27 maart 2025
0 Reactie(s)

27 maart 2025

Hoe kunnen banken meer personaliseren met AI? 

Banken hebben momen­teel te maken met uitda­gende markt­om­stan­dig­heden, zoals de hoge rente, toene­mende concur­rentie en stren­gere regel­ge­ving. Tegelij­ker­tijd biedt de doorbraak van AI interes­sante kansen om meer dan ooit te perso­na­li­seren, als een onder­schei­dend alter­na­tief voor de tradi­ti­o­nele ‘one-size-fits-all’-benadering richting klanten. AI biedt banken de kans om op maat gemaakte producten te ontwik­kelen en de processen te  optima­li­seren. Maar ook bevei­li­ging naar een hoger niveau te tillen, de digitale trans­for­matie te versnellen en de klant­er­va­ring te verbe­teren. Alleen hoe pak je dat nu aan?

AI benutten richting klanten 

Nu de uitgaven van banken aan AI-toepas­singen naar verwach­ting bijna gaan verdub­belen, van $ 31,3 miljard vorig jaar naar $ 55,2 miljard in 2027, verwachten ze ook een rende­ment op hun inves­te­ringen. In het bijzonder zullen veel banken zich willen aansluiten bij de groep onder­ne­mingen die zich volgens ISG meer richten op perso­na­li­satie en klant­be­trok­ken­heid. Banken die zich hierop focussen, kunnen zich onder­scheiden in een compe­ti­tie­vere markt.

Dit kan onder andere met AI-gestuurde spraak­as­sis­tenten en virtuele bankme­de­wer­kers, die een steeds realis­ti­schere en effec­tie­vere ervaring bieden aan klanten. Sommige AI-modellen beschikken ook over native language proces­sing, zodat ze met klanten in hun voorkeurs­taal kunnen commu­ni­ceren. Dit voegt een dieper niveau van perso­na­li­satie toe aan de inter­actie met klanten, om ze van rekening­hou­ders naar gewaar­deerde partners op te waarderen.

Banken kunnen ook voorspel­lende AI- en ML-modellen benutten om op maat gemaakte persona-gebaseerde producten te creëren, die in vergaande mate geper­so­na­li­seerd zijn. Verder kan AI helpen bij het opbouwen van dynami­sche profielen van indivi­duele klanten en hen geper­so­na­li­seerde finan­ciële producten en diensten aanbieden, die snel waarde kunnen opleveren. Wanneer klanten het gevoel hebben dat ze echt gehoord worden en producten aange­boden krijgen die zijn afgestemd op hun speci­fieke behoeften, is de kans groter dat ze gebruik­maken van de aange­boden diensten en ook voor langere tijd klant blijven.

Op basis van inzichten in consu­men­ten­data maakt AI ook de ontwik­ke­ling van producten met een hogere conver­sieratio mogelijk. Door modellen grote hoeveel­heden data te laten analy­seren, kunnen banken consu­men­ten­groepen met onver­vulde eisen vinden en werken aan het identi­fi­ceren en creëren van oplos­singen die beter bij hun behoeften passen. In de praktijk kan dit ertoe leiden dat banken light-touch beleg­gings­pro­ducten gaan uitrollen om het voor drukke veelver­die­ners gemak­ke­lijk te maken om geld van betaal­re­ke­ningen over te maken, of cashback-beloningen intro­du­ceren om regel­ma­tige credit­card­uit­gaven onder jonge mensen te stimu­leren. Boven­dien kunnen banken die een datage­stuurde strategie hanteren, de risico’s van product­ont­wik­ke­ling vermin­deren en de winst­ge­vend­heid verhogen.

Anticiperen op de uitdagingen van AI

Ondanks het enorme poten­tieel dat AI heeft om de finan­ciële sector te trans­for­meren, moeten banken ethische en regel­ge­vende normen voorop stellen bij het starten van het AI-adoptie­proces. De Europese AI Act, die in mei 2024 is goedge­keurd, bevat belang­rijke regel­ge­ving waaraan banken moeten voldoen bij het gebruik van AI. Ook wereld­wijd lijkt de regel­ge­ving voor het gebruik van AI de komende jaren strenger te worden.

