ఫిన్టెక్లు కస్టమర్లకు మెరుగైన అనుభవాన్ని అందించడానికి ఏ AI టూల్స్ ఉపయోగిస్తున్నాయి?
కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఫిన్టెక్లు ప్రధానంగా ఐదు రకాల కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI టూల్స్పై ఆధారపడతాయి: సంభాషణాత్మక చాట్బాట్లు, AI-ఆధారిత మోసం గుర్తింపు, రోబో-అడ్వైజరీ టూల్స్, పర్సనలైజేషన్ ఇంజిన్లు, మరియు AI-ఆధారిత క్రెడిట్ స్కోరింగ్. 151 దేశాలలోని 203 ఫిన్టెక్లు మరియు 149 సాంప్రదాయ ఆర్థిక సంస్థలపై కేంబ్రిడ్జ్ సెంటర్ ఫర్ ఆల్టర్నేటివ్ ఫైనాన్స్ నిర్వహించిన సర్వేలో ఫిన్టెక్లు ఈ టూల్స్ అమలులో స్థిరంగా ముందున్నాయని తేలింది, మరియు అతిపెద్ద అంతరం మొబైల్ మనీలో ఉంది: 51% ఫిన్టెక్లు అక్కడ AI ఉపయోగిస్తుండగా, సాంప్రదాయ సంస్థలలో ఇది కేవలం 26% మాత్రమే. ఈ 25-పాయింట్ అంతరం, ఫిన్టెక్లు రోజువారీ డబ్బు లావాదేవీలలో AI ను ఎలా నేరుగా చేర్చుతున్నాయో చూపిస్తుంది, చాట్ సపోర్ట్ నుండి రియల్-టైమ్ మోసం అలర్ట్ల వరకు.
ఈ నమూనా దాదాపు ప్రతి టచ్పాయింట్లోనూ కనిపిస్తుంది. చాట్బాట్లు రోజంతా సాధారణ బ్యాలెన్స్ చెక్లు మరియు వివాదాలను నిర్వహిస్తాయి. మోసం మోడళ్లు మిల్లీసెకన్లలో లావాదేవీలను మదింపు చేస్తాయి, డబ్బు ఖాతా నుండి బయటకు వెళ్లే ముందే అసాధారణ మొబైల్ మనీ బదిలీలను గుర్తిస్తాయి. రోబో-అడ్వైజరీ టూల్స్ ముడి ఖాతా డేటాను సాధారణ భాషలో సూచనలుగా మారుస్తాయి, పర్సనలైజేషన్ ఇంజిన్లు వాస్తవ ఖర్చు నమూనాల ఆధారంగా యాప్ కంటెంట్ మరియు నోటిఫికేషన్లను సర్దుబాటు చేస్తాయి. క్రెడిట్ స్కోరింగ్ మోడళ్లు క్రమంగా ప్రత్యామ్నాయ డేటాను—యుటిలిటీ బిల్లులు, మొబైల్ టాప్-అప్లు, లావాదేవీ చరిత్ర—ఉపయోగించి సాంప్రదాయ క్రెడిట్ ఫైల్ లేని కస్టమర్లను మదింపు చేస్తున్నాయి, మరియు మొబైల్ మనీ వినియోగదారులు ఈ సమూహంలో పెద్ద భాగం.
ఈ నమూనాలు, Why Fintechs Are Outpacing Traditional Banks in Customer-Facing AI Adoption అనే పిల్లర్ విశ్లేషణలో చర్చించిన విస్తృత ప్రశ్న యొక్క కేంద్రంలో ఉన్నాయి: ఫిన్టెక్లు ఎక్కువగా డిజిటల్-ఫస్ట్, మొబైల్-ఫస్ట్ ఉత్పత్తులుగా నిర్మించబడ్డాయి, కాబట్టి AI సహజంగానే కస్టమర్ ప్రయాణంలో ఇమిడిపోతుంది, పాత వ్యవస్థలపై తర్వాత జోడించడం కాదు. ఈ వ్యాసం ప్రత్యేకంగా ఏ AI టూల్ వర్గాలు ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తున్నాయో, మొబైల్ మనీ అంతరం ఎందుకు నిరంతరం పెరుగుతోందో, మరియు ఫిన్టెక్ యాప్ను సాంప్రదాయ బ్యాంక్ డిజిటల్ సేవతో పోల్చే వారికి దీని అర్థం ఏమిటో పరిశీలిస్తుంది, rupiya.ai వంటి వనరుల ద్వారా ఈ మార్పులను అనుసరించే పాఠకులతో సహా.
