Inovație AI revoluționară prin inginerie orientată către client

Inteligența artificială agentică transformă fundamental procesele bancare, punând clientul în centrul inovației, nu tehnologia. Deși digitalizarea a fost o prioritate pentru ani de zile, companiile captează mai puțin de o treime din valoarea așteptată a investițiilor digitale, conform unui studiu McKinsey. Motivul? Majoritatea organizațiilor mari încep cu capacitățile tehnologice și „lipesc” aplicații peste ele, în loc să pornească de la nevoile clienților și să meargă înapoi către soluții tehnologice. Ignorarea clientului duce la soluții fragmentate, experiențe incoerente și, în final, transformări eșuate.

Companiile care obțin rezultate spectaculoase de la AI inversează această logică. Ele adoptă o mentalitate de „inginerie dinspre client înapoi” (customer-back engineering), punând clientul în centrul transformării tehnologice. Aceasta înseamnă că produsele și serviciile sunt dezvoltate având în vedere experiența clientului – provocările, nevoile și așteptările sale. Echipele de dezvoltare lucrează apoi înapoi, într-un mod agil, pentru a găsi pașii necesari proiectării și construirii soluțiilor care să ofere experiența dorită.

„Când îți aduci inginerii mai aproape de clienți, obții mult mai multă inovație laterală”, spune Ashish Agrawal, managing vice president al diviziei de tehnologie pentru carduri de credit și plăți la Capital One. „Asta duce la un efect multiplicator, deoarece inginerii pot aborda o problemă dintr-o dimensiune diferită, unică din perspectiva vânzărilor sau a produsului.”

Inginerii sunt rezolvitori de probleme prin natura lor, explică Agrawal. Când aud despre provocările cu care se confruntă clienții sau despre modul în care aceștia folosesc produsele și serviciile în lumea reală, pot găsi modalități eficiente de a răspunde nevoilor, deoarece sunt mai aproape de sisteme și date decât multe alte echipe din companie. „Promovarea unei culturi centrate pe client are un efect motivațional asupra inginerilor atunci când încep să vadă cum schimbările pe care le fac sau funcționalitățile pe care le adaugă au un impact direct asupra vieții clienților”, adaugă Agrawal.

Dar asta necesită disciplină. Agrawal explică faptul că Capital One și-a stabilit ca obiectiv ca fiecare inginer din organizația sa să aibă mai multe puncte de contact cu clienții pe parcursul anului, sub diferite forme. „Cea mai mare provocare pentru inginerii din companiile mari este lipsa accesului direct la clienți”, spune el. „Acest lucru face mai dificil pentru tehnologi să lucreze cu clienții pentru a identifica probleme și a inova soluții.”

AI a accelerat atât provocările, cât și oportunitățile. Ciclul de lansare a produselor a devenit semnificativ mai rapid. Vestea bună este că inginerii sunt mai aproape de datele care alimentează AI, astfel încât pot aplica mai rapid tehnici de date bazate pe AI pentru a rezolva problemele clienților. Agrawal descrie un scenariu recent: în domeniul serviciilor pentru clienți, conversațiile pot fi rezumate instantaneu, oferind agentului contextul solicitării inițiale și punctele rămase de acțiune. AI-ul agentic poate fi, de asemenea, activat pentru a pune întrebări de urmărire precise despre interacțiune, lucru care altfel ar necesita timp agenților umani pentru a citi întregul fir.

„O soluție ar fi fost mult mai dificilă într-un ecosistem fără o mulțime de date de înaltă calitate”, spune Agrawal. „Dar când combini un ecosistem bogat în date cu instrumente agentice, treci de la remedieri incrementale la transformare de mare viteză.” Investind în date și instrumente AI și concentrându-se pe experimentare rapidă, ciclul de implementare a soluțiilor poate fi accelerat. Echipele învață că, dacă răspund nevoilor clienților și iterează pe o gamă mai largă de soluții mult mai rapid, întregul ciclu de inovație se accelerează.

