フィンテック企業が AI を活用した大規模なパーソナライゼーションで競争上の優位性を獲得する方法

大規模なパーソナライゼーションは、フィンテック企業が顧客の要求を満たす関連性の高い製品やサービスを提供するための重要な戦略です。 この VB スポットライトでは、一流企業が AI 対応テクノロジーを活用してクライアントを喜ばせるエクスペリエンスを提供し、永続的な関係を構築している方法を学びましょう。

フィンテック企業はこれまで、豊富なデータを長い間利用できましたが、それを高速に処理し、使用可能な方法で構造化する能力により、膨大な可能性が解き放たれました。 構造化され、タグ付けされ、強化されたデータは状況を一変させ、製品開発とマーケティングを次のレベルのパーソナライゼーションとエンゲージメントに引き上げました。

「トランザクション データに基づいて機械学習と AI ロジックを使用および適用できるようになり、それを顧客について知っている他の経験や情報と組み合わせることで、企業が個々の顧客とこれまでにない方法で関係する方法が変わりました。以前はできました」と、Envestnet の D&A 製品、銀行およびテクノロジー製品およびデザインの責任者である Eric Jamison 氏は言います。 「このデータをより有効に活用し、その情報に基づいて消費者をターゲットにする能力は、日々加速しています。」

銀行は、これまで新規顧客の登録を増やすのに効果的であったため、Cookie セッション、電子メール、バナー キャンペーンを今でも使用しています。 しかし、問題は依然として存在します。同じ製品のマーケティング キャンペーンが現在の顧客と潜在的な潜在顧客の両方の前に表示されるため、リソースの無駄が発生し、すでに持っている製品、または持っていない製品の購入を強要されることにうんざりしている顧客をイライラさせる可能性があります。それらに適用してください。

しかし、新しいテクノロジーはこれらの戦略をスポットライトから押し出すのではなく、データインテリジェンスによって戦略を強化し、よりターゲットを絞った、パーソナライズされた、効果的なものにしています。 データ処理テクノロジーと、データをこれまで以上に深く詳細に解釈する機能を組み合わせることで、企業がこれまで不可能だった方法で機会を特定し、消費者の行動パターンを分析し、セグメント間で消費者を比較できるようになり、成功率が高まります。キャンペーン。

真にパーソナライズされたエクスペリエンスの作成

もちろん、金融機関はビジネスとサービスを提供していますが、消費者にとって関連性があり、感情的に共鳴し、真に役立つエクスペリエンスをパーソナライズする企業は、混乱を打ち破ります。 これは特に、キャリアの初期段階にある世代や、社会に出たばかりの世代に当てはまります。 彼らはデータをよりトランザクション的に捉えており、個人情報をよりよく理解して解釈できるよう企業に積極的に注目しています。 それは、投資に関する洞察を積極的に探すことであっても、通常よりも高い支出額など、調査すべき財務上の問題に注意を促すアラートを発することであってもです。

「その情報を非常にパーソナライズされた方法で解釈し、個人に提供できるということは、銀行であれ、テクノロジー企業であれ、資産管理会社であれ、サービスプロバイダーがその顧客に愛される方法なのです」とジェイミソン氏は言う。 「顧客は、自分たちを最もよく理解しており、自社の顧客ベースから収集した最も深い洞察を持っている金融サービス会社と協力するでしょう。」

顧客について持っている情報を最大限に活用して、財務管理の主要な情報源となることが重要だと同氏は付け加えた。

そして、ノイズを遮断するということになると、特に自主的な銀行関係やテクノロジープロバイダーにとっては、最も関連性の高い重要な問題を浮かび上がらせ、それを消費者の目の前に提示し、フィードバックを得ることが重要になります。 テクノロジーがクライアントにとって最も重要なことを学習し、クライアントが望むものに合わせてエクスペリエンスを適応させるにつれて、関係は進化しますが、おそらく最も重要なのは、潜在的な関心のある新しい分野や、顧客が気づいていなかったニーズを引き出すことです。

「私たちが常に抱いてきた懸念の XNUMX つは、消費者にアラートを大量に送信すると、圧倒されてしまい、消費者がアラートを無視し始めるのではないかということです」とジェイミソン氏は言います。 「しかし、関連するタイプのインサイトが実際に消費者の関心を引き始めます。」

AI、機械学習、スケール

標準化されたデータを活用して解釈する AI の能力により、セルフ バンキング商品やアドバイザーとの関係をより強力なものにするさまざまな洞察や情報が推進されています。 これは、アドバイザーがクライアントのポートフォリオと戦略を最適化し、短期および長期の計画を策定し、シナリオを視覚化してタイムリーでインテリジェントな意思決定を行うのに役立ちます。

生成 AI は、この規模をさらに拡大するのに役立ち、さまざまな非常に異質なソースからデータを取得し、その情報を合成して処理する能力を推進します。 しかし、データに偏りがなく可能な限りクリーンであることの確認から、アルゴリズムの微調整、アルゴリズムの実行継続中に避けられない AI モデルのドリフトの捕捉まで、これらのツールを正しく調整するには人間の要素が常に重要です。

「当社のデータサイエンティストは、当社にとって適切なシナリオに焦点を当て、当社または当社のクライアントが推進しようとしている適切なタイプのエクスペリエンスに合わせて調整する必要があるでしょう」とジェイミソン氏は言います。 「私にとって、金融サービス業界に影響が出始めるのは時間の問題です。」

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

出典: https://venturebeat.com

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