綜觀全局，亞太地區的金融機構在顧客互動方面仍有相當大的進步空間。許多金融機構並不主動提供服務，而是被動等待顧客提出需求，而這將造成不容小覷的後果：顧客互動停滯導致顧客體驗毫無亮點，最終造成顧客移情別戀。
好在情況仍有轉機。藉由使用適當的人工智慧工具，金融服務業能夠將過往被動的互動策略轉變為主動攻勢，藉此獲得龐大的效益。
現狀：被動服務
亞太地區金融機構低迷的顧客互動性早已人盡皆知：根據IDC國際數據資訊有限公司的報告，80%的亞太地區銀行提供的顧客體驗仍然時好時壞，且將近一半（46.4%）的銀行缺乏紮實的全通路策略，導致顧客體驗不佳。
這份報告也提到，打造彈性且永續的即時顧客互動模式，對銀行而言十分重要。從樂觀的角度來看，能夠把握這項機會的亞太地區金融機構將大有可為。整體而言，若機構能夠滿足甚至超越顧客期望，便能夠提升顧客忠誠度，並吸引優秀的人才與合作夥伴。
金融機構所面臨的挑戰
就顧客互動而言，金融機構正面臨許多挑戰；舉例而言，由於金融機構不懂得如何有效運用資料，因此無法掌握各項與顧客相關的機會與威脅，自然無法獲取能夠轉化為實質行動的洞察。
此外，積習難改也是一大問題。由於許多金融機構保有繁瑣的資料，加上陳舊的行政部門運作模式與沿用過時的資料政策，要主動與顧客互動簡直難如登天。
因此，問題的關鍵在於金融機構該如何改變這些陋習，並開始轉守為攻？
為提供主動服務，將需藉由各種資料管道了解顧客生活中的所需所求，而資料科學與人工智慧則有助於提供個人化的顧客互動。
了解你的顧客
了解顧客的第一步，首先需要統整線上與其他管道中的資料，並建立完整的顧客檔案。由於目前付款方式已逐漸數位化，且亞太地區對加密貨幣的接受度較低，使得金融機構手中已握有大量資料。然而，資料量並非問題所在；真正的挑戰在於如何整合各個資料來源（例如網站、行銷活動、應用程式、顧客關係管理與應用程式介面整合），並藉此獲得有效的洞察。
若想統整與提升顧客資料價值，由人工智慧所驅動的資料科學平台將是絕佳的選擇，除了能夠協助處理海量資料，更能整合不同的資料來源，讓您有效掌握顧客在金融與其他方面的興趣。藉由增進對顧客的即時了解，便能夠進一步滿足顧客的需求。
藉由生命週期預測顧客需求
在建立全方位的顧客資料之後，接著便能依據顧客行為與興趣將其劃分為不同客群。
深度學習能夠運用第三方資料協助您判斷顧客於各個管道展現的特殊喜好，讓您提供極度貼合顧客需求的商品與訊息。此外，甚至能夠預測顧客在各個消費週期的不同需求。舉例而言，若有一位NBA球迷剛找到第一份工作，這位顧客除了對開立存款帳戶有興趣之外，可能也會想參與美國機票的抽獎活動。
不過，若要更進一步提升轉換率，便會需要與最有價值的顧客進行互動。深度學習不僅能夠預測各客群的轉換率與廣告投資報酬率，還能夠將其分級。如此一來，您便能夠藉由不同級別辨識出最有價值、轉換可能性最高，或者最可能受到行銷活動吸引的客群。
量身打造行銷訊息
藉由深入了解顧客並掌握其需求，接著便可針對不同客群進行個人化行銷活動，並使用能夠讓顧客產生共鳴的方式談論他們在乎的主題。舉例而言，對退休金帳戶有興趣的顧客與想申辦短期週轉金貸款的顧客，這兩者的需求必定大相逕庭。
此外，您也能選擇電子郵件、推播通知、應用程式內訊息或簡訊等不同方式傳遞訊息，而人工智慧能夠藉由分析歷史行銷資料，辨識出最能夠吸引顧客的管道與行銷創意類別。舉例而言，這些行銷訊息可在顧客早上通勤時以推播通知的形式出現在智慧型手機上，或者經由電子郵件寄送給習慣在睡前使用平板電腦上網的顧客。
被動式顧客服務將無法完整呈現公司所能提供的體驗，若能夠依照上述步驟主動出擊，便能夠提升公司在顧客心中的地位。
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