De exemplu, Capital One a folosit informații despre clienți pentru a construi un cadru AI multi-agent de ultimă generație, numit Chat Concierge, pentru a îmbunătăți experiența clienților care cumpără mașini și a dealerilor. Într-o singură conversație, Chat Concierge poate efectua sarcini precum compararea vehiculelor pentru a ajuta cumpărătorii să decidă cea mai bună alegere și programarea testelor sau a întâlnirilor cu vânzătorii. Agrawal explică faptul că cumpărătorii pot interacționa direct cu Chat Concierge prin site-urile dealerilor participanți. Dealerii pot accesa și prelua chat-ul prin Navigator Platform. Asistentul AI este format din mai mulți agenți logici care lucrează împreună pentru a imita raționamentul uman, permițându-i să ofere informații și să acționeze pe baza solicitărilor clientului.

Potrivit unui sondaj recent realizat de MIT Technology Review Insights, 70% dintre lideri spun că firma lor folosește AI agentic într-o anumită măsură. Aproximativ jumătate dintre executivi spun că sistemele AI agentice sunt foarte capabile să îmbunătățească detectarea fraudelor (56%) și securitatea (51%), să reducă costurile și să crească eficiența (41%) și să îmbunătățească experiența clienților (41%). Privind spre viitor, atingerea acestor rezultate pare și mai probabilă. Peste jumătate dintre executivii din domeniul bancar chestionați spun că se așteaptă să continue să îmbunătățească detectarea fraudelor (75%), securitatea (64%) și experiența clienților (51%).

Cazurile de utilizare AI agentică cu potențial puternic de a transforma experiența clienților în servicii financiare includ răspunsul la solicitările de servicii, ajustarea plăților facturilor pentru a se alinia cu salariile regulate sau extragerea termenilor și condițiilor cheie din acordurile financiare.

Plasarea clientului în centrul transformării necesită o mentalitate AI-first. Companiile trebuie să treacă de la simpla augmentare a unui produs existent la reimaginarea fundamentală a problemei și a nevoilor utilizatorului prin prisma capacităților AI. Câteva bune practici recomandate de Agrawal includ:

Reimaginarea funcției de bază a AI pentru a rezolva o problemă a utilizatorului: „Adevărata valoare nu este în a urmări hype-ul AI; este în a rezolva probleme semnificative ale clienților. Concentrându-ne pe impact, ne asigurăm că inovația noastră nu este doar rapidă, ci și transformatoare”, spune Agrawal.

Începeți cu date de înaltă calitate, bine guvernate, ca fundație: „Pregătirea datelor și informațiile unificate între sisteme sunt fundațiile nenegociabile ale AI. Un strat de date curat orchestrează bucla agentică – permițând percepția, raționamentul și execuția necesare pentru a rezolva problema unui client înainte ca acesta să fie nevoit să ceară”, explică Agrawal.

Reconstruiți fluxurile de lucru cu AI încorporat de la început: „Oamenii tratează modelele ca pe niște cutii negre, dar sistemele agentice necesită un rigo și o supraveghere enormă. A avea un ecosistem de date bine guvernat și standarde responsabile de AI sunt piloni esențiali pentru construirea încrederii în aceste sisteme”, spune Agrawal.

Construiți o echipă interfuncțională care implică știința datelor, inginerie, produs, design și alți parteneri: Agrawal sfătuiește: „Este important să fii deschis și agil pentru a transforma modul în care lucrăm și creăm impact pe măsură ce AI devine mai integrat în fluxurile de lucru. De asemenea, este important să adopți o abordare de tip «târâș, mers, alergare» dacă ești nou în AI, în loc să sari direct în ea.”

În final, realizarea unei transformări end-to-end depinde de abilitarea inginerilor și a echipelor partenere să înceapă cu nevoile clienților și să meargă înapoi către soluții tehnologice, în loc să înceapă cu capacitățile tehnologice și să găsească aplicații pentru ele. Când organizațiile fac din abordarea „dinspre client înapoi” o a doua natură, ele reușesc nu doar să reimagineze experiența clientului din interior spre exterior, ci și să plaseze clientul în centru încă de la început.

De ce este important:

Această abordare este crucială pentru că, în era AI, companiile care nu pun clientul pe primul loc riscă să investească masiv în tehnologii care nu aduc valoare reală. Ingineria orientată către client nu doar că accelerează inovația, dar creează și soluții care răspund efectiv nevoilor utilizatorilor, reducând risipa și crescând loialitatea. În domenii precum serviciile financiare, unde încrederea și experiența sunt esențiale, această mentalitate poate face diferența între o transformare de succes și una eșuată.