چگونه فین تک ها با شخصی سازی در مقیاس مبتنی بر هوش مصنوعی مزیت رقابتی به دست می آورند

شخصی سازی در مقیاس یک استراتژی کلیدی برای فین تک ها برای ارائه محصولات و خدمات بیش از حد مرتبط برای برآورده کردن خواسته های مشتری است. بیاموزید که چگونه شرکت‌های برتر از فناوری‌های مجهز به هوش مصنوعی برای ارائه تجربیاتی که مشتریان را خوشحال می‌کند و روابط پایداری را در این VB Spotlight ایجاد می‌کنند، استفاده می‌کنند.

انبوهی از داده‌ها در گذشته مدت‌ها در دسترس شرکت‌های فین‌تک بوده است – اما توانایی پردازش آن‌ها با سرعت و ساختار آن به روش‌های قابل استفاده، پتانسیل فوق‌العاده‌ای را باز کرده است. داده های ساختاریافته، برچسب گذاری شده و غنی شده، بازی را تغییر داده است و توسعه محصول و بازاریابی را به سطح بعدی شخصی سازی و تعامل سوق داده است.

«توانایی استفاده و به کارگیری یادگیری ماشینی و منطق هوش مصنوعی در بالای داده‌های تراکنش، و ترکیب آن با سایر تجربیات یا اطلاعاتی که در مورد یک مشتری می‌دانیم، نحوه ارتباط شرکت‌ها با مشتریان فردی را تغییر داده است که هرگز چنین نبوده است. اریک جیمیسون، رئیس بخش D&A - محصول و طراحی بانکداری و فناوری، Envestnet می گوید. توانایی استفاده بهتر از این داده ها و هدف قرار دادن مصرف کنندگان بر اساس آن اطلاعات به صورت روزانه در حال افزایش است.

بانک‌ها همچنان از جلسات کوکی، ایمیل و کمپین‌های بنر استفاده می‌کنند زیرا در گذشته در ثبت نام‌های مشتریان جدید مؤثر بوده‌اند. اما مشکلات همچنان پابرجاست - کمپین‌های بازاریابی محصول یکسان در مقابل مشتریان فعلی و مشتریان بالقوه ظاهر می‌شوند، که منجر به هدر رفتن منابع و پتانسیل آزار مشتری می‌شود که از تحت فشار قرار گرفتن برای خرید محصولاتی که قبلاً داشته‌اند یا ندارند، خسته شده‌اند. برای آنها اعمال شود.

اما فن‌آوری جدید این استراتژی‌ها را از کانون توجه خارج نمی‌کند، بلکه آنها را با هوشمندی داده‌ها تقویت می‌کند و آنها را بسیار هدفمند، شخصی‌شده و مؤثرتر می‌کند. فناوری پردازش داده، همراه با توانایی تفسیر عمیق‌تر و جزئی‌تر از قبل، به شرکت‌ها کمک می‌کند فرصت‌ها را شناسایی کنند، الگوهای رفتار مصرف‌کننده را تجزیه و تحلیل کنند و مصرف‌کنندگان را در بخش‌های مختلف به روش‌هایی مقایسه کنند که قبلاً امکان‌پذیر نبوده است، و نرخ موفقیت را بالا می‌برد. کمپین ها

ایجاد تجربیات واقعا شخصی

البته، FI ها کسب و کار و خدماتی را ارائه می کنند، اما شرکت هایی که تجارب مرتبط، از نظر احساسی طنین انداز و واقعاً برای مصرف کنندگان مفید هستند، شخصی سازی می کنند، سردرگمی را از بین می برند. این امر به ویژه برای نسل هایی که اکنون در ابتدای کار خود هستند یا به تازگی وارد نیروی کار شده اند صادق است. آنها دیدگاه تراکنشی بیشتری نسبت به داده های خود دارند و فعالانه به دنبال شرکت ها برای درک و تفسیر بهتر اطلاعات شخصی خود هستند. چه به دنبال بینش سرمایه‌گذاری فعالانه باشد، چه افزایش هشدارهایی که توجه را به موضوعات مالی جلب می‌کند که باید مورد بررسی قرار گیرند - مانند میزان هزینه‌های بالاتر از حد معمول.

