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.