Tekoälyn hyödyntäminen pankkialan asiakaspolkujen muotoilussa asiakaskokemuksen parantamiseksi
Metsä-Simola, Sonja (2025-05-05)
Tekoälyn hyödyntäminen pankkialan asiakaspolkujen muotoilussa asiakaskokemuksen parantamiseksi
Metsä-Simola, Sonja
(05.05.2025)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
avoin
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025051342025
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025051342025
Tiivistelmä
Elämme pankkitoiminnan modernia aikakautta, jota teknologinen vallankumous ohjaa. Digitaaliset innovaatiot, kuten tekoäly, ovat sulautuneet osaksi arkeamme pankin tarjoamien tekoälyratkaisujen muodossa. Uusia tekoälyratkaisuja etsitään jatkuvasti, jotta liiketoimintaa pystytään kehittämään haluttuun suuntaan. Jo vuosikymmenien ajan liiketoiminnassa on tavoiteltu positiivista asiakaskokemusta, sillä positiivisella asiakaskokemuksella on todettu olevan suora yhteys organisaation tuloksellisuuteen. Pankit pyrkivät asiakaskokemuksen parantamiseen asiakaspolkujen muotoilun avulla. Tässä tutkimuksessa tavoitteena oli selvittää, miten tekoälyä voidaan hyödyntää pankkialan asiakaspolkujen muotoilussa asiakaskokemuksen parantamiseksi. Aiempi kirjallisuus ei ole tutkinut tekoälyn hyödyntämistä pankkialan asiakaspolkujen muotoilussa. Sen sijaan aiempi tutkimus on keskittynyt tekoälyratkaisujen tutkimiseen asiakaspolun yksittäisissä kosketuspisteissä. Tässä tutkimuksessa selvitettiin, millaisia tekoälyratkaisuja voidaan hyödyntää asiakaspolkujen systemaattisessa muotoilussa sekä miten asiakaskokemusta voidaan parantaa hyödyntämällä tekoälyratkaisuja asiakaspolkujen muotoilussa. Lisäksi tutkimuksessa kartoitettiin tekoälyn hyödyntämiseen liittyviä riskejä asiakaskokemuksen näkökulmasta.
Tämä tutkimus toteutettiin laadullisena tutkimuksena. Tutkimusaineisto kerättiin tekemällä kahdeksan puolistrukturoitua teemahaastattelua, joihin osallistui harkiten valittuja tekoälyn ja asiakaskokemuksen asiantuntijoita. Haastateltavat valittiin eräästä pankkialan organisaatiosta, jossa tutkija itse työskentelee. Tämä mahdollisti pääsyn organisaation intra-artikkeleihin ja tekoälyaiheisiin aivoriihiin, joissa syntynyttä materiaalia hyödynnetään salassapitovelvollisuuden rajoittamissa määrin myös tämän tutkimuksen aineistossa. Tämän aineistotriangulaation avulla pyrittiin lisäämään tutkimuksen luotettavuutta. Tutkimuksen analyysi tehtiin haarukointimenetelmää hyödyntäen puolueettomuuteen pyrkien.
Tämän tutkimuksen tulokset osoittivat, että tekoälyratkaisuista chatbottia ja asiakkuusmarkkinoinnin työkalua käytetään systemaattisesti pankkialan asiakaspolkujen muotoilussa asiakaskokemuksen parantamiseen. Kun tarkastellaan yksittäisten työkalujen hyödyntämistä, voidaan puhua asiakaspolun yksittäisten kosketuspisteiden muotoilusta. Lisäksi tutkimus osoitti, että asiakaspolkujen muotoilua voidaan tarkastella myös kokonaisten asiakaspolkujen muotoilun tasolta. Tutkimuksessa kävi ilmi, että kokonaisia asiakaspolkuja voitaisiin muotoilla tekoälyagenttien avulla. Kokonaisten asiakaspolkujen muotoiluun liittyy kuitenkin vielä monia riskejä.
Tämä tutkimus tukee olemassa olevia teorioita liittyen tekoälyn hyötyihin ja riskeihin, mutta ennen kaikkea luo uutta teoriaa tekoälypohjaiselle asiakaspolun muotoilulle pankkialan kontekstissa. Tutkimustuloksissa tunnistettiin, että tekoälyratkaisuiden mahdollistama personointi, tehokkuuden parantuminen ja reaaliaikainen palvelu parantavat asiakaskokemusta silloin, kun asiakaspolkuja muotoillaan systemaattisesti tekoälyn avulla. Tämän tutkimuksen mukaan suurimmat tekoälyn hyödyntämisen riskit asiakaspolkujen muotoilussa liittyvät tekoälyn epäluotettavuuteen, inhimillisyyden vähenemiseen sekä kyberrikollisuuteen. Riskejä minimoidaan muun muassa tekoälyn toimintaohjeen ja tiukan sääntelyn avulla.
Tämä tutkimus toteutettiin laadullisena tutkimuksena. Tutkimusaineisto kerättiin tekemällä kahdeksan puolistrukturoitua teemahaastattelua, joihin osallistui harkiten valittuja tekoälyn ja asiakaskokemuksen asiantuntijoita. Haastateltavat valittiin eräästä pankkialan organisaatiosta, jossa tutkija itse työskentelee. Tämä mahdollisti pääsyn organisaation intra-artikkeleihin ja tekoälyaiheisiin aivoriihiin, joissa syntynyttä materiaalia hyödynnetään salassapitovelvollisuuden rajoittamissa määrin myös tämän tutkimuksen aineistossa. Tämän aineistotriangulaation avulla pyrittiin lisäämään tutkimuksen luotettavuutta. Tutkimuksen analyysi tehtiin haarukointimenetelmää hyödyntäen puolueettomuuteen pyrkien.
Tämän tutkimuksen tulokset osoittivat, että tekoälyratkaisuista chatbottia ja asiakkuusmarkkinoinnin työkalua käytetään systemaattisesti pankkialan asiakaspolkujen muotoilussa asiakaskokemuksen parantamiseen. Kun tarkastellaan yksittäisten työkalujen hyödyntämistä, voidaan puhua asiakaspolun yksittäisten kosketuspisteiden muotoilusta. Lisäksi tutkimus osoitti, että asiakaspolkujen muotoilua voidaan tarkastella myös kokonaisten asiakaspolkujen muotoilun tasolta. Tutkimuksessa kävi ilmi, että kokonaisia asiakaspolkuja voitaisiin muotoilla tekoälyagenttien avulla. Kokonaisten asiakaspolkujen muotoiluun liittyy kuitenkin vielä monia riskejä.
Tämä tutkimus tukee olemassa olevia teorioita liittyen tekoälyn hyötyihin ja riskeihin, mutta ennen kaikkea luo uutta teoriaa tekoälypohjaiselle asiakaspolun muotoilulle pankkialan kontekstissa. Tutkimustuloksissa tunnistettiin, että tekoälyratkaisuiden mahdollistama personointi, tehokkuuden parantuminen ja reaaliaikainen palvelu parantavat asiakaskokemusta silloin, kun asiakaspolkuja muotoillaan systemaattisesti tekoälyn avulla. Tämän tutkimuksen mukaan suurimmat tekoälyn hyödyntämisen riskit asiakaspolkujen muotoilussa liittyvät tekoälyn epäluotettavuuteen, inhimillisyyden vähenemiseen sekä kyberrikollisuuteen. Riskejä minimoidaan muun muassa tekoälyn toimintaohjeen ja tiukan sääntelyn avulla.