Стремительное внедрение искусственного интеллекта в управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) вызвало гонку среди организаций, особенно в банковском секторе. Привлекательность использования ИИ для очистки данных о клиентах перед внедрением последующих приложений ИИ очень велика. Однако в недавнем исследовании Forrester содержится убедительное предостережение против поспешного развертывания ИИ на неорганизованных CRM-данных без надежной стратегии управления данными и практики управления.
В отчете, составленном на основе опроса 773 глобальных руководителей, в том числе из финансовой и страховой отрасли, подчеркивается риск возникновения хаоса данных при использовании ИИ в неорганизованных CRM-данных без структурированного подхода к управлению. В исследовании подчеркивается, что перед внедрением ИИ в CRM-системы необходимо упорядочить данные и формализовать практику управления.
Исследование Forrester показало, что значительная часть компаний, возможно, действует слишком быстро: две трети респондентов признались в отсутствии формальной стратегии управления данными в масштабах всей компании. Несмотря на это, более половины опрошенных компаний уже используют искусственный интеллект для совершения торговых операций в Интернете и маркетинговой работы с клиентами. Кроме того, более 60 % планируют разработать инструменты ИИ для персонализированного взаимодействия с клиентами в течение следующего года. Такое поспешное внедрение CRM на базе ИИ без обеспечения надежной инфраструктуры данных делает компании уязвимыми к нежелательным последствиям.
Потенциал ИИ в банковской сфере огромен: в отчете McKinsey & Co говорится, что сектор может получить до 340 миллиардов долларов в год за счет применения ИИ. Однако в отчете также подчеркиваются риски, связанные с плохо обученными CRM, управляемыми искусственным интеллектом, такие как возникновение неточностей и утечка конфиденциальных данных о клиентах, а также возможность непреднамеренного дискриминационного поведения.
В свете этих выводов Forrester по заказу Salesforce дает пять ключевых рекомендаций по управлению ИИ в CRM:
1. Начните с чистых и унифицированных данных: Важность качественных, хорошо структурированных и чистых данных невозможно переоценить для получения значимых результатов работы алгоритмов ИИ.
2. Выходы ИИ требуют управления: Стандарты управления данными должны применяться ко всем результатам работы CRM на основе ИИ, обеспечивая точность, согласованность, защиту конфиденциальности и соответствие нормативным требованиям.
3. Ищите надежных внешних партнеров: Учитывая сложность интеграции ИИ, поиск внешних партнеров для создания и управления большими языковыми моделями имеет большое значение, а доверие является основным фактором при выборе поставщика.
4. Инвестиции в обучение сотрудников: Компаниям необходимо инвестировать в обучение сотрудников использованию ИИ, в частности, в различение различных типов ИИ, независимо от наличия общекорпоративных стратегий обработки данных.
5. Переосмыслите принципы совместной работы и производительности: Внедрение ИИ в CRM-решения дает возможность пересмотреть эволюцию рабочей силы, нацеливаясь на сотрудничество и повышение производительности, а не только на экономию средств.
Подводя итог, можно сказать, что, несмотря на огромные потенциальные преимущества ИИ в CRM для банков, к внедрению ИИ в CRM следует подходить с осторожностью, убедившись, что инфраструктура данных и практика управления надежно отлажены, прежде чем интегрировать ИИ в CRM-системы.
А затем «Добавить на главный экран».