银行业6项CX预测

重塑银行客户体验

最近的一项研究发现,54% 的受访者比一般银行更信任至少一家科技公司。吸引客户并保持他们的忠诚度比以往任何时候都更难,银行将需要尽一切努力来区分体验。

与客户见面,并确保每次互动,都能提供一致的体验。通过在客户的旅程中与客户会面,利用新的数字平台并分析来自多个来源的数据,银行已经准备好赢得客户并让他们终生保持忠诚。

以下是对银行和金融服务的 6 项经验预测:

1、品牌将优先考虑通过短信、应用内和社交渠道获得千禧一代的反馈:

通常,品牌在向千禧一代发送电子邮件时会遇到客户反馈低的情况。由于这一人群在移动设备上进行大部分银行业务,因此品牌将根据首选渠道和人口统计集中反馈方法,以获得对客户体验的重要洞察。

2、客户支持代表将卷土重来:

在客户支持方面,尤其是在需要专业建议和指导的交易中,消费者对缺乏人际互动越来越感到沮丧。虽然数字化的动力将继续,但将通过使用人工代理进行更复杂的交互来补充。

3、千禧一代不再是唯一赢得胜利的人群:

55 岁以上的年龄组是最快的成年人口,也是唯一一个预计在未来十年内增长的人群。这使他们成为金融服务公司的一个有吸引力的目标。金融服务公司需要确保他们的客户体验工作了解老一代和千禧一代的具体需求。

4、即时满足的时代只会变得更加苛刻:

公司将继续与消费者持续的需求作斗争,以寻求更快的响应时间和更直接的解决方案来解决他们的投诉和问题。

5、寻找体验共生将是当务之急(CX = EX):

公司将开始像对待客户一样重视和奖励员工。如果不首先确保员工对自己的角色感到满意,他们就无法为客户提供卓越的体验。公司将认识到赋予员工权力的重要性,包括来自客户的反馈以及在其职位上脱颖而出所需的信息。这种转变将对员工和客户的整体品牌认知产生持久影响。

6、人工智能的重要性将继续上升:

金融机构可以访问大量的交易数据和体验数据。确定如何以对客户有帮助而又不打扰的方式使用这些信息至关重要,特别是考虑到贷款、风险评估和财富管理等领域的现有中断。该行业将继续专注于创建支持人工智能的解决方案,以保护客户数据,同时使用它来改善他们的品牌体验。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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