在全球范围内,每个家庭几乎每天都会进行金融交易。它是每个家庭生活中不可或缺的一部分。尽管仍有大量人口没有银行账户,但许多家庭在过去十年中已经使用了银行服务。
但有争议的问题是,所有这些银行服务是否都适合该家庭的需求。很多时候,这是一种一刀切的方法。
在许多情况下,银行的客户分为铂金客户群、黄金客户群、白银客户群或超 HNI、HNI 或企业客户以及零售客户。
这些细分是必要的,因此可以根据他们的需求对待属于某个细分(例如 Ultra HNI)的客户。对于银行来说,他们被迫优先考虑,因为满足所有细分市场(以及所有客户)的需求是无法盈利的。
但现在,技术已经使事物民主化。每个人都可以根据自己的需要得到满足。
Panoptic 个性化在银行领域意味着什么?
它包含结合数据分析、人工智能和机器学习的策略,以提供个性化的银行体验。
与依赖数据或预定义客户群的个性化方法不同,全景个性化是动态的并且实时运行。
全景个性化的核心涉及收集和分析客户数据。
作为 Panoptic 个性化的一部分,人们收集并利用与客户相关的所有类型的数据。全面的消费者数据包括人口统计数据、行为数据以及与银行和其他实体的各种互动和交易。
作为 Panoptic 个性化的一部分,银行使用这些数据为客户提供个性化产品。这将是客户参与的未来,所有体验都满足个性化的客户需求。
这些数据包含一系列信息,例如交易历史、消费模式、社交媒体互动和生活方式选择。然后,先进的算法处理这些数据并提取有关偏好、行为和财务目标的见解。
个性化的独特之处在于它能够为每个客户提供 360 度的视角。银行可以通过整合应用程序、网上银行平台和线下互动等接触点的信息来更好地了解客户的财务生活。
全景个性化的需求
1.GENz的需要: 尽管我们中的许多人都见过实体银行分行,后来转向网上银行,但 GENz 只从网上银行开始。
此外,他们还习惯于从各种社交媒体平台获得个性化的待遇和优惠。他们根据之前的浏览历史记录获得电影推荐或最新优惠。
银行也需要提供这种经验。目前,他们刚刚将实体银行流程数字化。想象并没有发生。
2. 推动洞察和行动: 银行需要了解客户的需求。
一个重复的例子是,一旦客户向银行申请住房贷款,银行需要知道客户正在寻找住房,而获得贷款是实现这一目标的一种手段。因此,银行应该放眼全局,帮助客户购买梦想的房子。
这意味着向他解释贷款的现金需求,并确保客户的现金流与这些需求相匹配。另外,如果客户想要对他的房子进行室内装修,银行应该在这里帮助客户。在我看来,无论如何,银行必须提供这么多。
这个例子更多的是推送模型。即客户决定来银行申请所需的融资。
银行现在需要研究“拉动”模型。
如果一位顾客说他喜欢有关某人的电影,这就说明了有关该人的很多事情。这可能意味着一个人喜欢看电影,就像那个演员一样,并且也找到了那个人感到舒服的语言。这是基于电影的语言或演员所在行业的语言。
如果银行能够合作并提供电影首映优惠,该客户将会很高兴。
我曾经遇到过一家银行赞助一项体育赛事的案例。但他们从未联系过他们的客户,因为他们的客户会喜欢观看在他们的城市举行的这项运动的比赛。
想象一下,如果作为该体育赛事官方赞助商的银行能够安排比赛门票,客户会感到多么高兴。
全景个性化将成为真正的差异化因素:
全景个性化主导的客户体验将成为未来几年的根本差异化因素。银行家将增加与客户和代理的接触点,并利用数据和分析、物联网和人工智能来部署定制产品,特别是在个人业务领域。
1. 超越标准银行业务: 全景个性化使银行服务超越了一刀切的方法。它深入研究您的行为、偏好和目标,提供符合您独特财务状况的定制体验。想象一下,一家银行为您的梦想家园、教育或退休提供支票账户并制定个性化的财务计划。
2. 精确预测: 全景个性化不仅仅是对您的交易做出反应。它利用人工智能和高级分析来预测您的需求并主动提供解决方案。想象一家银行显示您的余额,预测即将发生的费用,建议储蓄目标,甚至预先批准您可能需要的贷款。
3. 道德考虑: 虽然个性化带来了便利和定制解决方案,但它引起了对数据隐私、算法偏差和潜在操纵的担忧。解决这些困境对于确保银行业全景个性化的包容性实施至关重要。
银行业个性化的历史
银行业个性化的历史可以追溯到 21 世纪,当时金融机构开始认识到利用数据实现个性化客户体验的潜在好处。富国银行是这一领域的一位著名先驱,该公司在 2000 年代中期开始尝试数据驱动的个性化策略。然而,到了 2010 年代,智能和机器学习的进步引发了一场变革。
2015 年左右,摩根大通通过投资技术来增强客户体验而成为参与者。他们的努力为我们所说的个性化奠定了基础。
Square 和 Stripe 等金融科技行业有影响力的领导者也发挥了作用,推出了解决方案,为整个行业广泛采用全面个性化铺平了道路。