Om volledig te profi­teren van het nieuwe tijdperk van klant­ge­richt­heid, doen banken er verstandig aan een proac­tieve, conforme aanpak te hanteren. Hier volgen vier cruciale gebieden waar finan­ciële organi­sa­ties rekening mee moeten houden:

  1. Trans­pa­rantie – Veel AI-algoritmen zijn gebaseerd op een ‘black-box’-architectuur, wat zorgen oproept over trans­pa­rantie. Dit maakt het moeilijk om te identi­fi­ceren hoe beslis­singen worden genomen, fouten op te sporen, of vooroor­delen binnen het model te begrijpen. Voor banken zijn de impli­ca­ties aanzien­lijk. Zonder trans­pa­rantie over hoe AI werkt, kunnen de resul­taten een nadelige impact hebben op het dagelijks leven. Bijvoor­beeld als het gaat om het beoor­delen van de krediet­waar­dig­heid van klanten, of het leveren van geper­so­na­li­seerde diensten. Banken moeten kunnen uitleggen hoe AI-modellen ethische aanbe­ve­lingen doen, conform de kaders voor best practices en naleving van regel­ge­ving zoals de AVG. Dit zal helpen om eerlijk en ethisch gebruik van klant­data te waarborgen en mogelijk misbruik te voorkomen.
  1. Datapri­vacy en ‑regule­ring – Elk gebruik van klant­ge­ge­vens roept zorgen op over de privacy, die kunnen toenemen door AI. Banken moeten zich houden aan strikte normen voor databe­scher­ming, zoals de AVG, om te garan­deren dat klant­ge­ge­vens veilig en verant­woord worden verwerkt. Het niet naleven van deze priva­cy­ve­r­eisten kan leiden tot forse boetes en kostbare reputa­tie­schade. Boven­dien worden de regel­ge­vings­ka­ders regel­matig uitge­breid, dus moeten banken op de hoogte blijven van deze ontwik­ke­lingen om naleving te kunnen garanderen.
  1. Bias – AI-algoritmen zijn zo goed als de data waarop ze zijn getraind. Wanneer de trainings­data niet nauwkeurig is, kan dit vooroor­delen versterken en resul­teren in discri­mi­ne­rende uitkom­sten. Een recent onder­zoek wees zelfs uit dat 67% van de onder­vraagde managers zich zorgen maakt over het nemen van beslis­singen op basis van bevoor­oor­deelde resul­taten. Banken moeten garan­deren dat AI-modellen zijn ontworpen met eerlijk­heid en inclu­si­vi­teit voorop. Alleen dan is elke mogelijke voorin­ge­no­men­heid te elimi­neren die speci­fieke klant­ca­te­go­rieën kan benadelen.
  1. Hallu­ci­na­ties – Als door AI gegene­reerde outputs met fouten onont­dekt blijven, kunnen ze ertoe leiden dat banken ongel­dige risico­be­oor­de­lingen, slecht finan­cieel advies en verkeerde beleg­gings­in­zichten leveren. Banken moeten sterke validatie- en monito­ring­sys­temen opzetten om hallu­ci­na­ties te detec­teren en te elimi­neren. Door dit te doen, wordt zowel de betrouw­baar­heid als de nauwkeu­rig­heid van de AI-systemen die banken gebruiken, gewaarborgd.

Vruchten plukken van AI

AI biedt interes­sante kansen voor banken. Maar voor elke finan­ciële organi­satie zijn klanten de funde­ring van het bedrijf en als ze hun vertrouwen schaden door AI-misbruik, lopen ze het risico om markt­aan­deel te verliezen aan concur­renten. Banken die de AI-techno­logie omarmen met ethiek in gedachten, zullen bijdragen aan een digitale toekomst met vergaand geper­so­na­li­seerde diensten en klant­re­la­ties en een lange termijn groei­per­spec­tief. Begin daarom snel actie te ondernemen.

Ravishankar Subramanian

Ravishankar Subramanian

Ravishankar Subramanian is Executive Vice President & Head Banking Practice bij Hexaware Technologies

0 Reactie(s)

121 weergaven

Gerelateerde berichten

SAP: wie niet inzet op agentic AI, verliest controle over de supplychain

SAP: wie niet inzet op agentic AI, verliest controle over de supplychain

Adviesraad Internationale Vraagstukken: ‘Stel democratische waarden centraal in internationale AI-strategie’

Adviesraad Internationale Vraagstukken: ‘Stel democratische waarden centraal in internationale AI-strategie’

‘Ondanks groeiende interesse in AI, besteden bedrijven jaarlijks miljoenen aan PowerPoint’

‘Ondanks groeiende interesse in AI, besteden bedrijven jaarlijks miljoenen aan PowerPoint’

AccuWeather maakt zijn Lightning Network dataset over bliksem en onweer beschikbaar voor AI-toepassingen

AccuWeather maakt zijn Lightning Network dataset over bliksem en onweer beschikbaar voor AI-toepassingen

Geen berichten gevonden.

0 Reactie(s)

0 reacties

Reacties gesloten

De reactiemogelijkheid is verlopen. (14 dagen)

Pin It on Pinterest

Share This