要獲得人工智能和機器學習的好處，以提供新穎的，引人入勝的金融客戶體驗，就要求零售銀行和信用合作社建立在干凈，準確和完整的相關數(shù)據(jù)的堅實基礎上。

人工智能和機器學習必將為零售銀行業(yè)帶來客戶體驗轉變，但是，如果項目不是建立在圍繞客戶及其行為和財務需求的干凈，準確和完整的數(shù)據(jù)的牢固基礎上，則應用其最佳創(chuàng)意可能會失敗。

在當今的零售銀行和信用合作社中，將重點放在客戶體驗上應該不足為奇。隨著金融服務的日趨商品化，機構必須越來越多地爭取消費者的關注，并與顛覆性的新市場進入者及其傳統(tǒng)競爭者爭奪錢包份額。金融機構比以往任何時候都需要找到某種方式使其與眾不同。

從客戶體驗的角度來看，人工智能和機器學習可以幫助零售銀行業(yè)務的營銷人員預測客戶需求并加深關系。他們可以通過更加個性化的方法，對廣告系列進行微調以實現(xiàn)最大效率，針對代表最佳收購前景的消費者群體以及確定損耗風險和原因來做到這一點。

根據(jù)MIT Technology Review Insights與Google聯(lián)合進行的對1,419家公司的調查，其中包括150多家金融服務業(yè)，零售銀行已經成為部署機器學習的最先進組織。

調查發(fā)現(xiàn)，目前十分之四的金融服務營銷商(41%)使用機器學習，另有30%的公司計劃今年部署該技術。同時，三分之二的受訪者(66%)同意機器學習正在推動其戰(zhàn)略營銷工作。該技術使他們能夠篩選大量數(shù)據(jù)，以確定哪種策略最適合特定的地理和人口統(tǒng)計客戶群，并預測未來的行業(yè)趨勢和客戶購買習慣。

但是，如果這些新技術能夠提供有意義的見解，那么金融機構就無法回避必須首先奠定基礎的工作。這就需要對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行整理，并確定和整合新的第三方信息來源，例如地理和社會經濟數(shù)據(jù)，這將有所幫助。

畢竟，眾所周知，人工智能和機器學習是需要大量數(shù)據(jù)的過程。無論支持它們的算法多么復雜，它們返回的答案都只能像提供它們的信息一樣聰明。這使得數(shù)據(jù)管理成為提供更好的客戶體驗的過程中至關重要的先決步驟。

考慮到這一點，六個步驟的前期工作是零售銀行和信用合作社確保其對AI和機器學習的探索能為他們投資的時間和金錢帶來豐厚回報的最佳方式。