جیمیسون می‌گوید: «تفسیر و ارائه اطلاعات برای یک فرد به شیوه‌ای بسیار شخصی‌شده به این معناست که چگونه آن ارائه‌دهندگان خدمات، چه بانک‌ها باشند، چه فناوری‌ها یا شرکت‌های مدیریت ثروت، خود را مورد علاقه آن مشتری قرار می‌دهند. "مشتریان با شرکت خدمات مالی که به نظر می رسد آنها را به بهترین شکل درک می کند و بیشترین عمق بینش را از پایگاه مشتری خود به دست آورده است، کار خواهند کرد."

او می افزاید، این در مورد بهترین استفاده از اطلاعاتی است که در مورد مشتریان خود دارند تا به منبع اصلی مدیریت مالی تبدیل شوند.

و وقتی نوبت به کاهش سر و صدا می رسد، به خصوص برای یک رابطه بانکی یا ارائه دهنده فناوری خودگردان، مهم ترین موضوعات مهم را مطرح می کند، آنها را در مقابل مشتری قرار می دهد و در ازای آن بازخورد دریافت می کند. این رابطه زمانی تکامل می‌یابد که فناوری در مورد آنچه برای مشتریان مهم‌تر است، تطبیق دادن تجربه با آنچه مشتری می‌خواهد، تطبیق می‌دهد، اما شاید مهم‌تر از همه، ایجاد زمینه‌های جدید بالقوه یا نیازهایی که مشتری متوجه نشده است.

جیمیسون می‌گوید: «یکی از ترس‌هایی که ما همیشه داشته‌ایم این است که اگر یک مصرف‌کننده را با هشدار بمباران کنید، می‌تواند بسیار زیاد باشد و آنها شروع به نادیده گرفتن آنها کنند. «انواع بینش مرتبط با این حال واقعاً شروع به جذب مشتری می کند.»

هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مقیاس

توانایی هوش مصنوعی در بهره‌برداری و تفسیر داده‌های استاندارد شده، انواع بینش‌ها و اطلاعاتی را هدایت می‌کند که تجربیات مربوط به محصولات خودبانکی و روابط مشاوران را قوی‌تر می‌کند. این می تواند به مشاوران کمک کند تا پورتفولیوها و استراتژی ها را برای مشتریان خود بهینه کنند، برنامه های کوتاه مدت و بلندمدت را توسعه دهند و سناریوهایی را تجسم کنند تا به تصمیم گیری های به موقع و هوشمندانه کمک کنند.

هوش مصنوعی مولد به این مقیاس کمک بیشتری می‌کند و توانایی جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف بسیار متفاوت، ترکیب و پردازش آن اطلاعات را افزایش می‌دهد. اما عنصر انسانی همیشه برای اطمینان از تنظیم صحیح این ابزارها حیاتی خواهد بود، از اطمینان از بی طرفی و تمیز بودن داده‌ها تا حد امکان تا تنظیم دقیق الگوریتم‌ها و گرفتن تغییر ناپذیر مدل هوش مصنوعی به عنوان الگوریتم ادامه دارد.

جیمیسون می‌گوید: «این نیاز برای دانشمندان داده ما وجود خواهد داشت که اطمینان حاصل کنند که بر روی سناریوهای مناسب برای ما متمرکز شده‌اند، مطابق با انواع تجربیات مناسبی که ما یا مشتریانمان به دنبال آن هستیم.» "از نظر من، فقط زمان است که شروع به تأثیرگذاری بر صنعت خدمات مالی کند."

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

منبع: https://venturebeat.com

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.fintechnews.org/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/