全景个性化的工作原理:
Panoptic 个性化在一个无缝集成技术的框架上运行,以提供统一的客户体验。该过程可以分为几个阶段:
1.数据收集: 全景个性化始于从来源收集各种数据。这包括记录、社交媒体活动与客户服务的互动,甚至位置信息。最终目标是创建一个捕获客户行为和偏好的档案。
2.高级分析:
收集数据后,由机器学习算法支持的高级分析就会发挥作用。这些算法分析模式、识别趋势并根据实时客户数据做出预测。这使得系统能够有效地预测需求和偏好。
3、实时适配:
个性化的动态本质意味着洞察力总是在不断发展。该系统不断适应客户行为和市场趋势的变化。例如,如果客户对某种产品表现出兴趣,系统可以相应地定制推荐和优惠。
4. 多渠道整合:
全景个性化超越单一渠道;它延伸到各个接触点。无论客户通过应用程序、网站还是亲自到分支机构进行互动,该系统都能确保他们在整个互动过程中获得个性化体验。实现这种级别的集成需要通过 API 促进银行系统之间的通信。
5. 安全和隐私措施: 考虑到信息方面,采取强有力的安全和隐私措施以实现全面的个性化至关重要。银行分配资源实施加密认证协议并遵守数据保护法规,所有这些都是为了确保客户数据的安全。
银行业全景个性化的特点
1. 积极的财务规划:
全面的个性化不仅仅是对见解做出反应。实现预期财务规划。该系统可以通过分析数据和识别模式来预测财务需求,帮助客户规划重大的生活事件或费用。
2. 根据用户行为定制的通知:
该系统利用针对行为定制的通知,根据客户的行为向他们发出警报。无论是透支、账单还是符合他们偏好的投资机会,这些通知都可以增强财务意识和决策。
3. 交互式虚拟助手:
结合智能全面个性化引入虚拟助手。这些人工智能驱动的实体可以快速与客户互动,提供协助、回答问题并提供个性化建议。
4. 动态信用评估:
传统的信用评分模型是静态的。全面个性化引入信用评估。通过评估行为动态地重新校准信用度,以反映对个人财务状况最准确和最新的评估。
5. 自动跟踪财务目标:
全面的个性化可自动跟踪目标,以确保客户保持在正轨上。无论是为家庭储蓄还是建立应急基金,系统都会提供实时进度更新并在需要时提出调整建议。
6. 为所有客户提供的新产品和服务: 银行可以通过想象提供各种新产品和服务。例如
A。每天可以用一美元对共同基金或股票进行系统投资计划吗?
b.个人可以获得6小时XNUMX美元的贷款吗?
c。有人可以每周一获得一笔五美元的贷款,并在周五之前偿还, 或者周末借十美元?许多客户需要营运资金现金流方面的帮助。这项服务肯定会对加强客户与银行之间的联系大有帮助。
d.根据美食习惯 当地的顾客数量多,银行能否与该餐厅合作,确保这些顾客以折扣价享用该餐厅的美味佳肴?
e.在获得客户同意后,根据他在社交媒体上的各种互动,
银行可以帮助客户购买产品、指导他或将他与可以送货的商店联系起来 客户想要的产品或服务。
需要注意的重要一点是,该产品或服务并非来自银行。
该产品可以成为客户客厅的好家具。如果客户有兴趣参加文化节目、音乐表演或艺术家的表演,银行可以帮助客户利用该服务。
F。这里需要注意的一件重要事情通常是,所有商品生产商或提供各种功能服务的公司都必须拥有银行账户或银行关系。
这些产品制造商或组织音乐表演的公司花费大量金钱和时间来营销这些产品或服务。
商品的生产者和商品的消费者可以属于同一家银行。
如果生产者和消费者直接连接,这对所有利益相关者来说将是巨大的双赢。
G。银行可以在这方面发挥重要作用,因为银行了解生产商的利基产品和消费者的需求。
按照全景个性化的步骤,银行收集了生产者和消费者的“所有数据”。现在,这只是正确混搭的问题。
长期以来,企业通过制造产品并花费大量资金进行营销和广告来达到他们的目标
“目标客户。” 在他们的产品找到正确的受众之前,他们经常在这里花费大量时间。
H。同样,许多客户正在寻找产品或满足他们的特定需求。 想象一下,一个家庭需要一些与其中一名家庭成员的独特需求相关的设备,或者可以满足年长成员的需求。一些复古单品。
如果家人在这里得到所需的设备,他们会很高兴。
银行业全景个性化的好处
1. 增强客户体验:
Panoptic 个性化打造个性化银行体验,满足个人客户的需求和偏好。这会提高满意度并提高客户忠诚度。
2. 改进决策:
通过利用分析,银行可以根据数据做出决策。这通过提供建议使客户受益,并使银行能够优化其产品和服务。
3. 提高运营效率:
全景个性化、自动化功能和实时适应性有助于提高运营效率。银行可以简化流程、最大限度地减少干预并提供响应更快的服务。
4. 量身定制的金融产品: 通过了解个人的目标和行为,全景个性化可以创建定制的金融产品和服务。