భావన వివరణ
కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI అంటే వినియోగదారుడు నేరుగా పరస్పర చర్య చేసే లేదా వారి అనుభవాన్ని కనిపించేలా రూపొందించే ఏదైనా వ్యవస్థ, అంతర్గత రిస్క్ మోడలింగ్ లేదా కంప్లయన్స్ కోసం ఉపయోగించే బ్యాక్-ఆఫీస్ AI కి భిన్నంగా. బ్యాలెన్స్ ప్రశ్నకు సమాధానం ఇచ్చే చాట్బాట్ కస్టమర్-ఫేసింగ్; అంతర్గత లెడ్జర్లను సరిపోల్చే మోడల్ కాదు. కేంబ్రిడ్జ్ సర్వే ప్రత్యేకంగా ఈ కస్టమర్-ఫేసింగ్ వర్గాన్నే కొలిచింది, అందుకే మొబైల్ మనీ ఫలితం గుర్తించదగినది: ఇది కస్టమర్లు తమ సొంత డబ్బును పంపేటప్పుడు, స్వీకరించేటప్పుడు లేదా తనిఖీ చేసేటప్పుడు ఎదుర్కొనే AI ను సూచిస్తుంది.
ఫిన్టెక్ ఉత్పత్తులలో ఐదు విస్తృత టూల్ వర్గాలు పదేపదే కనిపిస్తాయి. సంభాషణాత్మక AI లో ప్రశ్నలను పరిష్కరించే లేదా వినియోగదారులకు పనులలో మార్గనిర్దేశం చేసే చాట్ మరియు వాయిస్ ఇంటర్ఫేస్లు ఉంటాయి. మోసం గుర్తింపు AI అసాధారణతలను పట్టుకోవడానికి రియల్ టైమ్లో లావాదేవీలను పర్యవేక్షిస్తుంది. రోబో-అడ్వైజరీ టూల్స్ ఏ మానవ సలహాదారు లేకుండా పొదుపు లేదా బడ్జెట్పై స్వయంచాలక మార్గదర్శకత్వం అందిస్తాయి. పర్సనలైజేషన్ ఇంజిన్లు ప్రవర్తనా డేటాను ఉపయోగించి వినియోగదారుడు ఏమి చూస్తారో నిర్ణయిస్తాయి. AI క్రెడిట్ స్కోరింగ్ సాంప్రదాయ మరియు ప్రత్యామ్నాయ డేటా రెండింటినీ ఉపయోగించి క్రెడిట్ యోగ్యతను మదింపు చేస్తుంది. ఫిన్టెక్లు తరచుగా వీటిలో అనేకాన్ని ఒకే యాప్లో మిళితం చేస్తాయి, తద్వారా కస్టమర్కు వేర్వేరు వ్యవస్థల బదులు ఒకే సున్నితమైన అనుభవం లభిస్తుంది.
ఈ వర్గాలలో ఏదీ ఫిన్టెక్లకు మాత్రమే ప్రత్యేకమైనది కాదు; సాంప్రదాయ బ్యాంకులు కూడా ఈ ఐదింటి యొక్క తమ సొంత వెర్షన్లను ఉపయోగిస్తాయి. సర్వే హైలైట్ చేసే వ్యత్యాసం ఏమిటంటే కస్టమర్-ఫేసింగ్ స్థాయిలో అమలు యొక్క లోతు మరియు దృశ్యమానత, ముఖ్యంగా మొబైల్ మనీలో, ఇక్కడ ఫిన్టెక్లు AI ను అదనపు ఫీచర్గా జోడించకుండా ప్రధాన ఉత్పత్తిలోనే నిర్మించాయి.
