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How artificial intelligence can help banks improve the customer experience of buying a house
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Romeiro, Paulo Alexandre Mendes Ramos | |
| dc.contributor.author | Francisco, Daniela Ferreira | |
| dc.date.accessioned | 2019-12-20T13:56:45Z | |
| dc.date.available | 2019-12-20T13:56:45Z | |
| dc.date.issued | 2019-04-30 | |
| dc.description.abstract | The focus of this thesis is to understand how artificial intelligence can help banks in general to improve the customer journey of buying a house. Since the financial crisis, banks have been struggling to maintain profitability. The drivers for change in the industry are now the new competitors emerging in the financial landscape, new regulations implemented in the industry and the new customers’ expectations regarding technology. This thesis argues that banks could use their natural advantage with mortgage loans and their investments in artificial intelligence to improve the customer journey of buying a house. After conducting research, dept interviews and customer research, the customer journey was outlined and concluded that overall, the buying of a house is a complicated and unfamiliar process. Followed AI focused research, a new and enriched customer journey was drawn and complemented. It is suggested that banks implement AI to make the process more transparent and easier to navigate. A virtual real-estate agent powered by AI would assure the bank that the process is completed and guarantee the banks revenues for customer loans. Leveraging AI algorithms and customer information the bank can help the customer narrow down its searches presenting viable housing options to the customer which allows the bank to increase customer satisfaction, reduce customer churn, reduce the banks operational costs and ensure the revenues from mortgage loans. | pt_PT |
| dc.description.abstract | O foco desta tese é entender como a inteligência artificial pode ajudar os bancos em geral a melhorar a jornada do cliente de comprar uma casa. Desde a crise financeira, os bancos têm sindo desafiados para se manterem lucrativos. Os impulsionadores da mudança no setor são agora os novos concorrentes que emergem no cenário financeiro, novas regulamentações implementadas no setor e as novas expectativas dos clientes em relação à tecnologia. Esta tese argumenta que os bancos poderiam usar a sua vantagem natural com empréstimos bancários e seus investimentos em inteligência artificial para melhorar a jornada do cliente na comprar de casa. Depois de conduzida pesquisa através de entrevistas e pesquisa de clientes, a jornada do cliente foi delineada e concluiu que, em geral, a compra de uma casa é um processo complicado e desconhecido. Seguindo a pesquisa focada em IA, uma jornada de clientes nova e enriquecida foi desenhada e complementada. Sugere-se que os bancos implementem IA para tornar o processo mais transparente e mais fácil de navegar. Um agente imobiliário virtual impulsionado pela IA garantiria ao banco que o processo está concluído e garantiria as receitas dos bancos para empréstimos a clientes. Alavancando algoritmos de IA e informações de clientes, o banco pode ajudar o cliente a restringir buscas apresentando opções de habitação viáveis ao cliente, o que permite ao banco aumentar a satisfação do cliente, reduzir a rotatividade de clientes, reduzir os custos operacionais e garantir as receitas de empréstimos bancários. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202270572 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/29003 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.subject | Artificial intelligence | pt_PT |
| dc.subject | Banks | pt_PT |
| dc.subject | Housing ecosystem | pt_PT |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_PT |
| dc.subject | Bancos | pt_PT |
| dc.subject | Ecossistema de habitação | pt_PT |
| dc.title | How artificial intelligence can help banks improve the customer experience of buying a house | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Gestão e Administração de Empresas | pt_PT |