之前，我讨论了人工智能（AI）及其在转型退休服务时可能会带来的好处。在下一篇文章中，我研究了呼叫中心的优化以及AI如何对财务建议进行深入研究。
呼叫中心优化
呼叫中心是金融服务组织的必要邪恶，没有人比退休服务组织更敏锐地感到痛苦。借助专注于支持老龄化（因此可能少于技术的人口）的商业模式，以及在某些地方（例如，艰苦的提款，贷款可用性，归属，匹配规则，ADP/ACP测试）的行政管理和复杂规则（例如有效地，呼叫中心可以变得非常有资源密集型且运营昂贵。
随着AI的出现，可以解决这些挑战的几种方法。一些更明显的例子包括：
- 当客户在帐户上有问题的历史记录时，请立即升级给管理人员的电话
- 根据以前与客户的互动接收呼叫时，会自动向代表展示数据（例如，如果他们最近发出了贷款，则在接收呼叫时已经为代表填充了该信息）
- 在通话过程中自动为代表填充数据，使对话更快，更舒适
- 实时介绍“下一选项”，以帮助代表预测客户可能会根据呼叫者的历史记录感兴趣的东西
在夏末和初秋，大多数退休服务呼叫中心都开始经历电话的激增。这些通常是由正在研究艰苦撤回信息进行大专教育的人们驱动的。大多数退休服务呼叫中心宁愿将代表专注于需要更多个性化互动的“高价值”交易，而不是踏入客户浏览艰苦的提款规则的基础知识。
人工智能可用于驱动聊天机器人，这些聊天机器人了解客户的要求，然后向他们解释他们的选择是什么。聊天机器人还可以识别何时到达对话中的关键时刻。例如，当情绪高高运行时，客户可以与代表连接。或者，如果客户需要更多个性化的信息，则可以相应地路由呼叫。
财务建议
有了如此令人眼花of乱的选择，许多金融服务客户现在面临的挑战之一就是如何投资他们的资金。这在我们的指导，征服金融服务中的选择分析瘫痪，我们讨论了技术可以帮助克服恐惧和遗憾的方法，这些恐惧和后悔可能伴随选择投资选择。
以聊天机器人形式的AI可以查看可访问的客户数据（例如，年龄，收入），并可以与客户互动以确定其他必需信息（例如，风险公差级别）。这些互动工具可以并且通常是有效的机制，可以帮助客户做出财务决策，而无需雇用许可的财务顾问来支持其呼叫中心。
但是，如果愿望采取更积极的方法来帮助客户应对其投资挑战，那么也没有理由也不能使用ML。
Though there are many reasons a client might make decisions with their investments, it is possible to use ML to review accounts for indicators where investments don’t seem to be in line with client needs and then prompt a communication to the client from a financial advisor.
这些规则的示例包括：
- 迅速接近退休并投资于高风险资金的客户
- 迅速接近退休并投资于直到很久以后才能成熟的资金的客户
- 年轻，完全专注于债券和稳定价值资金的客户
通过利用对AI和ML的投资，服务提供商可以提供财务建议，而无需雇用持牌顾问。
要了解有关转换呼叫中心或方法以提供人工智能提供最佳财务建议的机会的更多信息，您可以点击这里，或下载下面的指南。
