他の業界と同様、金融サービス業界においてもデジタル化が進んでおり、それを証明するように、アジア環太平洋地域のフィンテック市場は2020年までに720億米ドルにまで成長すると予測されています（ 英語資料）。
金融サービス業界で特に著しいのは顧客を優先するシステム構築の進展です。金融機関は申請書から取引まで多くのデータにアクセスできるので、さまざまなデータのタッチポイントから顧客データにアクセスし、顧客の関心と行動の全体像を作成することができます。これは、よりパーソナライズした体験を提供するという新しいマーケティングのトレンドと合致しています。
顧客は、常に自分のお金について十分な情報やアドバイスを受けたうえで意思決定をしたいと考えており、自分に関連性があり、信頼でき、アクセス可能な情報をタイムリーに受け取ることが鍵となります。現在入手可能なソリューションを活用することで金融サービス業界は、顧客の望むサポートを実現することが可能です。
世界の5大銀行はアジアにあり（ 英語資料）、新興アジア太平洋諸国の銀行市場は世界で最も急速に成長しています。市場において新しい技術や方法を積極的に取り入れる「アーリーアダプター」には中国やインドが含まれ、偽造紙幣による不信がキャッシュレス決済システムの普及を早めました（ 英語資料）。
日本やマレーシアなどの他の国では、政府や国の銀行政策の一部としてデジタル通貨による支払いが行われています（ 英語資料）。
15歳以上国民の35％未満しか銀行口座を持っていないフィリピンのような市場でも（ 英語資料）、デジタル変革の機が熟し、従来の金融機関を迂回し、デジタル金融サービスに市場を開放しています。
デジタル決済システムの普及により、従来の金融機関に加えてこの業界に新たに参入したソリューションベンダーは、顧客に関する前例のないデータを入手できます。
金融業界のマーケターにとっては、実用的な洞察、つまり見込みのあるクライアントを特定し、その行動を予測するためのデータのパターンを見つける能力があればビジネスを有利に運ぶことができるようになります。こうした状況では人工知能（AI）の出番です。すでにアジアの金融機関の30パーセント以上が、AIとチャットボットが今後12〜18か月で業界を形成する革新的なテクノロジーになると考えています（ 英語資料）。
金融機関が入手できるデータには顧客の金融取引とオンラインの閲覧情報の両方が含まれます。AIを活用したデータサイエンスプラットフォームを使用して、顧客の利用状況、過去のキャンペーン結果、過去のユーザーの行動などの履歴データを単一のアプリケーションに統合し、顧客のクロスデバイス上の行動のパターンを表示します。マーケティング担当者は、外部のウェブサイトからの追加データを活用して、AIを使用して顧客の外部サイトでの関心や正確にセグメンテーションをするための意図を発見し、予測するという方法でターゲティングすることができます。
さらに、高度なAIモデルは、複数のデバイスにわたる動作を追跡、統合、分析して、潜在的な顧客を特定するのに役立ちます。 起業家のウェビナーをチェックアウトしたユーザーを考えてみましょう。
その日遅く、彼は賃貸の商業用不動産を探しました。
データは、彼が中小企業のオーナーで金融機関の顧客となる見込みがあることを示しています。
キャンペーンの内容と、顧客の知識や興味のレベルを一致させることにより、マーケターの投資収益率も向上します。
購入サイクルの詳細な知識があれば、AIは顧客がどのレベルかを正確に特定し、適切なタイミングで適切なメッセージを配信できます。住宅ローンの申請のために複数の金融機関を調査している顧客は、金融機関からのローン関連のプッシュ通知を高く評価しますが、特定の保険商品を比較する顧客は、チャットボットと対話して詳細を確認し、申請する可能性が高くなります。
金融サービス部門におけるデジタル化の進展と技術プラットフォームを統合により、マーケターが取り扱うデータの範囲は広がりました。AIツールの予測機能を活用することでマーケターは顧客と見込み客を包括的に理解できるようになります。マーケターは、購入サイクルの適切な段階で適切な人々をターゲットに向けた適切なキャンペーンを展開できます。AI機能を組み合わせることにより、2021年までに2.1兆米ドルのビジネス価値をもたらすと見込まれています（ 英語資料）。
AIを活用すれば金融機関がデータを分析し、正確な予測を行い、より効果的なマーケティング戦略とキャンペーンの展開が可能になります。
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