핀테크가 AI 기반 개인화를 통해 경쟁 우위를 확보하는 방법

규모에 따른 개인화는 핀테크가 고객 요구를 충족하기 위해 관련성 높은 제품과 서비스를 제공하기 위한 핵심 전략입니다. 이 VB 스포트라이트에서 최고의 기업이 AI 지원 기술을 활용하여 클라이언트를 기쁘게 하고 지속적인 관계를 구축하는 경험을 제공하는 방법을 알아보십시오.

과거에 핀테크 회사는 풍부한 데이터를 오랫동안 사용할 수 있었지만, 데이터를 빠르게 처리하고 사용 가능한 방식으로 구조화할 수 있는 능력은 엄청난 잠재력의 문을 열었습니다. 구조화되고 태그가 지정되고 풍부한 데이터는 제품 개발 및 마케팅을 다음 단계의 개인화 및 참여 수준으로 끌어올리며 게임을 변화시켰습니다.

“트랜잭션 데이터 위에 머신 러닝과 AI 로직을 사용 및 적용하고 고객에 대해 우리가 알고 있는 다른 경험이나 정보와 결합함으로써 기업이 이전에는 없었던 방식으로 개별 고객과 관계를 맺는 방식을 변화시켰습니다. Envestnet의 은행 및 기술 제품 및 디자인 D&A 제품 책임자인 Eric Jamison은 말합니다. "이 데이터를 더 잘 사용하고 해당 정보를 기반으로 소비자를 타겟팅하는 능력이 매일 가속화되고 있습니다."

은행은 과거에 신규 고객 가입을 유도하는 데 효과적이었기 때문에 여전히 쿠키 세션, 이메일 및 배너 캠페인을 사용하고 있습니다. 그러나 문제는 지속됩니다. 동일한 제품 마케팅 캠페인이 현재 고객과 잠재적인 잠재 고객 모두에게 나타나므로 자원 낭비가 발생하고 이미 가지고 있는 제품을 구매하도록 강요당하는 데 지친 고객을 짜증나게 할 가능성이 있습니다. 그들에게 적용하십시오.

그러나 신기술은 이러한 전략을 스포트라이트에서 밀어내는 것이 아니라 데이터 인텔리전스로 강화하여 훨씬 더 표적화되고 개인화되고 효과적으로 만듭니다. 이전보다 더 깊이 있고 자세하게 해석하는 능력과 결합된 데이터 처리 기술은 기업이 기회를 식별하고, 소비자 행동 패턴을 분석하고, 이전에는 불가능했던 방식으로 소비자를 여러 부문에서 비교하여 성공률을 높이는 데 도움이 됩니다. 캠페인.

진정으로 개인화된 경험 만들기

물론 FI는 비즈니스와 서비스를 제공하고 있지만 관련성 있고 정서적으로 공명하며 소비자에게 진정으로 도움이 되는 경험을 개인화하는 회사는 혼란을 극복합니다. 이는 현재 경력 초기에 있거나 이제 막 노동력에 진입한 세대에게 특히 해당됩니다. 그들은 데이터에 대해 보다 거래적인 관점을 가지고 있으며 개인 정보를 더 잘 이해하고 해석하기 위해 회사를 적극적으로 찾고 있습니다. 사전 예방적으로 투자 통찰력을 찾거나 조사해야 하는 재정 문제(예: 정상보다 많은 지출)에 대한 경고를 제기하는 것입니다.

Jamison은 "은행, 기술 또는 자산 관리 회사 등 서비스 제공업체가 고객에게 매우 개인화된 방식으로 정보를 해석하고 제공할 수 있다는 것은 서비스 제공업체가 자신을 사랑하는 방법입니다."라고 말합니다. "고객은 자신을 가장 잘 이해하고 자체 고객 기반에서 얻은 가장 깊이 있는 통찰력을 가진 금융 서비스 회사와 협력하게 될 것입니다."

재무 관리의 기본 소스가 되기 위해 고객에 대해 가지고 있는 정보를 최대한 활용하는 것이 중요하다고 그는 덧붙입니다.

특히 자기주도적 은행 관계나 기술 제공업체의 경우 소음을 줄이는 데 있어 중요한 가장 관련성이 높은 문제를 부풀려서 소비자에게 알리고 피드백을 받는 것이 중요합니다. 기술이 고객에게 가장 중요한 것에 대해 학습하고 고객이 원하는 것에 맞게 경험을 조정하면서 관계가 발전하지만 아마도 가장 중요한 것은 고객이 깨닫지 못했던 새로운 잠재 관심 영역이나 요구 사항을 제시하는 것입니다.

Jamison은 "우리가 항상 가지고 있던 두려움 중 하나는 소비자에게 경고를 퍼부으면 압도적일 수 있고 소비자가 이를 무시하기 시작한다는 것입니다."라고 말합니다. "관련 유형의 인사이트가 실제로 소비자를 참여시키기 시작합니다."

AI, 기계 학습 및 확장

표준화된 데이터를 활용하고 해석하는 AI의 능력은 셀프 뱅킹 상품 및 고문 관계에 대한 경험을 더욱 강력하게 만드는 통찰력과 정보 유형을 주도하고 있습니다. 고문이 고객을 위해 포트폴리오와 전략을 최적화하고 장단기 계획을 개발하며 시나리오를 시각화하여 적시에 지능적인 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

제너레이티브 AI는 이 확장을 더욱 지원하여 매우 이질적인 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 해당 정보를 합성 및 처리하는 기능을 촉진합니다. 그러나 데이터가 편향되지 않고 가능한 한 깨끗한지 확인하는 것부터 알고리즘을 미세 조정하고 알고리즘이 계속 실행될 때 피할 수 없는 AI 모델 드리프트를 포착하는 것까지 이러한 도구가 올바르게 조정되도록 하려면 인적 요소가 항상 중요합니다.

Jamison은 "데이터 과학자는 우리에게 적합한 시나리오에 초점을 맞추고 우리 또는 고객이 추구하는 올바른 유형의 경험에 맞게 조정되었는지 확인해야 합니다."라고 말합니다. "저에게는 금융 서비스 산업에 영향을 미치기 시작하는 것은 시간 문제일 뿐입니다."

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

출처: https://venturebeat.com

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoAiStream. Web3 데이터 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 미래 만들기 w Adryenn Ashley. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.fintechnews.org/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/