كيف تكتسب شركات التكنولوجيا المالية ميزة تنافسية من خلال التخصيص المدعوم بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع

مُقدم من Investnet

يعد التخصيص على نطاق واسع إستراتيجية رئيسية لشركات التكنولوجيا المالية لتقديم منتجات وخدمات فائقة الصلة لتلبية متطلبات العملاء. تعرف على كيفية استفادة الشركات الكبرى من التكنولوجيا التي تدعم الذكاء الاصطناعي لتقديم تجارب تسعد العملاء وتبني علاقات دائمة في VB Spotlight.

مشاهدة مجانية عند الطلب!

لطالما كانت هناك ثروة من البيانات متاحة لشركات التكنولوجيا المالية في الماضي – لكن القدرة على معالجتها بسرعة وهيكلتها بطرق قابلة للاستخدام قد أطلقت العنان لقدر هائل من الإمكانات. لقد غيرت البيانات المهيكلة والمميزة والمُثرية اللعبة ، حيث نقلت تطوير المنتجات وتسويقها إلى المستوى التالي من التخصيص والمشاركة.

“إن القدرة على استخدام وتطبيق التعلم الآلي ومنطق الذكاء الاصطناعي فوق بيانات المعاملات ، والجمع بين ذلك مع الخبرات أو المعلومات الأخرى التي نعرفها عن العميل ، قد حولت كيف يمكن للشركات أن تتواصل مع العملاء الفرديين بطريقة لم يسبق لها مثيل . ” يقول إريك جاميسون ، رئيس قسم منتجات D&A – المنتجات والتصميمات المصرفية والتقنية ، Envestnet: “قادر على ذلك من قبل”. “إن القدرة على استخدام هذه البيانات بشكل أفضل واستهداف المستهلكين بناءً على تلك المعلومات تتسارع على أساس يومي.”

لا تزال البنوك تستخدم جلسات ملفات تعريف الارتباط والبريد الإلكتروني وحملات البانر لأنها كانت فعالة في الماضي في تسجيل اشتراكات عملاء جدد. لكن المشاكل لا تزال قائمة – تظهر حملات تسويق المنتج نفسها أمام العملاء الحاليين والعملاء المحتملين على حد سواء ، مما يؤدي إلى إهدار الموارد وإمكانية إثارة غضب العميل الذي سئم من دفعه لشراء المنتجات التي يمتلكها بالفعل أو لا تنطبق عليهم.

لكن التكنولوجيا الجديدة لا تدفع بهذه الاستراتيجيات بعيدًا عن دائرة الضوء ، بل إنها تعززها بذكاء البيانات ، مما يجعلها أكثر استهدافًا وتخصيصًا وفعالية. تساعد تقنية معالجة البيانات ، جنبًا إلى جنب مع القدرة على تفسيرها بعمق وتفاصيل أكثر من أي وقت مضى ، الشركات على تحديد الفرص وتحليل أنماط سلوك المستهلك ومقارنة المستهلكين عبر القطاعات بطرق لم تكن ممكنة من قبل ، مما يؤدي إلى زيادة معدلات نجاح الحملات.

ابتكار تجارب شخصية حقًا

بالطبع ، تقدم المؤسسات المالية نشاطًا تجاريًا وخدمة ، لكن الشركات التي تضفي طابعًا شخصيًا على التجارب ذات الصلة ، والصدى العاطفي ، والمفيدة حقًا للمستهلكين ، تتغلب على الارتباك. هذا ينطبق بشكل خاص على الأجيال التي هي الآن في وقت مبكر من حياتهم المهنية أو مجرد دخول القوى العاملة. لديهم وجهة نظر معاملات أكثر لبياناتهم ويتطلعون بنشاط إلى الشركات لفهم وتفسير معلوماتهم الشخصية بشكل أفضل. سواء أكان ذلك يبحث بشكل استباقي عن نظرة ثاقبة للاستثمار ، أو رفع التنبيهات التي تلفت الانتباه إلى الأمور المالية التي يجب التحقيق فيها – مثل مبلغ الإنفاق الأعلى من المعتاد.

يقول جاميسون: “إن القدرة على تفسير هذه المعلومات ورفعها إلى فرد بطريقة شخصية للغاية هي الطريقة التي يحب بها مقدمو الخدمات هؤلاء ، سواء كانوا بنوكًا أو تقنيات أو شركات إدارة ثروات ، أنفسهم لهذا العميل”. “سيعمل العملاء مع شركة الخدمات المالية التي يبدو أنها تفهمهم بشكل أفضل ، ولديها أكبر قدر من البصيرة المستقاة من قاعدة عملائها.”

