Asiakkaiden yhdistäminen uudelleen

Rahoitusneuvojien todellisuus nykymaailmassa, jossa sääntöjen noudattaminen on yhä monimutkaisempaa ja teknologinen yhteys katkeaa, on se, että asiakkaiden neuvontaan käytetty aika vähenee.

McKinseyn raportti osoittaa, että asiakkuusjohtajat käyttävät jopa 70 prosenttia ajastaan muihin kuin neuvontaan liittyviin tehtäviin, kuten palveluun, hallintoon ja sääntelyn noudattamiseen - aikaa, joka olisi parempi käyttää neuvontaan ja vuorovaikutukseen asiakkaiden kanssa sekä tulojen tuottamiseen.

Miten yritykset joutuvat tällaiseen vähemmän tuottavaan kierteeseen? Monissa tapauksissa yrityksiltä puuttuu yhtenäinen alusta - asiakastietoja ja analytiikkaa varten on useita eri järjestelmiä, mikä johtaa tiedon kaaokseen ja toistuvaan työhön.

Lisäksi yritykset, joissa tietojenkäsittely on pitkälti manuaalista, juuttuvat loputtomaan raadollisen työn kiertokulkuun, joka johtaa tyytymättömiin työntekijöihin ja laiminlyötyihin asiakkaisiin.

Asiakkaat odottavat, että vuorovaikutus on kätevää, joustavaa, välitöntä ja henkilökohtaista - tämä on vaikea tehtävä, kun neuvonantajat käyttävät niin paljon aikaa muihin kuin neuvontaan liittyviin tehtäviin. Tekoälyä sisältävä tietotyön automatisointialusta voi auttaa automatisoimaan työnkulkuja, ja se voi "oppia" löytämään aiempien kokemusten perusteella merkityksen tiedoissa, käymään läpi valtavan tietomäärän ja tunnistamaan tiedoissa luokkia ja malleja.

Johtajien kannalta tämä tarkoittaa vähäarvoisen työn vähentämistä. Tekoälyjärjestelmät voivat tarkkailla, miten, mitä ja milloin käyttäjät käyttävät tietoja, ja antaa oivaltavaa opastusta, mitä enemmän järjestelmää käytetään ajan mittaan.

Henkilökohtaistaminen

Kun koneoppimisratkaisut tulevat "älykkäämmiksi" käsittelemällä enemmän yrityksen tietoja, ne oppivat tarjoamaan asiakkaille yksilöllisiä ratkaisuja, kuten:

• Aloittaminen: Erittäin yksilölliset kohdennetut tarjoukset, jotka perustuvat asiakassegmenttien ja väestöanalyyseihin.
• Salkku: Asiakkaan käyttäytymistietoihin, kuten kulutukseen tai tottumuksiin, perustuva taipumuksen mallintaminen.
• Sisältö asiayhteydessä: Koneoppiminen ja tekoäly tukevat sellaisten työnkulkujen luomista, joilla varmistetaan, että oikea tieto on saatavilla oikeaan aikaan.

Henkilökohtaista palvelua tehostamalla varainhoitoasiakkaat näkevät välittömiä tuloksia - tuotteita ja palveluja, jotka on suunniteltu ja rakennettu heidän yksilöllisten tarpeidensa pohjalta. Oikea tuote oikeaan aikaan.

Parempi prosessien tehokkuus = tyytyväiset työntekijät

Tekoälyn avulla tietotyön automatisointialusta voi tehdä päivittäisestä työstä palkitsevampaa - tiedon etsiminen, hallinta ja käyttö nopeutuu, jolloin front-, middle- ja back office -tiimit voivat keskittyä tuloksiin ja tavoitteisiin manuaalisen työn sijasta.

Tekoäly vähentää manuaalisiin tehtäviin käytettyä aikaa, ja tietotyöntekijöiden ei tarvitse miettiä, missä tietoja pitäisi säilyttää - alusta tunnistaa automaattisesti, mitä tiedot ovat, mihin ne liittyvät ja luo asianmukaisen työnkulun. Kukapa ei haluaisi työskennellä tällaisessa toimistossa?

Turvassa pysyminen, vaatimustenmukaisuus

Tekoälyllä toimivan ratkaisun avulla varainhoitajat voivat toteuttaa turvatoimenpiteitä ja sääntelyn muutoksia malleihin, asiakirjoihin ja työnkulkuihin automaattisen luokittelun avulla. Oikein luokiteltuja asiakirjoja on helppo analysoida, tarkistaa ja tarkastaa, jolloin työnkulut ja prosessit pysyvät hallinnassa ja tietovuodot estyvät. Voidaan luoda turvallisia portaaleja, jotka jakavat, vastaanottavat ja hyväksyvät arkaluonteisia tietoja ilman sähköpostiviestejä. Automatisoidut tietojen säilyttämiskäytännöt on helppo ottaa käyttöön, mikä varmistaa, että manuaalinen vaatimustenmukaisuuden noudattaminen on minimoitu.

