圧力が衝突する中、銀行と保険会社に単一の意思決定脳が必要な理由

銀行業、金融業 サービスおよび保険セクターは、前例のない経済的圧力と規制的圧力の集中を乗り越えています。

生活費の圧力の上昇、家計のキャッシュフローのストレス、規制の拡大、そして気候、詐欺、行為、地政学的変動に関連する新たなリスクがすべて収束して、完璧な経済嵐を生み出します。

社会政治的変化により、顧客は透明性の向上、財務健全性に対する明らかな懸念、目に見えて影響力のある事業活動を期待するようになりました。ほとんどの教育機関が、レガシー システムを適応させる能力が変化のスピードよりも優れていると感じているのも不思議ではありません。

多くの金融機関は依然として、マーケティング、リスク、不正行為、および運用における意思決定を別個のプロジェクトとして扱っています。その結果、同じ顧客をめぐって競合し、しばしば矛盾する結果を生み出す、バラバラなモデル、ポリシー、チャネル固有のワークフローが複雑に絡み合った網ができあがります。しかし、フィンテック競争、生成型人工知能、リアルタイム チャネル、API 主導のアーキテクチャにより、銀行や保険会社は企業全体で意思決定を行う方法の再考を迫られています。

業界がサイロ化されたテクノロジーから脱却し、単一の意思決定エンジンを備えた単一のアーキテクチャに移行するにつれて、企業顧客の意思決定は変革の機会をもたらします。このモデルは、マーケティング、リスク、不正行為、サービス全体にわたって一貫性のある説明可能な意思決定を提供し、BFSI リーダーが将来必要なビジネスを構築しながら、現在のビジネスを運営するのに役立ちます。

顧客は個々のシステムではなく組織全体を経験するため、銀行や保険会社は、 単一の意思決定脳 チャネルに関係なく、コンテキストを理解し、リスクと価値を比較検討し、次に最善のアクションをリアルタイムで選択します。

企業顧客による将来性のあるビジネスの意思決定

SAS の統合されたアプローチ 企業顧客の意思決定 BFSI 組織がビジネスの将来性を保証するのに役立ちます。当社のアプローチでは、キャンペーンや製品ごとに 1 つのモデルを構築するのではなく、ルール、モデル、行動シグナル (顧客の行動、信用リスク、不正行為の指標、サービス履歴など) を共通のフレームワークにまとめ、それらをまとめて評価します。

このアプローチは、チャネル中心の考え方から顧客中心の成果への移行をサポートします。これにより、銀行や保険会社は、リスク選好度、規制上の義務、長期的な関係を考慮して、個々の顧客にとって現時点で最善の決定を下すことを念頭に置いてあらゆるやり取りに取り組むことができます。

メリットは商業的なものを超えています。一貫した意思決定層は、機関が透明性の要求に応え、公平性、トレーサビリティ、規制順守を実証するのに役立ちます。これにより、組織は各決定がどのように行われたか、どのデータが使用されたか、どのポリシーが適用されたかを示すことができます。

意図とリスクを早期に特定する

意思決定プラットフォーム内の予測分析と機械学習モデルは、カスタマー ジャーニーの早い段階で意図とリスクを特定できます。たとえば、傾向モデルは、どの顧客がリテンションオファーに応答する可能性が最も高いかを示すことができ、一方、リスクモデルは、どの申請者が承認前に追加のチェックを必要とするかを強調します。

ハイパーパーソナライゼーションにより、マーケティング、リスク、詐欺、サービスにわたるあらゆる意思決定が調整されるため、顧客は口座開設、請求の提出、債務再編のいずれの場合でも、認識され公正に扱われていると感じることができます。

また、モバイル アプリ、コンタクト センター、Web、支店、パートナーのタッチポイントなどのチャネル全体で意思決定を調整することも可能になります。これにより、更新オファーの後に着信する集金コールや、あるチャネルでは承認されたのに別のチャネルではブロックされる高リスク取引など、矛盾するメッセージを排除することができます。

即時応答時間のスケーリング

リアルタイムの意思決定は、バッチベースのプロセスでは不可能な即時応答に対する顧客の期待に応えます。最新の BFSI では、融資申請に対応する場合でも、取引上の紛争に対応する場合でも、リアルタイムがベースラインになっています。

企業の顧客意思決定により、銀行や保険会社はほぼ瞬時にコンテキストとリスクを評価し、適切なアクションをトリガーできるようになります。これにより、金融機関は、よりスマートな自動化によって運用コストを削減しながら、クロスセルの効果を高め、解約を減らし、保険の損失率を改善することができます。

次の混乱はガバナンスの必要性を強調する

世界中のほぼすべてのビジネス リーダーにとって AI と生成 AI の影響と機能が最優先事項であるため、BFSI のリーダーは、新しい機能によってガバナンスの必要性がなくなるわけではないことを覚えておくことが重要です。代わりに、透明性、モデル管理、倫理ガイドラインを重視しています。

フロントオフィスとバックオフィスの両方で AI が意思決定にさらに組み込まれるようになるにつれて、ガバナンスを後付けではなく設計の一部として扱う組織が成功することになります。企業の意思決定は、すべてのモデルとルールが組織全体で可視化され、説明可能で、管理される基盤を構築します。

SAS は、南アフリカおよび地域全体の銀行や保険会社と協力して、従来の意思決定フローを最新化し、サイロ化されたシステムを接続し、公平性、説明可能性、回復力に関する新たな規制上の期待に備えています。実証済みのプラットフォーム、ドメインの専門知識、顧客に対する統合された視点を通じて、当社は BFSI のリーダーが自信を持って行動できるように支援しています。

• 著者、 ジェームズ・マクドナルドは、SAS South Africa のシニア カスタマー サクセス マネージャーです。
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