ويضيف أن الأمر يتعلق بالاستفادة بشكل أفضل من المعلومات التي لديهم عن عملائهم ليصبحوا المصدر الأساسي للإدارة المالية.

وعندما يتعلق الأمر بالتغلب على الضوضاء ، خاصة بالنسبة للعلاقة المصرفية الموجهة ذاتيًا أو مزود التكنولوجيا ، فإن الأمر يتعلق بإثارة أهم المشكلات ذات الصلة ، وعرضها على المستهلك والحصول على تعليقات في المقابل. تتطور العلاقة مع معرفة التكنولوجيا حول ما هو أكثر أهمية للعملاء ، وتكييف التجربة لتناسب ما يريده العميل ، ولكن ربما الأهم من ذلك ، طرح مجالات جديدة ذات اهتمام محتمل ، أو احتياجات لم يدركها العميل.

يقول جاميسون: “أحد المخاوف التي كانت لدينا دائمًا هي أنه إذا قصفت المستهلك بالتنبيهات ، فقد يكون الأمر ساحقًا ، ويبدأون في تجاهلها”. “على الرغم من أن الأنواع ذات الصلة من الإحصاءات بدأت بالفعل في جذب انتباه المستهلك”.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والنطاق

تدفع قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستفادة من البيانات الموحدة وتفسيرها أنواع الرؤى والمعلومات التي تجعل التجارب مع منتجات الخدمات المصرفية الذاتية وعلاقات المستشارين أكثر قوة. يمكن أن يساعد المستشارين على تحسين المحافظ والاستراتيجيات لعملائهم ، وتطوير خطط قصيرة وطويلة الأجل وتصور السيناريوهات للمساعدة في اتخاذ قرارات ذكية في الوقت المناسب.

سيساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا النطاق بشكل أكبر ، مما يؤدي إلى القدرة على استخلاص البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر المتباينة للغاية ، وتوليف هذه المعلومات ومعالجتها. لكن العنصر البشري سيكون دائمًا مهمًا لضمان ضبط هذه الأدوات بشكل صحيح ، بدءًا من التأكد من أن البيانات غير متحيزة ونظيفة قدر الإمكان ، إلى ضبط الخوارزميات الدقيقة والتقاط الانجراف الحتمي لنموذج الذكاء الاصطناعي مع استمرار تشغيل الخوارزمية.

يقول جاميسون: “ستكون هناك حاجة لعلماء البيانات لدينا للتأكد من أنها تركز على السيناريوهات المناسبة لنا ، ومواءمتها مع الأنواع الصحيحة من التجارب التي نتطلع إليها نحن أو عملاؤنا”. “بالنسبة لي ، إنها مسألة وقت فقط قبل أن تبدأ في التأثير على صناعة الخدمات المالية.”

لمزيد من المعلومات حول قوة التخصيص المفرط على نطاق واسع ، ألق نظرة تحت الغطاء على الذكاء الاصطناعي الذي يقود الأنظمة الأساسية التي تستفيد منها صناعات الخدمات المالية وكيفية إطلاق استراتيجيتك الخاصة ، لا تفوت VB Spotlight!

مشاهدة مجانية عند الطلب!

جدول أعمال

• كيف تستخدم شركات التكنولوجيا المالية التخصيص على نطاق واسع للحصول على ميزة تنافسية
• العديد من التقنيات التي تدعم الذكاء الاصطناعي لجمع البيانات المالية وإثرائها وتحليلها بشكل آمن
• كيف يمكن للتحليلات المتقدمة وبيانات المعاملات تقديم رؤى قيمة للعملاء
• طرق تحديد اكتساب العملاء والبيع العابر وفرص البيع
• كيفية إنشاء تجارب مخصصة ذات صلة و “ثابتة” عاطفياً

المقدمون

• بالا شاندراسيخاراننائب الرئيس لإدارة المنتجات ، Chime
• ديفيد جودجيم ، الرئيس التنفيذي للعمليات ، Tricolor
• اريك جاميسونرئيس D&A Product – Tech & Bank Product & Design ، Envestnet
• مارك كولاكوسكيوسيط ، VentureBeat