ఇది ఇప్పుడు ఎందుకు ముఖ్యమైనది
మొబైల్ మనీ లక్షలాది మంది ప్రజలకు ప్రాథమిక ఆర్థిక టచ్పాయింట్గా మారింది, ముఖ్యంగా బ్యాంక్ శాఖలు తక్కువగా ఉన్న చోట. ఆ ఛానెల్లో AI చేర్చబడినప్పుడు, మొదటిసారి వినియోగదారుడు అధికారిక ఆర్థిక సేవలను ఎలా అనుభవిస్తారో అది నేరుగా రూపొందిస్తుంది. ఇక్కడ 25-పాయింట్ అంతరం అంటే చాలా మంది మొబైల్ మనీ వినియోగదారులు ఇప్పటికే AI-ఆధారిత మోసం అలర్ట్లు మరియు సంభాషణాత్మక మద్దతుతో అనుసంధానమవుతున్నారు, సాంప్రదాయ సంస్థల వినియోగదారులు అదే పనుల కోసం ఇప్పటికీ మాన్యువల్ ప్రక్రియలపై ఆధారపడవచ్చు.
ఒక వ్యక్తి ఆర్థిక జీవితంలోని ఒక భాగంలో ఏర్పడిన అంచనాలు ఇతర భాగాలకు కూడా బదిలీ అవుతాయి. మొబైల్ మనీ యాప్లో తక్షణ, AI-ఫ్లాగ్ చేయబడిన మోసం అలర్ట్లను పొందే వ్యక్తి, సాంప్రదాయ బ్యాంక్ ఖాతాతో సహా ప్రతి ఆర్థిక ఉత్పత్తి నుండి అదే స్థాయి స్పందనను ఆశించడం మొదలుపెడతారు. ఇది ప్రతి సంస్థకూ ఏకకాలంలో ప్రమాణాన్ని పెంచుతుంది. వెనుకబడిన సంస్థలను వారి స్వంత గత సేవా స్థాయిలతో కాకుండా, కస్టమర్ తమ ఆర్థిక జీవితంలో ఎక్కడైనా అనుభవించిన అత్యంత వేగవంతమైన, అత్యంత స్పందించే అనుభవంతో పోల్చి అంచనా వేస్తారు.
ఈ రంగాన్ని AI ఎలా మారుస్తోంది
సంభాషణాత్మక AI స్క్రిప్టెడ్ మెనూలను దాటి చాలా ముందుకు వెళ్లింది. ఆధునిక చాట్ మరియు వాయిస్ అసిస్టెంట్లు వైవిధ్యమైన పదజాలాన్ని అర్థం చేసుకుంటాయి, సంబంధిత ఖాతా వివరాలను తీసుకువస్తాయి, మరియు కార్డును ఫ్రీజ్ చేయడం వంటి బహుళ-దశల పనులను పూర్తి చేస్తాయి, తరచుగా మానవ ఏజెంట్కు వెళ్లకుండానే. మొబైల్ మనీలో ఇది ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే చాలా మంది వినియోగదారులు స్థానిక భాషలలో లేదా పరిమిత అక్షరాస్యతతో లావాదేవీలు చేస్తారు, కాబట్టి అనువైన సంభాషణాత్మక ఇంటర్ఫేస్లు సహాయం పొందడంలో అడ్డంకిని తగ్గిస్తాయి. ప్రతిస్పందన సమయం గంటల నుండి సెకన్లకు తగ్గవచ్చు, ఇది వివాదాస్పద బదిలీ వంటి సమయ-సున్నితమైన సమస్యలకు విలువైనది.
