エリック・ビエリー氏は、グローバル金融テクノロジー企業SBSのCEOである。同氏は、金融、銀行、テクノロジーの交差点にあるトピックを扱っている。
Z世代の大半は、従来の支店ではなく、スマートフォンで初めて銀行口座を開設した。彼らはそれ以来、デジタルで財務管理を行ってきた──小切手の預け入れ、送金、クレジットカードや請求書の支払いなど、すべてをデバイスから行っている。現在、82%が金融アドバイスにAIを活用しており、進化を怠る銀行は世代全体の顧客を失うリスクに直面している。
銀行はすでに、Z世代の期待に応えられないことの影響を目の当たりにし始めている。2023年から2024年にかけて、Z世代の44%以上が主要な金融機関を変更した。しかし、Z世代のAI採用への移行は、従来の銀行業務にとって脅威である必要はない。むしろ、彼らのロイヤルティを獲得し、維持する方法の青写真となり得る。
Z世代が期待する体験を提供する方法
若い顧客が投資戦略についてChatGPTに相談し、AIツールを使って予算を管理している一方で、ほとんどの銀行は依然として、彼らの親世代に提供していたのと同じ画一的な金融アドバイスを提供している。Z世代が銀行に期待するものと、銀行が実際に提供するものとのギャップは、かつてないほど広がっている。
Z世代は、彼らの言語を話す金融機関を求めている──デジタルファーストの体験、パーソナライズされた金融アドバイス、そして全体的な金融ウェルネスをサポートするAIツールを提供する機関だ。
以下は、銀行がAIを活用してZ世代が期待する体験を提供し、継続的なロイヤルティを促進する3つの方法である。
1. 一般的な推奨事項を超パーソナライズされたアドバイスに変える
Z世代はすでに金融ガイダンスにAIを使用しているが、多くの人は、自分が思っているよりも一般的な回答に無意識のうちに満足している。
例えば、初めての住宅購入のために貯蓄している顧客が、予算内の住宅の頭金として毎月いくら貯蓄すべきかを判断するためにAIツールに相談するかもしれない。しかし、一般的なAIツールは、プラットフォームに入力された内容に基づいて基本的な計算を行うことしかできない。顧客の実際の支出パターン、現在の貯蓄率、利用可能な住宅ローン商品に基づいた推奨事項を提供することはできない。
ここで銀行は差別化を図ることができる。銀行は顧客の財務状況全体を把握しており、一般的なAIでは到底及ばないパーソナライズされたアドバイスを提供できる。
例えば、銀行はAIを使用して顧客の支出習慣を分析し、「支出を削減する」という曖昧なアドバイスではなく、具体的なトレードオフ（例：月400ドルの外食費を削減、または年間500ドルのストリーミングサービスを削減）を特定できる。銀行はまた、顧客の頭金資金を加速させる貯蓄戦略を推奨することもできる。例えば、タイムラインに基づいて、高利回り貯蓄と保守的な投資にいくら確保すべきかを提案する。銀行はAIを使って、市場平均ではなく顧客が適格となる金利を使用して、さまざまな住宅ローンシナリオをモデル化することもできる。
2. 変化するニーズを迅速に特定し、新しいサービスをリアルタイムで展開する
Z世代が銀行を変更する意欲は、彼らとともに進化する金融機関にコミットするというシグナルである。問題は、ほとんどの銀行が彼らの変化するニーズに十分迅速に適応できないことだ。
AIはこのダイナミクスを完全に変える。プロダクトチームは、以前はカスタムデータ抽出を必要としていたパターンを即座に浮き彫りにできる。Z世代の顧客の60%が外国取引手数料なしを望み、55%が現在の国際サポートを称賛している場合、AIは即座に点と点を結びつけることができる──Z世代の旅行者が銀行のサービスにほぼ満足していることを明らかにし、彼らを銀行にさらに忠実にするために必要なものを正確に特定する。
しかし、顧客のニーズを理解することはコインの片面に過ぎない。もう片面は市場投入のスピードである。Z世代は頻繁にアップデートを提供するアプリで育ち、銀行方法の変化に合わせて製品が進化することを期待している。
かつては数カ月、あるいは数年かかっていたこと──ニーズの特定、新機能やサービスの構築、小規模グループでのテスト、広範な展開──が、AIを使えばわずか数週間で実現できる。
例えば、銀行がプロダクト、データ、カスタマーエクスペリエンスにわたる部門横断的なAIチームを構築すれば、継続的に新しい洞察を浮き彫りにし、発見できる。その後、リーダーは採用率や顧客満足度スコアなどの明確な成功指標を持つ新機能をテストする権限をチームに与えることができる。そして、銀行は最も成功した新機能を迅速に市場に投入できる。
3. より堅牢な顧客サポートを提供する
1回のサービス失敗で、銀行は無数のZ世代との関係を失う可能性がある。ロイヤルティがこれほど脆弱な場合、サポートの質は単に重要なだけでなく、競争上の差別化要因となる。AIは、サポートを向上させ、顧客のエンゲージメントを維持する複数の方法を提供する。
しかし、真のイノベーションは、AIが複雑性を処理する能力にある。不正請求に異議を唱えるには、通常、銀行に電話し、アカウントを認証し、複数の人に状況を説明し、裏付け書類を共有する必要がある。現在、銀行は顧客がAIチャットボット経由で異議申し立てを開始できるようにし、裏付け証拠をアプリに直接アップロードし、電話をかけることなくステータス更新を受け取ることを可能にしている。
これは顧客だけでなく、電話の向こう側のエージェントにも役立つ。顧客が人間のエージェントと話す必要がある場合、AIはその顧客担当者に、顧客の履歴、関連するアカウント詳細、電話の理由、銀行のポリシーに沿った推奨ソリューションの包括的なビューを提供できる。
銀行は、最も一般的な顧客サービスリクエストを監査し、人間の介入なしで解決できる主要なシナリオを特定することから始めるべきである。その後、これらの機能をパイロット運用し、大規模に展開する前に満足度を綿密に監視すべきである。
課題と考慮事項
AIは大きな機会を提供する一方で、銀行はリスクも念頭に置くべきである。例えば、AIはしばしばデータとプライバシーに関する懸念を引き起こし、銀行はパーソナライゼーションとデータセキュリティのバランスを取る必要がある。このような場合、消費者が自分のデータがAIでどのように活用されるかを確実に知るために、透明性が最も重要である。
さらに、銀行はデータ使用とAIの推奨事項を正確性と公平性について監査する厳格なデータガバナンスを必要とする。さらに、銀行は顧客にAIサポートと人間のサポートのどちらを好むかについて明確なコントロールを与えるべきである。
Z世代が今いる場所で彼らに会う
Z世代の銀行に対するロイヤルティ低下とAIへの熱狂は、銀行にとって別々の課題のように見えるかもしれないが、実際には相互に関連している。この世代は、彼らが今いる場所で会ってくれる銀行にコミットする。そして、AI搭載ツールはすでに彼らの生活の中心となっている。
