澳大利亚联邦银行(CBA)已经建立了一个客户参与引擎，它通过使用人工智能(AI)和机器学习来吹捧客户体验。
下一波IT创新将由人工智能和机器学习提供支持。我们看看公司可以利用它的方式以及如何开始。
“[它]是一个先进的系统，它结合了人工智能，机器学习和我们的客户数据，可以持续优化和优先处理我们可以在任何给定时间与我们的客户进行的所有可用消息，警报，对话和通信。我们的渠道，“CBA首席分析官Andrew McMullan说。
“而所有这些都是实时的。”
McMullan 在银行新应用程序推出时与媒体谈到，CBA在1570亿个数据点上运行了200多个机器学习模型。他说，这些模型不断“优化，优先排序，并在我们的客户与所有渠道进行互动时向客户返回下一个最佳个人信息”。
McMullan表示，该银行在自动化机器学习能力方面投入了大量资金。
“所以也许我们想要与我们的一些客户一起测试消息，在移动应用程序中的一个资产中，我们将实时推送该消息，并在后台我们将启用我们的一个高级机器学习模型，“他解释说。
“当我们的客户参与该消息时，可能点击'是，请'或'不，谢谢'，背景中的机器学习模型正在从中学习，以更准确地预测哪类客户真正喜欢体验用那条特别的信息。“
当CBA对模型的性能感到满意时，McMullan表示将切换该对话并将其添加到系统中，以成为将与客户共享的另一条消息。
“当我浏览移动应用程序中的体验时，每个资产都通过致电客户参与引擎来说明，'确定此特定通信的下一个最佳消息是什么?'”
McMullan提供了系统规模，每天银行的应用程序向客户参与引擎发出超过2000万次呼叫，以返回个性化消息。
在接下来的12个月中，该银行预计将有机会向其客户提供30亿条个性化消息。
“我最喜欢的一个是我们的智能警报...信用卡。我们一直在监控我们的客户数据，如果客户没有支付最低金额或者已经支付了他们的信用卡余额，那么距离到期还有三天，我们将向他们发送警报，让点击进行付款变得非常容易，“McMullan说，提供银行如何使用客户参与引擎的示例。
“如果你没有这样做，你的付款将在两天后到期，另一个警告。一天，同一天，甚至一天的恩典。仅在过去的12个月，我们已经建立了发送超过2000万个警报的能力我们的客户帮助他们避免信用卡上的费用和收费。“
另一个例子是CBA如何帮助客户管理账单。
McMullan表示，通过使用自然语言处理，银行正在尝试更好地了解客户的所有常规付款和账单，以便识别任何异常情况。
“你可以看到[从那个]例子中，我们有数百个机会让我们通知我们的客户并让他们知道某些事情发生了变化，然后他们可以决定从那里做什么，”他说。
McMullan分享的最后一个例子是在申请过程中使用该系统来帮助银行。
“我们的客户开始申请，并且由于许多原因他们退出。也许他们没有提交文件，完成了进入特定领域，甚至签署了文件。客户参与引擎正在不断扫描，准确地确定客户是什么我需要做下一步，我们会联系客户让他们知道他们需要做什么才能继续申请流程，“他解释道。
“我们决心改善客户和社区的财务状况。”
根据McMullan的说法，对于已经收到个性化消息的客户，净启动分数比未接收消息的客户高6分。