మోసం గుర్తింపు AI రక్షణను రియాక్టివ్ నుండి ప్రోయాక్టివ్కు మారుస్తుంది. స్టేట్మెంట్ తనిఖీ చేసిన తర్వాత అనధికార కార్యకలాపాన్ని కనుగొనే బదులు, లావాదేవీ నమూనాలపై శిక్షణ పొందిన మోడళ్లు అనుమానాస్పద మొబైల్ మనీ బదిలీని అది ప్రారంభమైన కొన్ని సెకన్లలోనే ఫ్లాగ్ చేయగలవు లేదా ఆపగలవు. ఇది అధిక-పరిమాణం, తక్కువ-విలువ కలిగిన మొబైల్ మనీ పర్యావరణ వ్యవస్థలలో ప్రత్యేకంగా ముఖ్యమైనది, ఇక్కడ మోసం వేగంగా వ్యాపించగలదు మరియు తర్వాత గుర్తించడం కష్టం. కస్టమర్-ఫేసింగ్ అంశం—తక్షణ అలర్ట్, వన్-టాప్ నిర్ధారణ, సాధారణ భాషలో వివరణ—ఒక సాంకేతిక భద్రతా చర్యను నమ్మకం యొక్క కనిపించే సంకేతంగా మారుస్తుంది.
రోబో-అడ్వైజరీ మరియు పర్సనలైజేషన్ ఇంజిన్లు కలిసి పనిచేసి మార్గదర్శకత్వాన్ని సాధారణ బదులు వ్యక్తిగతంగా సంబంధితంగా చేస్తాయి, వాస్తవ ఆదాయ నమూనాకు అనుగుణంగా సమయానుకూల పొదుపు సూచనను ప్రదర్శించడం లేదా సమీక్షించదగిన వర్గాన్ని హైలైట్ చేయడం వంటివి చేస్తాయి. AI క్రెడిట్ స్కోరింగ్ ఈ మార్పును యాక్సెస్కు కూడా విస్తరిస్తుంది: మొబైల్ మనీ లావాదేవీ చరిత్ర వంటి ప్రత్యామ్నాయ డేటాను చేర్చడం ద్వారా, ఇది సాంప్రదాయ క్రెడిట్ బ్యూరోలకు కనిపించని కస్టమర్లను మదింపు చేయగలదు. కలిసి, ఈ టూల్స్ అనుభవాన్ని ఒకే-పరిమాణం-అందరికీ ఉత్పత్తి నుండి వ్యక్తిగత ఆర్థిక ప్రవర్తనకు స్పందించే అనుభవం వైపు మారుస్తాయి.
నిజ ప్రపంచ ప్రపంచవ్యాప్త ఉదాహరణలు
సబ్-సహారన్ ఆఫ్రికా మరియు దక్షిణ ఆసియాలోని కొన్ని ప్రాంతాలలో, మొబైల్ మనీ ప్లాట్ఫారమ్లు కస్టమర్ మద్దతును అనేక స్థానిక భాషలలో అందుబాటులో ఉన్న AI చాట్ ఇంటర్ఫేస్ల ద్వారా క్రమంగా అందిస్తున్నాయి, దీని వలన వినియోగదారులు ఒక ఏజెంట్ను వ్యక్తిగతంగా సందర్శించకుండా విఫలమైన బదిలీ లేదా మరచిపోయిన పిన్ రీసెట్ వంటి సాధారణ సమస్యలను పరిష్కరించుకోగలరు. శాఖ ప్రవేశం పరిమితంగా ఉన్న మరియు మొబైల్ ఫోన్ తరచుగా కస్టమర్ యొక్క ప్రాథమిక పరికరంగా ఉన్న ప్రాంతాలలో ఇది ముఖ్యమైనది. ఇక్కడ మెరుగుదల అధునాతనత గురించి కాకుండా అందుబాటు గురించి ఎక్కువ: ఏ సమయంలోనైనా, తెలిసిన భాషలో పనిచేసే మద్దతు ఛానెల్.
ఆగ్నేయ ఆసియా మరియు లాటిన్ అమెరికాలోని కొన్ని ప్రాంతాలలో, డిజిటల్ రుణదాతలు మరియు మొబైల్-ఫస్ట్ యాప్లు తక్కువ లేదా అస్సలు లేని అధికారిక క్రెడిట్ చరిత్ర ఉన్న కస్టమర్లకు చిన్న రుణాలను విస్తరించడానికి AI క్రెడిట్ స్కోరింగ్ను వర్తింపజేస్తున్నాయి, దీని కోసం అవి తనఖా లేదా జీతం స్లిప్ల బదులు లావాదేవీ క్రమబద్ధత మరియు మొబైల్ మనీ వినియోగం వంటి సంకేతాలను ఉపయోగిస్తాయి. కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI ఇప్పటికే ఉన్న ప్రక్రియలను కేవలం వేగవంతం చేయడం కంటే యాక్సెస్ను ఎలా విస్తరించగలదో, గతంలో మినహాయించబడిన సమూహాన్ని సేవించదగిన కస్టమర్ విభాగంగా ఎలా మార్చగలదో ఇది వివరిస్తుంది.
