随着数字化的快速发展，全球银行业经历了巨变，今天的银行已不能再指望像以前那样运营了。来自金融科技和新时代数字银行的竞争日益激烈，凸显出银行难以提供卓越的客户体验这一问题。现在的客户希望从银行获得个性化、即时性的服务，他们对“一刀切”的做法没有耐心，并将通用消息视为垃圾邮件。如果能确保获得个性化服务，他们甚至愿意分享自己的数据。客户也格外重视那些专注于建立更深层次的见解和超越交易便利的努力。可以说，超级个性化是银行业的下一个大事件，关乎整个行业的未来。那么，什么是超级个性化服务？银行应该如何走向超级个性化？

　　超级个性化服务，指的是银行利用数据和分析对每个客户的需求、偏好和行为进行全面细致的了解，为客户提供量身定制的服务和产品，从而带来更吸引人、更令人满意的客户体验。换句话说，超级个性化是使用机器学习（ML）和人工智能（AI）来处理最近的客户活动、事件和实时信号的近乎实时的超精确消息传递。放眼全球，银行客户对超级个性化服务的需求正不断扩大，但要满足这一需求却并非易事，这可以从目前大多数银行均无法提供这种服务窥见一斑。最近Infosys Finacle和Qorus联合发布的一份报告显示，尽管71%的银行正在开展个性化活动和沟通，但只有不到50%的银行正在利用企业客户数据管理，提供主动的建议和推荐、数据驱动的微细分，并利用人工智能和机器学习建议。

　　根据过去几年全球银行业的实践，要在人口规模上实现超级个性化服务，至少应关注以下三个关键点。

　　一是真正了解你的客户（KYC）。这包括访问社交媒体、过去的互动记录等外部资源以及建立客户数据平台，从多个机构收集信息。或者，银行还可以采用基于年龄、性别、种族和人生阶段等人口因素的“客户基因组”方法，通过这些数据创建模型，更好地了解客户并预测其需求。这可以缩短银行进入市场的时间，并创建提供个性化体验的无边界数据平台。如今，一些走在前列的银行超越了传统参数，综合考虑行为、人口统计和社会数据，可在几分钟内作出决定。当然，这需要一个强大的基础架构和标准化的数据模型，以帮助银行提高产品设计的效率，避免不一致和重叠的产品定义，并实现银行产品和服务的个性化定价和捆绑。

　　二是理解和分析客户数据。一般而言，数据可以提供三种关键类型的见解，包括描述性洞察，即解释和可视化客户交易、消费模式、持有资产、投资组合表现等的细微差别；诊断见解，即回答“如何”和“为什么”，帮助银行更好地理解金融行为；预测性洞察，有助于银行预见客户的财务健康状况，可以用来提醒客户潜在的现金流紧缩、罚款、计划外的大额付款或提前还贷的时机。识别客户数据有助于银行预测客户需求并定制其需要的产品和服务，预测分析可帮助识别和预防欺诈。

　　值得注意的是，切实理解和深入分析客户数据，要求银行建立坚实的基础，并充分利用AI、ML和云计算等现代技术，更加精准快速地根据客户画像生成推荐产品。其中，资产库的建设至关重要，该库由数据层、分析层、决策层以及执行和度量层组成，可以帮助整合、标准化和模块化数据和分析，同时集成决策和执行流程。

　　三是基于洞察的行动。深刻的见解加上明确的结果，可以使银行推动客户作出明智的决定。这些推动既可以是个性化的，也可以是大规模情境化的。在人口规模上实现超级个性化，需要银行利用对话式AI实时提供个性化交互。通过使用聊天机器人和语音助手，银行能够创造全天候的无缝和个性化体验。对话式AI还可以帮助银行识别客户何时需要与人工客服交谈，这会减少客户等待时间，提高服务满意度。

　　综上所述，超级个性化服务关系到银行业的未来。通过多管齐下的方法，包括真正了解客户，结合客户中心和产品中心，并分析客户数据以获得可操作的见解，银行可以成功地实现超级个性化服务。当然，要达此目标，银行尚需在组织内部进行文化变革，以优先考虑以客户为中心并拥抱新技术。无论如何，超级个性化服务的诸多益处值得银行付出努力。通过提供个性化服务，银行不仅可以在拥挤的市场上脱颖而出，成为真正的财务健康顾问，更重要的是，还可以在激烈的竞争中保持领先地位。