Comment les fintechs acquièrent un avantage concurrentiel grâce à la personnalisation à grande échelle alimentée par l'IA

La personnalisation à grande échelle est une stratégie clé pour les fintechs afin de fournir des produits et services hyper pertinents pour répondre aux demandes des clients. Découvrez comment les meilleures entreprises exploitent la technologie basée sur l'IA pour offrir des expériences qui ravissent les clients et établir des relations durables dans ce VB Spotlight.

Une mine de données a longtemps été disponible pour les entreprises fintech dans le passé, mais la capacité de les traiter rapidement et de les structurer de manière utilisable a libéré un énorme potentiel. Les données structurées, étiquetées et enrichies ont changé la donne, faisant passer le développement et le marketing de produits à un niveau supérieur de personnalisation et d'engagement.

"Être capable d'utiliser et d'appliquer l'apprentissage automatique et la logique de l'IA en plus des données transactionnelles, et de combiner cela avec d'autres expériences ou informations que nous connaissons sur un client, a transformé la façon dont les entreprises peuvent établir des relations avec des clients individuels d'une manière qu'elles n'ont jamais été. capable avant », déclare Eric Jamison, responsable des produits D&A - produits et conception bancaires et technologiques, Envestnet. "La capacité à mieux utiliser ces données et à cibler les consommateurs en fonction de ces informations s'accélère de jour en jour."

Les banques utilisent toujours des sessions de cookies, des e-mails et des campagnes de bannières, car elles ont été efficaces dans le passé pour susciter de nouvelles inscriptions de clients. Mais les problèmes persistent - les mêmes campagnes de marketing produit apparaissent devant les clients actuels et les prospects potentiels, ce qui entraîne un gaspillage de ressources et le potentiel d'irriter un client qui en a assez d'être poussé à acheter des produits qu'il possède déjà ou qu'il n'a pas. s'appliquer à eux.

Mais les nouvelles technologies ne font pas disparaître ces stratégies, elles les améliorent grâce à l'intelligence des données, les rendant beaucoup plus ciblées, personnalisées et efficaces. La technologie de traitement des données, associée à la capacité de les interpréter de manière plus approfondie et détaillée que jamais auparavant, aide les entreprises à identifier les opportunités, à analyser les modèles de comportement des consommateurs et à comparer les consommateurs à travers les segments d'une manière qui n'était pas possible auparavant, augmentant ainsi les taux de réussite de campagnes.

Créer des expériences vraiment personnalisées

Bien sûr, les IF fournissent une entreprise et un service, mais les entreprises qui personnalisent des expériences pertinentes, émotionnellement résonnantes et vraiment utiles aux consommateurs, coupent la confusion. Cela est particulièrement vrai pour les générations qui sont maintenant en début de carrière ou qui viennent tout juste d'entrer sur le marché du travail. Ils ont une vision plus transactionnelle de leurs données et recherchent activement des entreprises pour mieux comprendre et interpréter leurs informations personnelles. Qu'il s'agisse de rechercher de manière proactive des informations sur les investissements ou de déclencher des alertes qui attirent l'attention sur des questions financières qui doivent faire l'objet d'une enquête, comme un montant de dépenses supérieur à la normale.

« Pouvoir interpréter et transmettre ces informations à un individu de manière très personnalisée est la façon dont ces prestataires de services, qu'il s'agisse de banques, de technologies ou de sociétés de gestion de patrimoine, se font aimer de ce client », explique Jamison. "Les clients travailleront avec la société de services financiers qui semble les comprendre le mieux et qui possède la plus grande profondeur d'informations glanées auprès de sa propre clientèle."

Il s'agit de tirer le meilleur parti des informations dont ils disposent sur leurs clients pour devenir cette principale source de gestion financière, ajoute-t-il.

Et lorsqu'il s'agit de réduire le bruit, en particulier pour une relation bancaire autonome ou un fournisseur de technologie, il s'agit de faire remonter les problèmes les plus pertinents qui sont importants, de les présenter au consommateur et d'obtenir des commentaires en retour. La relation évolue au fur et à mesure que la technologie apprend ce qui est le plus important pour les clients, en adaptant l'expérience en fonction de ce que le client veut, mais peut-être plus important encore, en évoquant de nouveaux domaines d'intérêt potentiel ou des besoins dont le client n'avait pas conscience.

"L'une des craintes que nous avons toujours eues est que si vous bombardez un consommateur d'alertes, cela peut être accablant et il commence à les ignorer", déclare Jamison. "Les types d'informations pertinentes commencent vraiment à engager le consommateur."

IA, apprentissage automatique et mise à l'échelle

La capacité de l'IA à exploiter et à interpréter des données normalisées génère les types d'informations et d'informations qui rendent les expériences avec les produits bancaires autonomes et les relations avec les conseillers plus puissantes. Il peut aider les conseillers à optimiser les portefeuilles et les stratégies de leurs clients, à élaborer des plans à court et à long terme et à visualiser des scénarios pour aider à prendre des décisions intelligentes en temps opportun.

L'IA générative contribuera encore plus à cette échelle, en permettant de tirer des données d'une variété de sources très disparates, de synthétiser et de traiter ces informations. Mais l'élément humain sera toujours crucial pour s'assurer que ces outils sont correctement réglés, qu'il s'agisse de s'assurer que les données sont impartiales et aussi propres que possible, d'affiner les algorithmes et de détecter la dérive inévitable du modèle d'IA alors qu'un algorithme continue de fonctionner.

"Il va y avoir ce besoin pour nos scientifiques des données de s'assurer qu'ils se concentrent sur les bons scénarios pour nous, adaptés aux bons types d'expériences que nous ou nos clients cherchons à conduire", déclare Jamison. "Pour moi, ce n'est qu'une question de temps avant que cela ne commence à avoir un impact sur le secteur des services financiers."

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

Source : https://venturebeat.com

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• La source: https://www.fintechnews.org/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/