教育新闻网要获得人工智能和机器学习的好处，以提供新颖的，引人入胜的金融客户体验，就要求零售银行和信用合作社建立在干净，准确和完整的相关数据的坚实基础上。
人工智能和机器学习必将为零售银行业带来客户体验转变，但是，如果项目不是建立在围绕客户及其行为和财务需求的干净，准确和完整的数据的牢固基础上，则应用其最佳创意可能会失败。
在当今的零售银行和信用合作社中，将重点放在客户体验上应该不足为奇。随着金融服务的日趋商品化，机构必须越来越多地争取消费者的关注，并与颠覆性的新市场进入者及其传统竞争者争夺钱包份额。金融机构比以往任何时候都需要找到某种方式使其与众不同。
从客户体验的角度来看，人工智能和机器学习可以帮助零售银行业务的营销人员预测客户需求并加深关系。他们可以通过更加个性化的方法，对广告系列进行微调以实现最大效率，针对代表最佳收购前景的消费者群体以及确定损耗风险和原因来做到这一点。
根据MIT Technology Review Insights与Google联合进行的对1,419家公司的调查，其中包括150多家金融服务业，零售银行已经成为部署机器学习的最先进组织。
调查发现，目前十分之四的金融服务营销商(41%)使用机器学习，另有30%的公司计划今年部署该技术。同时，三分之二的受访者(66%)同意机器学习正在推动其战略营销工作。该技术使他们能够筛选大量数据，以确定哪种策略最适合特定的地理和人口统计客户群，并预测未来的行业趋势和客户购买习惯。
但是，如果这些新技术能够提供有意义的见解，那么金融机构就无法回避必须首先奠定基础的工作。这就需要对现有数据进行整理，并确定和整合新的第三方信息来源，例如地理和社会经济数据，这将有所帮助。
毕竟，众所周知，人工智能和机器学习是需要大量数据的过程。无论支持它们的算法多么复杂，它们返回的答案都只能像提供它们的信息一样聪明。这使得数据管理成为提供更好的客户体验的过程中至关重要的先决步骤。
考虑到这一点，六个步骤的前期工作是零售银行和信用合作社确保其对AI和机器学习的探索能为他们投资的时间和金钱带来丰厚回报的最佳方式。
