式 AI 和 CRM 的混合依赖于精确的消费者数据来生成高度相关和高度吸引人的内容,有助于提高转化率、使用率和忠诚度绩效指标。
数字经济应用实践专家骆仁童表示,AIGC能够通过大量数据和机器学习算法的支持,提供更加高效、精准的金融营销服务,从而为金融营销带来更多新的可能性。
随着金融服务营销人员开始探索生成式人工智能的应用,以下是这些技术可以在实践中使用的四个领域:
1. 个性化内容
生成式 AI 可以使公司能够跨渠道(即电子邮件、社交媒体、电视和其他视频)创建精心定制的营销活动。
• 针对个人层面量身定制的营销信息和数字广告。
生成式 AI 可以生成适合个人的标题、文本和图像。例如,一家银行可以锁定一名从事科技工作的 28 岁单身男性;住在得成都;租一间公寓,等等。这些数据点可以通知 AI 为捆绑服务生成广告单元,并将产品定位、消息传递和图像的独特组合针对该个人进行优化。虽然这种定制在过去在理论上是可行的,但生成式 AI 使其变得实用,使营销人员能够快速、廉价地进行大规模定制。
• 大规模个性化内容制作。
使用生成式人工智能,金融服务机构可以发布更多相关文章、视频/动画和音频内容。他们可以更快、更有效地做到这一点。例如,银行的信托和投资销售部门可以根据客户的确切人生阶段和兴趣(包括他们的年龄、风险承受能力、资产、目标、过去的行为和兴趣)制定投资建议。该时事通讯可能有数百甚至数千种排列方式,每个版本都针对特定的客户微细分市场。虽然人类专家将在监督和批准人工智能生成的内容方面发挥关键作用,但该技术可实现大规模定制。
• 自定义参与度。
当消费者与品牌的网站或移动应用程序互动时,生成式人工智能可以推动高度定制、优化的体验。例如,零售银行可以根据潜在客户的位置和分支距离为他们提供定制的站点体验。当与可以在个人身份级别识别访问者的身份管理平台结合使用时,甚至可以根据兴趣、生活阶段和潜在的产品兴趣进一步定制体验。
2. 聊天机器人和虚拟助手
生成式人工智能聊天机器人和虚拟助手通过提供 24/7 全天候支持、回答常见问题并指导客户完成复杂流程来改善客户体验。
• 更高效、更高质量的服务自动化。
生成式人工智能结合了自然语言处理和预测算法,可以更好地与金融服务客户进行对话。例如,生成式人工智能可以通知自动化客户服务,甚至可以扫描语气和情绪状态。
• 更好的客户入职体验。
生成式人工智能确保客户信息的上传和可用性,并提供高度个性化的建议和后续步骤。更重要的是,可以捕获客户体验数据并将其反馈给人工智能,从而提高系统预测和响应客户需求的能力。
• 对话指导、服务和教育。
当与集成的 CRM 平台一起使用时,生成式人工智能可以梳理平台上生成的所有客户案例记录,并即时生成相关内容。这些可以在实时或通过虚拟助理或聊天功能呈现给客户之前由人工代理(即顾问、服务代表、分支机构人员)进行审查和修改。关键是生成式 AI 比传统方法提供更快、更明智的响应。
3. 提高客户洞察力
生成式人工智能可以通过分析大量客户数据、联系历史和营销活动绩效,帮助金融服务公司更深入地了解其营销活动。
此信息可用于为潜在客户制定营销策略,提高保留率和忠诚度,并改善整体消费者体验。例如,信用卡发行商可以分析支出数据以预测活动或行为,并提供高度个性化的消息、优惠和内容。
4、提高运营效率
生成式 AI 可以自动执行日常任务,让金融服务营销团队腾出时间专注于更具战略意义的计划。这些任务的范围从编译和组织信息到批量生产常规内容(法律、市场更新)。
这可以提高效率、节省成本并更好地利用资源。
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骆仁童老师主讲课程:智慧应用 | 数字技术 | 人工智能 | 数字化转型 | 创新与创业