Tekoälyä koskeva sääntely on siirtynyt niche-aiheesta valtavirtaan, kun sekä Yhdysvallat että EU ovat esittäneet näkemyksensä siitä, miten yhteiskunta voi valjastaa tämän teknologian oikealla tavalla. Vaikka tämä vaikuttaa siihen, miten varainhoitoa ja laajemmin rahoituspalvelualaa säännellään, se ei muuta sitä, mitä säännellään. Sääntelyssä keskitytään jatkossakin asiakastuloksiin sekä neuvonnan ja tuotteiden sopivuuteen.

Esimerkiksi Yhdysvaltain presidentti Joe Biden allekirjoitti hiljattain toimeenpanomääräyksen, ja EU:ssa hyväksyttiin uutta lainsäädäntöä, mikä osoittaa, miten vakavasti hallitukset suhtautuvat tekoälyn kasvuun kaikilla toimialoilla.

Muita edistysaskeleita sääntelyssä ovat:

• Euroopan komissio G7-maiden johtajat sopivat hiljattain tekoälyä koskevien periaatteiden ja vapaaehtoisten käytännesääntöjen julkaisemisesta.
• Joulukuuhun mennessä noin kymmenkunta Yhdysvaltain osavaltiota on hyväksynyt tekoälylainsäädäntöä, ja lisää osavaltioita on tulossa lainsäädäntöön vuonna 2024.
• Kuten Reutersin tuoreessa artikkelissa todetaan:

"Yhdysvaltojen liittovaltion tasolla ehdotetussa Yhdysvaltain tietosuoja- ja yksityisyydensuojalaissa hahmotellaan tekoälyä koskevia sääntöjä, mukaan lukien riskinarviointivelvoitteet, jotka vaikuttaisivat suoraan tekoälyteknologiaa kehittäviin ja hyödyntäviin yrityksiin. Yli vuosi sitten ehdotettu lakiehdotus on edelleen jumissa kongressissa. Yhdysvaltain hallitus on myös antanut ohjeita National Institute of Standards and Technologyn (NIST) kautta, kuten AI Risk Management Framework ja Secure Software Development Framework."

Yksi asia on selvä varallisuudenhoitoyrityksille - vaikka säädökset saattavat muuttua kehittyvän tekoälyn vuoksi, yksittäisten yritysten ja neuvonantajien on edelleen oltava vastuussa ja tilivelvollisia asiakastuloksista. Yritysten on aina pystyttävä selittämään ja todistamaan, miksi neuvoja annettiin ja ymmärsikö asiakas ne.

Tekoälyn kristallipallo

Kun tekoälyratkaisut ymmärtävät ja pystyvät paremmin luokittelemaan yrityksessä saatavilla olevaa tietoa, ne voivat siirtyä luokittelusta ennustamiseen ja tuottaa uutta ja käyttökelpoista tietoa varainhoitoyrityksen asiakaskunnan kasvattamiseksi.

Työntekijät voivat käyttää avustavaa tekoälytekniikkaa kysyä kohdennettuja kysymyksiä asiakirjoista tai tehdä yhteenvetoja asiakirjoista kaupan toteutuksen vahvistamiseksi. Lisäksi johtajat voivat kasvattaa prospektointipohjaansa käyttämällä tekoälyä ennakoivien tietojen keräämiseen - toimialatiedot, sosiaalinen media, markkinat/kohdedemografia ja keskeiset
yritysten tärkeimmät kontaktit.

Kuten edellä mainitussa PwC:n raportissa muistutetaan, varainhoitajien on tehtävä viisaasti valintoja tulevien teknologiainvestointien suhteen, jotta he voivat jatkossakin sopeutua kehittyviin sijoittajatarpeisiin ja markkinaolosuhteisiin ja samalla ottaa huomioon siirtymisen kohti yksilöllisempiä, digitaalisia ratkaisuja."

"Yritykset, jotka pystyvät tehokkaasti hyödyntämään teknologiaa, luomaan merkittäviä yhteyksiä uusiin ja nykyisiin asiakkaisiin ja tarjoamaan poikkeuksellisia asiakaskokemuksia, ovat hyvissä asemissa menestyäkseen tässä nopeasti kehittyvässä ympäristössä."

Oletko valmis oppimaan lisää M-Files?

Tutustu ilmaiseen kokeilujaksoon ja selvitä, miten M-Files auttaa valmistajia lisäämään tehokkuutta, varmistamaan vaatimustenmukaisuuden ja saavuttamaan projektimenestystä.

Rekisteröidy tänään