Як фінтех-компанії отримують конкурентну перевагу за допомогою масштабної персоналізації на основі ШІ

Масштабна персоналізація є ключовою стратегією для фінтех-компаній, щоб надавати надрелевантні продукти та послуги для задоволення потреб клієнтів. Дізнайтесь, як провідні компанії використовують технології штучного інтелекту, щоб задовольнити клієнтів і побудувати довготривалі стосунки, у цьому VB Spotlight.

Велика кількість даних уже давно була доступна фінтех-компаніям у минулому, але здатність швидко обробляти їх і структурувати у зручні для використання способи розкрила величезний потенціал. Структуровані, позначені та збагачені дані змінили гру, вивівши розробку продукту та маркетинг на наступний рівень персоналізації та взаємодії.

«Можливість використовувати та застосовувати машинне навчання та логіку штучного інтелекту на основі транзакційних даних, а також поєднання цього з іншим досвідом або інформацією, яку ми знаємо про клієнта, змінила те, як компанії можуть ставитися до окремих клієнтів у спосіб, яким вони ніколи не були. міг раніше», — говорить Ерік Джеймісон, керівник відділу D&A — банківські та технологічні продукти та дизайн, Envestnet. «Здатність краще використовувати ці дані та орієнтуватися на споживачів на основі цієї інформації щодня зростає».

Банки все ще використовують сесії файлів cookie, електронну пошту та банерні кампанії, оскільки раніше вони були ефективними для заохочення нових реєстрацій клієнтів. Але проблеми залишаються — ті самі маркетингові кампанії продукту з’являються як перед поточними клієнтами, так і перед потенційними потенційними клієнтами, що призводить до марнування ресурсів і потенційного дратування клієнта, який втомився від того, що його змушують купувати продукти, які вони вже мають або не мають. застосувати до них.

Але нові технології не витісняють ці стратегії з уваги, вони вдосконалюють їх за допомогою аналізу даних, роблячи їх набагато цілеспрямованішими, персоналізованими та ефективнішими. Технологія обробки даних у поєднанні з можливістю їх більш глибокої та детальної інтерпретації, ніж будь-коли раніше, допомагає компаніям визначати можливості, аналізувати моделі поведінки споживачів і порівнювати споживачів у різних сегментах способами, які раніше були неможливими, підвищуючи рівень успіху кампанії.

Створення дійсно персоналізованих вражень

Звичайно, фінансові організації надають бізнес і послуги, але компанії, які персоналізують досвід, який є релевантним, емоційно резонансним і справді корисним для споживачів, усувають цю плутанину. Це особливо вірно для поколінь, які зараз починають свою кар’єру або тільки починають працювати. Вони мають більш транзакційний погляд на свої дані та активно шукають, щоб компанії краще розуміли та інтерпретували їх особисту інформацію. Незалежно від того, чи це завчасний пошук інформації про інвестиції, чи надсилання сповіщень, які привертають увагу до фінансових питань, які слід дослідити, — як-от сума витрат, яка перевищує норму.

«Можливість інтерпретувати та передавати цю інформацію людині в дуже персоналізований спосіб полягає в тому, як ці постачальники послуг, чи то банки, чи технологічні, чи фірми з управління капіталом, привернуть увагу до цього клієнта», — каже Джеймісон. «Клієнти працюватимуть із компанією, що надає фінансові послуги, яка, здається, їх найкраще розуміє та має найбільшу глибину розуміння, почерпнуту з власної клієнтської бази».

Йдеться про найкраще використання інформації, яку вони мають про своїх клієнтів, щоб стати основним джерелом фінансового менеджменту, додає він.

А коли мова заходить про те, щоб подолати шум, особливо для самокерованих банківських відносин або постачальників технологій, мова йде про те, щоб висвітлити найважливіші питання, які є важливими, довести їх до відома споживача та отримати зворотний зв’язок у відповідь. Відносини розвиваються, коли технологія дізнається про те, що є найважливішим для клієнтів, адаптуючи досвід відповідно до того, чого хоче клієнт, але, можливо, найважливіше, відкриваючи нові сфери потенційного інтересу або потреби, про які клієнт не підозрював.

«Один із побоювань, який ми завжди відчували, полягає в тому, що якщо ви бомбардуєте споживачів сповіщеннями, це може бути надзвичайно страшним, і вони починають їх ігнорувати», — каже Джеймісон. «Хоча релевантні типи інформації дійсно починають залучати споживача».

ШІ, машинне навчання та масштабування

Здатність штучного інтелекту використовувати та інтерпретувати стандартизовані дані стимулює типи розуміння та інформації, які роблять досвід роботи з самобанківськими продуктами та відносини з консультантами більш потужними. Це може допомогти консультантам оптимізувати портфоліо та стратегії для своїх клієнтів, розробити коротко- та довгострокові плани та візуалізувати сценарії, щоб допомогти прийняти своєчасні та розумні рішення.

Генеративний штучний інтелект ще більше сприятиме цьому масштабу, надаючи можливість отримувати дані з різноманітних дуже різнорідних джерел, синтезувати й обробляти цю інформацію. Але людський фактор завжди матиме вирішальне значення для того, щоб ці інструменти були налаштовані правильно, від забезпечення об’єктивності та максимально чистих даних до точного налаштування алгоритмів і виявлення неминучого дрейфу моделі штучного інтелекту під час роботи алгоритму.

«Нашим науковцям з обробки даних виникне така потреба, щоб переконатися, що вони зосереджені на правильних для нас сценаріях, налаштовані на правильні типи досвіду, який ми чи наші клієнти прагнемо створити», — каже Джеймісон. «Для мене це лише питання часу, коли це почне впливати на індустрію фінансових послуг».

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

Джерело: https://venturebeat.com

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
• джерело: https://www.fintechnews.org/how-fintechs-are-gaining-a-competitive-advantage-with-ai-powered-personalization-at-scale/