మొబైల్ మనీ యాప్లు తమ హోమ్ స్క్రీన్లు మరియు నోటిఫికేషన్లను ఎలా నిర్మిస్తాయో అందులో కూడా పర్సనలైజేషన్ కనిపిస్తుంది—పునరావృత బిల్లు చెల్లింపు, ఎయిర్టైమ్ టాప్-అప్, ఒక లక్ష్యం కోసం పొదుపు—ఇవన్నీ స్థిర మెనూ బదులు వినియోగదారు యొక్క సొంత లావాదేవీ చరిత్రపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఇదే యాప్లలోని మోసం గుర్తింపు వ్యవస్థలు తరచుగా సాధారణ లోపం సందేశం బదులు, లావాదేవీ ఆలస్యమైనప్పుడు, సాధారణ భాషలో వివరణను చూపుతాయి. ఈ డిజైన్ ఎంపికలు ఫిన్టెక్ కస్టమర్ అనుభవం తరచుగా సాంప్రదాయ బ్యాంకింగ్ యాప్ కంటే ఎక్కువ స్పందించేలా ఎందుకు అనిపిస్తుందో అనేదానికి పెద్ద కారణం.
ఆచరణాత్మక ఆర్థిక సూచనలు
ఫిన్టెక్ యాప్ను సాంప్రదాయ బ్యాంక్ డిజిటల్ సేవతో పోల్చే ఎవరైనా, కేవలం మార్కెటింగ్ భాష బదులు కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI యొక్క నిర్దిష్ట సంకేతాల కోసం చూడవచ్చు: చాట్ మద్దతు పదేపదే ఎస్కలేషన్ లేకుండా సమస్యలను పరిష్కరిస్తుందా, మోసం అలర్ట్లు దాదాపు తక్షణమేనా, మరియు ఖర్చు సారాంశాలు సాధారణ వర్గాల బదులు వాస్తవ వ్యక్తిగత నమూనాలను ప్రతిబింబిస్తాయా? ఇవి అనుభవంలో AI ఎంత లోతుగా ఇమిడి ఉందో సూచించే ఆచరణాత్మక, గమనించదగిన సూచికలు, మరియు సాంకేతిక నేపథ్యం లేకుండానే పోలికకు ఉపయోగపడతాయి.
AI-ఉత్పత్తి చేసిన సూచనలను, అవి రోబో-అడ్వైజరీ ఫీచర్ నుండి వచ్చినా లేదా వ్యక్తిగతీకరించిన సూచన నుండి వచ్చినా, తుది సమాధానం బదులు ప్రారంభ బిందువుగా పరిగణించడం కూడా విలువైనది. ఈ టూల్స్ అందుబాటులో ఉన్న డేటాలోని నమూనాల నుండి పనిచేస్తాయి, వ్యక్తిగత పరిస్థితుల పూర్తి చిత్రం నుండి కాదు, కాబట్టి ఇవి స్వతంత్ర తీర్పుకు లేదా, తగినప్పుడు, లైసెన్స్ పొందిన ఆర్థిక నిపుణుడికి ప్రత్యామ్నాయం కాదు. ఒక ప్లాట్ఫారమ్ తన AI-ఆధారిత మోసం అలర్ట్లు లేదా క్రెడిట్ నిర్ణయాలను ఎలా వివరిస్తుందో సమీక్షించడం—వివరణ లేకుండా ఫ్లాగ్ లేదా తిరస్కరణను అంగీకరించడం బదులు—సేవా ప్రదాత ఫిన్టెక్ అయినా సాంప్రదాయ సంస్థ అయినా సరైన అలవాటు.