这种个性化方法增强了产品的相关性,使客户更有可能与之互动。
使用机器学习算法,全景个性化可以分析客户的风险承受能力、历史记录和财务目标,以提供定制的投资建议。这确保了投资策略符合偏好和目标。
5. 智能预算协助:
全景个性化通过分析客户的消费习惯和财务目标来提供实时预算协助。它提供超支提示和警报,并建议根据财务状况进行调整。
6. 主动欺诈检测:
全景个性化通过及时监控交易模式并识别任何异常活动来改进欺诈检测。这种主动的方法增加了一层安全性,保护客户免受欺诈行为的侵害。
在引入个性化之前,银行服务仅限于具有选择的固定菜单。相比之下,全景个性化就像拥有一位了解您的口味偏好并为您量身定制菜单的厨师。
这些附加功能展示了超越定制的灵活性和深度的个性化,以提供动态和前瞻性的银行体验。
使用分析和机器学习,全景个性化依靠这些技术来分析数据集、识别模式、预测未来行为并提供个性化建议。
确保安全和隐私是个性化的一个方面。银行投资加密身份验证协议并遵守数据保护法规,以保护客户信息的机密性和完整性。
银行业全景个性化的重要技术:
假设银行家可以放弃老式的策略,并设想银行业的未来没有过时的限制、停滞的平台和过时的方法。
不幸的是,许多银行家继续使用过时的地图探索未知领域。
如果银行能够进行诚实的蓝天思考,不受任何限制,可能会出现什么新的机会。
独创性对于银行业的生存至关重要。 所需要的是提供“全景个性化”的意愿和想象力。
可能的领域包括沉浸式虚拟世界,客户可以在其中仔细研究产品和服务,知情的虚拟助理在整个客户旅程中提供个性化指导,以及根据个人特征和行为定制产品的预测分析。
银行家当前的技术基础设施是一个关键障碍,即使不是阻碍,也阻碍了与分销渠道和合作伙伴的整合。
许多银行家声称,他们当前的架构阻碍了他们的发展。他们一致认为,新的数字业务平台的出现为行业重新定位提供了巨大的机会。
业务模型和架构的简化将极大地促进银行业的发展。尽管如此,真正的简单性需要通过集成和数字工具消除冗余数据输入。
银行需要关注该技术的 ABCD。那就是人工智能、区块链、云和数据。
将数据分析、预测建模和客户行为评估相结合,使银行能够深入了解个人偏好和要求。
为了进一步推进个性化的发展,采用云计算来有效地实时处理数据集。此外,应用程序编程接口 (API) 越来越多地用于与银行系统集成。
区块链技术:
实施技术可以增强个性化交易的安全性和透明度。其去中心化和不可变的性质可确保客户数据保持完整,从而最大限度地减少与欺诈和未经授权的访问相关的风险。
自然语言处理(NLP):
将 NLP 集成到个性化系统中可以分析客户通信,深入了解他们的情绪和偏好。这增强了系统理解和有效响应客户需求的能力。
生物特征认证:
为了确保客户的安全性和便利性,可以采用指纹或面部识别等生物识别技术在个性化框架内进行身份验证。这一额外的安全层增强了保护。
已经开始这一旅程的银行示例
许多银行已经了解全景个性化的重要性并开始了这一旅程。
其中一些是“第一资本”、“美国银行”、“盟友银行”、“嘉信理财”等。
这些银行通过集成技术来战略性地拥抱个性化,为客户提供个性化解决方案。他们利用尖端的数据分析和机器学习为客户提供高度个性化的银行体验,从而带来个性化且令人满意的客户体验。
Panoptic 个性化的成熟:R实时,我即时满足 Personalized E经验
零售银行:
传统零售银行正在整合个性化技术来创建定制的客户银行体验。从提供产品推荐到提供量身定制的建议,零售银行业务处于这一变革趋势的最前沿。
金融科技:
金融科技公司凭借其敏捷性和对创新的关注,利用个性化战略来颠覆和彻底改变金融服务格局。金融科技公司正在通过提供技术驱动的定制解决方案来重塑客户的期望。
财富管理:
在财富管理中,全面的个性化用于根据风险状况和财务目标制定投资策略。这种方法增强了财富管理公司提供的服务。
总结
银行业的全景个性化代表了一种超越与客户互动方式的转变。
凭借其功能、无数的优势和实际应用,这种突破性的方法正在重塑该行业。随着银行不断创新和利用新兴技术,银行体验时代即将成为新标准。
将数据分析、人工智能和以客户为中心相结合,预示着未来银行业将不再是一种服务,而是为每个人量身定制的旅程。
当我们应对这一不断变化的形势时,我们必须认识到全面个性化在培养更牢固的客户关系和推动整个行业创新方面的作用。
银行必须认识到它们的竞争不是与其他银行或金融实体的竞争。竞争可能来自满足所有客户需求并提供所需财务援助的社交媒体平台或在线市场。
银行需要掌握所有客户旅程。为了保持相关性、生存并获胜,银行需要采用全景个性化。
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