باندلینگ پویای خدمات بانکی مبتنی بر الگوریتم های یادگیری تقویتی

تحول دیجیتال در صنعت بانکداری موجب شده است رقابت بانک ها دیگر صرفا بر پایه نرخ سود یا گستره شعب فیزیکی شکل نگیرد، بلکه توانایی آنها در ارائه خدمات شخصی سازی شده، پیشنهادهای هوشمند و تجربه کاربری یکپارچه به عامل تعیین کننده در جذب و حفظ مشتری تبدیل شود. در این میان، مفهوم باندلینگ پویا یا ترکیب هوشمندانه محصولات و خدمات بانکی بر اساس ویژگی ها، رفتار و نیاز لحظه ای مشتری، به عنوان یکی از مسیرهای نوآورانه برای افزایش ارزش پیشنهادی بانک مطرح شده است. پژوهش های پیشین نشان داده اند که توصیه و فروش متقاطع محصولات مالی، به ویژه در بانکداری مصرفی، می تواند مسیر حرکت مشتری در چرخه بلوغ مالی را تسریع کند و رضایت و وفاداری او را افزایش دهد. با این حال، بخش مهمی از پژوهش های موجود بر الگوهای ایستا یا روش های سنتی توصیه گر تکیه داشته اند و کمتر به سازوکارهای یادگیری تدریجی و سازگارشونده پرداخته اند. هدف این مقاله ارائه چارچوبی مفهومی و پژوهشی برای بهینه سازی سبد محصولات دیجیتال بانکی با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری تقویتی است؛ الگوریتمی که می تواند بر مبنای بازخوردهای رفتاری مشتری، تصمیم های پیشنهادی خود را به صورت تدریجی اصلاح کند. یادگیری تقویتی در ادبیات سیستم های توصیه گر به عنوان یکی از رویکردهای نوظهور برای تصمیم گیری ترتیبی، شخصی سازی عمیق و بهینه سازی تعاملات بلندمدت مطرح شده است. از این منظر، باندلینگ پویا در بانکداری دیجیتال نه فقط یک ابزار بازاریابی، بلکه یک سازوکار استراتژیک برای مدیریت ارزش مشتری، افزایش نرخ پذیرش خدمات و ارتقای کارایی پیشنهادهای دیجیتال محسوب می شود. از حیث روش شناختی، پژوهش حاضر در قالب یک مطالعه کاربردی و توصیفی-تحلیلی قابل اجراست و می تواند با ترکیب مرور ادبیات، تحلیل خبرگان و مدل سازی معادلات ساختاری یا حتی طراحی الگوریتمی، به ارائه یک مدل مفهومی منتهی شود. یافته های نظری این پژوهش نشان می دهد که موفقیت باندلینگ پویا در بانکداری دیجیتال به متغیرهایی مانند کیفیت داده، اعتماد مشتری، شفافیت پیشنهادها، ارزش ادراک شده، توان شخصی سازی و آمادگی فناورانه بانک وابسته است. بنابراین، چارچوب پیشنهادی می تواند هم برای توسعه پژوهش های آینده و هم برای طراحی راهبردهای عملی در بانک ها و فین تک ها مورد استفاده قرار گیرد.

کلیدواژه ها:

بانکداری دیجیتال ، باندلینگ پویا ، یادگیری تقویتی ، سیستم توصیه گر ، شخصی سازی ، فروش متقاطع ، مدیریت رابطه با مشتری