Banki rywalizują o względy AI. Nowy obszar walki w sektorze

Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana przez użytkowników do rozmaitych kwestii. AI może także polecić im usługi konkretnego banku. W tej sytuacji instytucjom finansowym zaczyna na tym coraz bardziej zależeć.

Tej siły już nie powstrzymacie. Choć to zdanie miało pierwotnie znacznie inny, polityczny kontekst, dziś można użyć go także do zobrazowania bardziej technologicznej kwestii. Chodzi o wpływ, jaki sztuczna inteligencja zaczyna wywierać na niemal każdą dziedzinę życia. AI w wielu przypadkach zastąpiła również klasyczne wyszukiwarki internetowe. Okazuje się, że by czerpać z tego profity, nie wystarczy akceptacja. Należy podjąć konkretne działania.

Sprawę z tego zaczynają sobie zdawać funkcjonujące w Polsce banki. Te podejmują konkretne starania, by zyskać przychylność sztucznej inteligencji.

AI finansowym doradcą

To, że coraz więcej osób pyta sztuczną inteligencję o finanse, obrazują wyniki badań. Zgodnie z analizą agencji On Board Think Kong, już co czwarty respondent deklaruje regularne korzystanie z AI przy podejmowaniu decyzji zakupowych. Polacy pytają chatboty między innymi o to, gdzie najlepiej wziąć kredyt hipoteczny, założyć lokatę czy otworzyć konto.

Najnowsze z badań On Board Think Kong daje odpowiedź na pytanie, które z banków najczęściej pojawiają się w odpowiedziach AI. Analizie poddano odpowiedzi z modeli ChatGPT, Claude, Gemini i Perplexity. Pytania podzielono na pięć kategorii produktowych: kredyty hipoteczne, pożyczki gotówkowe, lokaty, karty kredytowe oraz rachunki osobiste (ROR). Kluczowym wskaźnikiem było „wskazanie”, rozumiane jako wystąpienie danej marki w odpowiedzi modelu co najmniej raz (jedna odpowiedź mogła zawierać wskazania kilku banków).

Do badania wybrano 10 największych banków w Polsce według wartości aktywów.

Banki, które najbardziej „lubi” AI

Jego przebieg wskazał trzech wyraźnych liderów. PKO BP, mBank oraz ING Bank Śląski zebrały łącznie 52,7% wszystkich wskazań sztucznej inteligencji. Lider zestawienia zdobył 624 wskazania, zdobywca drugiego miejsca 616, a trzeci rezultat to 562 wskazania.

Znajdujący się na czwartym miejscu Bank Millennium uzyskał 473 wskazania. Kolejna pozycja przypadła Alior Bankowi z wynikiem 385 wskazań. 

„W odpowiedzi na pytania o polecane banki modele wskazywały średnio 3–4 konkretne instytucje i prawie nigdy nie odnosiły się do nich krytycznie. W ok. 60% przypadków opisywały je pozytywnie lub jako godne uwagi, a w pozostałych neutralnie, po prostu je wymieniając” – mówi Norbert Kilen, dyrektor strategii On Board Think Kong.

W badaniu szczególnie wyróżnił się przypadek Erste Bank Polska. Choć jest trzecim pod względem wielkości aktywów bankiem w kraju, to w zestawieniu zajął dopiero dziewiąte miejsce. Jest na to jedno proste wytłumaczenie – modele wciąż kojarzą go jako Santander Bank Polska.

Zaprzyjaźnić się z AI

Jak to zmienić? Jedną ze strategii może być odejście od treści tworzonych zgodnie z zasadami tradycyjnego SEO na rzecz dostarczania w nich syntetycznych, precyzyjnych informacji i budowania cyfrowego autorytetu. Niezbędne (choć nie wynika to tylko z preferencji AI) wydaje się również publikowanie aktualnych danych dotyczących konkretnych opłat, parametrów produktów, czy innych treści, których poszukują klienci.

Innym ze sposobów może być postawienie na ekspercki content marketing. Sztuczna inteligencja coraz częściej stawia na strony z silnym profilem E-E-A-T (Doświadczenie, Eksperckość, Autorytet, Wiarygodność). Na autorytet domeny pozytywnie wpłynąć mogą więc regularne raporty ekonomiczne, czy komentarze ekspertów.

Audyt struktury strony i treści na niej zawartych pod kątem wyszukiwarek AI wydaje się więc minimum, które wykonuje już większość branży. O pomoc można także poprosić sztuczną inteligencję. Choć w jej przypadku wskazówki mogą być różne.

„Modele czerpią wiedzę z różnych źródeł, co przekłada się na ich odpowiedzi. Ogromne znaczenie ma jednak sam wybór modelu i sposób jego działania. W naszej analizie ChatGPT wyraźnie częściej wymieniał mBank, Claude – ING, a w odpowiedziach Perplexity wysoko plasował się Pekao. Wyniki szybko zmieniają się w czasie i różnią w zależności od pytającego, dlatego naszą analizę należy czytać raczej jako uśrednione odzwierciedlenie aktualnej sytuacji informacyjnej dla próbki modeli. Ważne też, by pamiętać, że badanie mierzyło widoczność marek w odpowiedziach AI – a nie atrakcyjność, koszt czy jakość ofert bankowych” – wyjaśnia Norbert Kilen.