Kako fintech pridobivajo konkurenčno prednost s personalizacijo v velikem obsegu, ki jo poganja AI

Personalizacija v velikem obsegu je ključna strategija za fintech podjetja za zagotavljanje hiperrelevantnih izdelkov in storitev za izpolnjevanje zahtev strank. Naučite se, kako vrhunska podjetja izkoriščajo tehnologijo, ki podpira AI, da zagotovijo izkušnje, ki navdušujejo stranke, in vzpostavijo trajne odnose v tem VB Spotlightu.

Fintech podjetjem je bilo v preteklosti že dolgo na voljo ogromno podatkov – toda zmožnost njihove hitre obdelave in strukturiranja na uporabne načine je odklenila ogromen potencial. Strukturirani, označeni in obogateni podatki so spremenili igro, razvoj izdelkov in trženje popeljali na naslednjo raven personalizacije in angažiranosti.

»Zmožnost uporabe in uporabe strojnega učenja in logike umetne inteligence poleg transakcijskih podatkov ter združevanje tega z drugimi izkušnjami ali informacijami, ki jih poznamo o stranki, je spremenila, kako se lahko podjetja povežejo s posameznimi strankami na način, kot ga še nikoli niso imela lahko prej,« pravi Eric Jamison, vodja produkta D&A – bančništvo & tehnološki produkt & oblikovanje, Envestnet. "Zmožnost boljše uporabe teh podatkov in ciljanja na potrošnike na podlagi teh informacij se vsakodnevno povečuje."

Banke še vedno uporabljajo seje piškotkov, e-pošto in oglaševalske pasice, ker so bile v preteklosti učinkovite pri pridobivanju novih prijav strank. Toda težave ostajajo – enake oglaševalske akcije za trženje izdelkov se pojavljajo tako pred sedanjimi strankami kot potencialnimi potencialnimi strankami, kar ima za posledico zapravljanje virov in možnost draženja stranke, ki je utrujena od tega, da jo sili v nakup izdelkov, ki jih že imajo ali jih nimajo. veljajo zanje.

Toda nova tehnologija teh strategij ne izriva iz središča pozornosti, temveč jih izboljšuje s podatkovno inteligenco, zaradi česar so bolj ciljno usmerjene, prilagojene in učinkovite. Tehnologija za obdelavo podatkov, skupaj z zmožnostjo njihove poglobljene in podrobne interpretacije kot kadar koli prej, pomaga podjetjem prepoznati priložnosti, analizirati vzorce vedenja potrošnikov in primerjati potrošnike med segmenti na načine, ki prej niso bili mogoči, s čimer povečuje stopnjo uspešnosti akcije.

Ustvarjanje resnično personaliziranih izkušenj

Seveda FI zagotavljajo podjetje in storitev, vendar podjetja, ki personalizirajo izkušnje, ki so ustrezne, čustveno odmevne in resnično koristne za potrošnike, presežejo zmedo. To še posebej velja za generacije, ki so zdaj na začetku kariere ali šele vstopajo na trg dela. Imajo bolj transakcijski pogled na svoje podatke in si dejavno prizadevajo, da bi podjetja bolje razumela in interpretirala njihove osebne podatke. Ne glede na to, ali gre za proaktivno iskanje vpogleda v naložbe ali opozarjanje na finančne zadeve, ki bi jih bilo treba raziskati – kot je višja poraba od običajne.

»Zmožnost tolmačenja in posredovanja te informacije posamezniku na zelo oseben način je način, kako se ti ponudniki storitev, ne glede na to, ali so banke, tehnološka podjetja ali podjetja za upravljanje premoženja, priljubijo tej stranki,« pravi Jamison. "Stranke bodo sodelovale s podjetjem za finančne storitve, za katerega se zdi, da jih najbolje razume in ima največjo globino vpogleda, pridobljenega iz lastne baze strank."

Gre za najboljšo uporabo informacij, ki jih imajo o svojih strankah, da postanejo glavni vir finančnega upravljanja, dodaja.

In ko gre za zmanjšanje hrupa, zlasti za samostojno vodeno bančno razmerje ali ponudnika tehnologije, gre za razburjenje najpomembnejših vprašanj, ki so pomembna, jih predstaviti potrošniku in v zameno dobiti povratne informacije. Odnos se razvija, ko tehnologija spoznava, kaj je za stranke najpomembnejše, prilagaja izkušnjo, da bo ustrezala željam stranke, a kar je morda najpomembneje, odpira nova področja potencialnega zanimanja ali potrebe, za katere se stranka ni zavedala, da jih ima.

»Eden od strahov, ki smo jih vedno imeli, je, da če potrošnika zasipate z opozorili, je to lahko ogromno in jih začne ignorirati,« pravi Jamison. "Ustrezne vrste vpogledov pa res začnejo pritegniti potrošnika."

AI, strojno učenje in obseg

Zmožnost umetne inteligence, da izkoristi in interpretira standardizirane podatke, spodbuja vrste vpogledov in informacij, zaradi katerih so izkušnje s samobančnimi produkti in odnosi s svetovalci močnejše. Svetovalcem lahko pomaga optimizirati portfelje in strategije za svoje stranke, razviti kratkoročne in dolgoročne načrte ter vizualizirati scenarije za pomoč pri sprejemanju pravočasnih in inteligentnih odločitev.

Generativna umetna inteligenca bo še bolj pripomogla k temu obsegu, saj bo omogočila črpanje podatkov iz različnih zelo različnih virov, sintetiziranje in obdelavo teh informacij. Toda človeški element bo vedno ključnega pomena za zagotavljanje pravilne nastavitve teh orodij, od zagotavljanja, da so podatki nepristranski in čim bolj čisti, do natančnega prilagajanja algoritmov in lovljenja neizogibnega premika modela AI, ko algoritem še naprej deluje.

»Naši podatkovni znanstveniki bodo potrebovali, da zagotovijo, da bo osredotočen na prave scenarije za nas, prilagojen pravim vrstam izkušenj, ki jih želimo doseči mi ali naše stranke,« pravi Jamison. "Zame je samo vprašanje časa, kdaj bo začelo vplivati ​​na industrijo finančnih storitev."

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

Vir: https://venturebeat.com

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Kovanje prihodnosti z Adryenn Ashley. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.fintechnews.org/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/