Πώς οι fintechs αποκτούν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα με την εξατομίκευση σε κλίμακα που βασίζεται σε AI

Η εξατομίκευση σε κλίμακα είναι μια βασική στρατηγική για τα fintech για την παροχή υπερσχετικών προϊόντων και υπηρεσιών για την κάλυψη των απαιτήσεων των πελατών. Μάθετε πώς οι κορυφαίες εταιρείες αξιοποιούν την τεχνολογία με δυνατότητα τεχνητής νοημοσύνης για να προσφέρουν εμπειρίες που ευχαριστούν τους πελάτες και οικοδομούν μόνιμες σχέσεις σε αυτό το VB Spotlight.

Ένας πλούτος δεδομένων ήταν εδώ και καιρό διαθέσιμος σε εταιρείες fintech στο παρελθόν - αλλά η ικανότητα επεξεργασίας τους με ταχύτητα και δομής με χρήσιμους τρόπους έχει ξεκλειδώσει ένα τεράστιο δυναμικό. Τα δομημένα, επισημασμένα και εμπλουτισμένα δεδομένα έχουν αλλάξει το παιχνίδι, οδηγώντας την ανάπτυξη και το μάρκετινγκ προϊόντων στο επόμενο επίπεδο εξατομίκευσης και αφοσίωσης.

«Η δυνατότητα χρήσης και εφαρμογής της μηχανικής μάθησης και της λογικής τεχνητής νοημοσύνης πάνω από τα δεδομένα συναλλαγών και ο συνδυασμός αυτών με άλλες εμπειρίες ή πληροφορίες που γνωρίζουμε για έναν πελάτη, έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες μπορούν να σχετίζονται με μεμονωμένους πελάτες με τρόπο που δεν είχαν ποτέ ικανός να το κάνει πριν», λέει ο Eric Jamison, επικεφαλής του D&A product — banking & tech product & design, Envestnet. «Η ικανότητα καλύτερης χρήσης αυτών των δεδομένων και στόχευσης καταναλωτών με βάση αυτές τις πληροφορίες επιταχύνεται σε καθημερινή βάση».

Οι τράπεζες εξακολουθούν να χρησιμοποιούν συνεδρίες cookie, email και καμπάνιες banner, επειδή ήταν αποτελεσματικές στο παρελθόν στη δημιουργία εγγραφών νέων πελατών. Ωστόσο, τα προβλήματα εξακολουθούν να υφίστανται – οι ίδιες καμπάνιες μάρκετινγκ προϊόντων εμφανίζονται μπροστά σε τρέχοντες πελάτες και σε πιθανούς πελάτες, με αποτέλεσμα τη σπατάλη πόρων και τη δυνατότητα εκνευρισμού ενός πελάτη που έχει βαρεθεί να πιέζεται να αγοράσει προϊόντα που ήδη έχει ή δεν έχει ισχύουν για αυτούς.

Αλλά η νέα τεχνολογία δεν απομακρύνει αυτές τις στρατηγικές από το προσκήνιο, τις ενισχύει με ευφυΐα δεδομένων, καθιστώντας τις πολύ πιο στοχευμένες, εξατομικευμένες και αποτελεσματικές. Η τεχνολογία επεξεργασίας δεδομένων, σε συνδυασμό με την ικανότητα ερμηνείας τους με μεγαλύτερη βάθος και λεπτομέρεια από ποτέ, βοηθά τις εταιρείες να εντοπίζουν ευκαιρίες, να αναλύουν πρότυπα συμπεριφοράς καταναλωτών και να συγκρίνουν τους καταναλωτές σε διάφορα τμήματα με τρόπους που δεν ήταν δυνατό στο παρελθόν, αυξάνοντας τα ποσοστά επιτυχίας εκστρατείες.

Δημιουργία πραγματικά εξατομικευμένων εμπειριών

Φυσικά, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα παρέχουν μια επιχείρηση και μια υπηρεσία, αλλά οι εταιρείες που εξατομικεύουν εμπειρίες που είναι σχετικές, συναισθηματικά ηχητικές και πραγματικά χρήσιμες για τους καταναλωτές, περιορίζουν τη σύγχυση. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τις γενιές που βρίσκονται τώρα νωρίς στην καριέρα τους ή μόλις εισέρχονται στο εργατικό δυναμικό. Έχουν μια πιο συναλλακτική άποψη για τα δεδομένα τους και αναζητούν ενεργά τις εταιρείες να κατανοήσουν και να ερμηνεύσουν καλύτερα τα προσωπικά τους στοιχεία. Είτε πρόκειται για προληπτική αναζήτηση επενδυτικών πληροφοριών είτε για ειδοποιήσεις που εφιστούν την προσοχή σε οικονομικά ζητήματα που πρέπει να διερευνηθούν — όπως ένα υψηλότερο από το κανονικό ποσό δαπανών.