భవిష్యత్తు దృక్పథం
ప్రస్తుత ధోరణి కొనసాగితే, ఫిన్టెక్లు మరియు సాంప్రదాయ సంస్థల మధ్య కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI అంతరం మొబైల్ మనీ మరియు ఇతర అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ సేవలలో అత్యధికంగా ఉండే అవకాశం ఉంది, ఎందుకంటే ఇక్కడే ఫిన్టెక్లు మొదటి నుండి తమ ఉత్పత్తి రూపకల్పనను కేంద్రీకరించాయి. పాత కోర్ బ్యాంకింగ్ వ్యవస్థలు కలిగిన సాంప్రదాయ సంస్థలకు అదే లోతులో AI ను చేర్చడానికి పెట్టుబడి పెట్టాలనే కోరిక ఉన్నప్పటికీ ఎక్కువ అమలు చక్రాలు అవసరం కావచ్చు. ఒకే వర్గంలో 25-పాయింట్ అంతరం, ఫిన్టెక్లు ప్రతిచోటా సమానంగా ముందున్నాయని కాకుండా, స్వీకరణ అసమానంగా ఉందని సూచిస్తుంది.
కాలక్రమేణా, పోటీ ఒత్తిడి మరింత సాంప్రదాయ సంస్థలను కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI పెట్టుబడికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి ప్రేరేపించే అవకాశం ఉంది, ముఖ్యంగా మొబైల్-ఫస్ట్ ఛానెల్లలో, ఇది కొన్ని మార్కెట్లలో అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది, మరికొన్నింటిలో అది కొనసాగుతుంది. కస్టమర్ల కోసం, దీని అర్థం బహుశా ప్రాథమిక అంచనాలలో క్రమంగా అభిసరణం—వేగవంతమైన మద్దతు, ప్రోయాక్టివ్ మోసం అలర్ట్లు, మరియు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మార్గదర్శకత్వం విభేదించే ఫీచర్ల బదులు ప్రమాణంగా మారడం. rupiya.ai లోని విశ్లేషణతో సహా ఈ మార్పును అనుసరించే పాఠకులు, సంభాషణ సంస్థలు ఈ టూల్స్ను స్వీకరిస్తాయా లేదా అనే దాని నుండి, వాటిని ఎంత బాగా అమలు చేస్తాయనే దానికి మారుతుందని ఆశించవచ్చు.
రంగాల వారీగా స్వీకరణ ధోరణులు
కేంబ్రిడ్జ్ సెంటర్ ఫర్ ఆల్టర్నేటివ్ ఫైనాన్స్ సర్వే యొక్క పరిధి—151 దేశాలలోని 203 ఫిన్టెక్లు మరియు 149 సాంప్రదాయ ఆర్థిక సంస్థలు—ఇది ప్రాంతీయ అసాధారణత కాకుండా ప్రపంచవ్యాప్త నమూనా అని స్పష్టం చేస్తుంది. మొబైల్ మనీలో అతిపెద్ద అంతరం కనిపిస్తుంది, కానీ అంతర్లీన వర్గాలు—సంభాషణాత్మక AI, మోసం గుర్తింపు, రోబో-అడ్వైజరీ, పర్సనలైజేషన్, మరియు క్రెడిట్ స్కోరింగ్—చెల్లింపు-కేంద్రీకృత ఫిన్టెక్ల నుండి పూర్తి-సేవా డిజిటల్ బ్యాంకుల వరకు దాదాపు ప్రతి సర్వే చేసిన విభాగంలో కనిపిస్తాయి. ఈ విస్తృతి, కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI స్వీకరణ సాధారణంగా ఫిన్టెక్ ఉత్పత్తి రూపకల్పన యొక్క ప్రాథమిక అంచనాగా మారుతోందని సూచిస్తుంది.
