为了获得人工智能和机器学习的好处，以提供新颖而迷人的金融客户体验，零售银行和信用社需要建立一个干净、准确和完整的相关数据的坚实基础。

人工智能和机器学习必将为零售银行业务带来客户体验的改变，但如果该项目不是基于围绕客户及其行为和金融需求的干净、准确和完整的数据的坚实基础，其最佳想法的应用可能会失败。

在今天的零售银行和信用合作社中，关注客户体验并不奇怪。随着金融服务的日益商业化，机构必须越来越多地赢得消费者的关注，并与破坏性的新市场进入者及其传统竞争对手争夺钱包份额。金融机构比以往任何时候都更需要想办法让它们与众不同。

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营销人员预测客户需求，加深关系。他们可以以更个性化的方式对广告系列进行微调，以实现最大效率，锁定代表最佳收购前景的消费群体，并确定损失的风险和原因。

根据MIT Technology Review Insights和谷歌联合对1419家公司进行的调查，其中包括150多个金融服务行业，零售银行已经成为部署机器学习的最先进的组织。

调查发现，十分之四的金融服务营销人员(41%)目前使用机器学习，另有30%的公司计划在今年部署这项技术。与此同时，三分之二的受访者(66%)同意机器学习正在推动他们的战略营销工作。这项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先打下的工作。这需要整理现有数据，并确定和整合新的第三方信息来源，如地理和社会经济数据，这将是有益的。

毕竟众所周知，人工智能和机器学习都是需要大量数据的过程。无论支持它们的算法有多复杂，它们返回的答案只能和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过程中的一个重要先决条件。

考虑到这一点，六步前期工作是零售银行和信用社确保其对人工智能和机器学习的探索能够为其投入的时间和金钱带来丰厚回报的最佳方式。