«Το να μπορείς να ερμηνεύεις και να γνωστοποιείς αυτές τις πληροφορίες σε ένα άτομο με πολύ εξατομικευμένο τρόπο είναι ο τρόπος με τον οποίο αυτοί οι πάροχοι υπηρεσιών, είτε είναι τράπεζες είτε είναι τεχνολογίες ή εταιρείες διαχείρισης περιουσίας, αγαπούν τον εαυτό τους σε αυτόν τον πελάτη», λέει ο Jamison. «Οι πελάτες θα συνεργαστούν με την εταιρεία χρηματοοικονομικών υπηρεσιών που φαίνεται να τους κατανοεί καλύτερα και έχει το μεγαλύτερο βάθος γνώσης που προέρχεται από τη δική της πελατειακή βάση».

Έχει να κάνει με την καλύτερη αξιοποίηση των πληροφοριών που έχουν για τους πελάτες τους για να γίνει αυτή η κύρια πηγή οικονομικής διαχείρισης, προσθέτει.

Και όταν πρόκειται να μειώσετε τον θόρυβο, ειδικά για μια τραπεζική σχέση ή πάροχο τεχνολογίας που κατευθύνεται από τον εαυτό σας, είναι να αναλύσετε τα πιο σημαντικά ζητήματα, να τα παρουσιάσετε μπροστά στον καταναλωτή και να λάβετε σχόλια σε αντάλλαγμα. Η σχέση εξελίσσεται καθώς η τεχνολογία μαθαίνει για το τι είναι πιο σημαντικό για τους πελάτες, προσαρμόζοντας την εμπειρία ώστε να ταιριάζει σε αυτό που θέλει ο πελάτης, αλλά ίσως το πιο σημαντικό, αναδεικνύοντας νέους τομείς δυνητικού ενδιαφέροντος ή ανάγκες που ο πελάτης δεν συνειδητοποίησε ότι είχε.

«Ένας από τους φόβους που είχαμε πάντα είναι ότι αν βομβαρδίσετε έναν καταναλωτή με ειδοποιήσεις, μπορεί να είναι συντριπτικό και να αρχίσουν να τους αγνοούν», λέει ο Jamison. "Οι σχετικοί τύποι πληροφοριών, ωστόσο, αρχίζουν πραγματικά να προσελκύουν τον καταναλωτή."

AI, μηχανική μάθηση και κλίμακα

Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αξιοποιεί και να ερμηνεύει τυποποιημένα δεδομένα οδηγεί τους τύπους πληροφοριών και πληροφοριών που κάνουν πιο ισχυρές τις εμπειρίες με τα προϊόντα αυτοτραπεζικής και τις σχέσεις συμβούλων. Μπορεί να βοηθήσει τους συμβούλους να βελτιστοποιήσουν τα χαρτοφυλάκια και τις στρατηγικές για τους πελάτες τους, να αναπτύξουν βραχυπρόθεσμα και μακροπρόθεσμα σχέδια και να οπτικοποιήσουν σενάρια για να βοηθήσουν στη λήψη έγκαιρων, έξυπνων αποφάσεων.

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει ακόμη περισσότερο αυτήν την κλίμακα, οδηγώντας τη δυνατότητα να αντλούμε δεδομένα από μια ποικιλία πολύ διαφορετικών πηγών, να συνθέτουμε και να επεξεργαζόμαστε αυτές τις πληροφορίες. Αλλά το ανθρώπινο στοιχείο θα είναι πάντα ζωτικής σημασίας για τη σωστή ρύθμιση αυτών των εργαλείων, από τη διασφάλιση της αμερόληπτης και όσο το δυνατόν πιο καθαρής κατάστασης των δεδομένων, μέχρι τους αλγόριθμους λεπτομέρειας και την καταγραφή της αναπόφευκτης μετατόπισης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης καθώς ένας αλγόριθμος συνεχίζει να εκτελείται.

«Θα υπάρξει αυτή η ανάγκη για τους επιστήμονες δεδομένων μας να διασφαλίσουν ότι επικεντρώνεται στα σωστά για εμάς σενάρια, προσαρμοσμένα στους σωστούς τύπους εμπειριών που θέλουμε να οδηγήσουμε εμείς ή οι πελάτες μας», λέει ο Jamison. «Για μένα, είναι θέμα χρόνου να αρχίσει να επηρεάζει τον κλάδο των χρηματοοικονομικών υπηρεσιών».

Σύνδεσμος: https://venturebeat.com/ai/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/

Πηγή: https://venturebeat.com

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.fintechnews.org/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/