సాంప్రదాయ ఆర్థిక సంస్థల కోసం, అంతరం యొక్క ఈ రంగం-వ్యాప్త స్వభావం అంటే ఒక ఛానెల్లో దానిని మూసివేయడం—ఒక చాట్బాట్ను జోడించడం వంటిది—తప్పనిసరిగా మరెక్కడైనా దానిని మూసివేయదు. కస్టమర్-ఫేసింగ్ AI ను వేరు వేరు పాయింట్ సొల్యూషన్ల బదులు అనుసంధానిత టూల్స్ సమూహంగా పరిగణించే సంస్థలు, మొబైల్ మనీ మరియు రోజువారీ లావాదేవీల చుట్టూ ఫిన్టెక్లు నిర్మించిన సమగ్ర అనుభవానికి సరిపోలడానికి మెరుగైన స్థితిలో ఉండే అవకాశం ఉంది. ఈ దృక్పథం, పోలికలు క్రమంగా కేవలం బ్యాక్-ఆఫీస్ సామర్థ్యం బదులు కస్టమర్-ఫేసింగ్ స్థాయిపై ఎందుకు కేంద్రీకృతమవుతున్నాయో కూడా బలపరుస్తుంది.
Frequently Asked Questions
కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఫిన్టెక్లు ఎక్కువగా ఏ AI టూల్స్ ఉపయోగిస్తాయి?
ఫిన్టెక్లు ప్రధానంగా సంభాషణాత్మక చాట్బాట్లు, AI-ఆధారిత మోసం గుర్తింపు, రోబో-అడ్వైజరీ టూల్స్, పర్సనలైజేషన్ ఇంజిన్లు, మరియు AI-ఆధారిత క్రెడిట్ స్కోరింగ్ను కస్టమర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగిస్తాయి, మరియు సాంప్రదాయ సంస్థలతో పోలిస్తే మొబైల్ మనీలో అతిపెద్ద స్వీకరణ అంతరం కనిపిస్తుంది.
మొబైల్ మనీలో AI స్వీకరణ అంతరం ఎందుకు అత్యధికంగా ఉంది?
మొబైల్ మనీ తరచుగా కస్టమర్ యొక్క అత్యంత తరచుగా జరిగే ఆర్థిక టచ్పాయింట్, మరియు ఫిన్టెక్లు మొదటి నుండి ఆ ఛానెల్లో నేరుగా AI ను నిర్మించాయి. కేంబ్రిడ్జ్ సెంటర్ ఫర్ ఆల్టర్నేటివ్ ఫైనాన్స్ సర్వేలో 51% ఫిన్టెక్లు మొబైల్ మనీలో AI ఉపయోగిస్తున్నట్లు, సాంప్రదాయ ఆర్థిక సంస్థలలో ఇది 26% అని తేలింది—అంటే 25-పాయింట్ అంతరం.
సాంప్రదాయ బ్యాంకులు కూడా ఫిన్టెక్ల మాదిరిగానే అదే AI టూల్స్ ఉపయోగిస్తాయా?
అవును, సాంప్రదాయ బ్యాంకులు కూడా అదే టూల్ వర్గాల—చాట్బాట్లు, మోసం గుర్తింపు, రోబో-అడ్వైజరీ, పర్సనలైజేషన్, మరియు క్రెడిట్ స్కోరింగ్—తమ సొంత వెర్షన్లను ఉపయోగిస్తాయి, కానీ సర్వేలో ఫిన్టెక్లు వీటిని కస్టమర్-ఫేసింగ్ స్థాయిలో, ముఖ్యంగా మొబైల్ మనీలో, మరింత లోతుగా మరియు స్పష్టంగా అమలు చేస్తున్నట్లు తేలింది.
AI టూల్స్ వృత్తిపరమైన ఆర్థిక సలహాను భర్తీ చేయగలవా?
లేదు. రోబో-అడ్వైజరీ ఫీచర్లు మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సూచనల వంటి AI టూల్స్ డేటా నమూనాలు మరియు సాధారణ నియమాల నుండి పనిచేస్తాయి, వ్యక్తిగత పరిస్థితుల పూర్తి చిత్రం నుండి కాదు, కాబట్టి వీటిని స్వతంత్ర తీర్పు లేదా లైసెన్స్ పొందిన ఆర్థిక సలహాకు ప్రత్యామ్నాయంగా కాకుండా ప్రారంభ బిందువుగా పరిగణించాలి.