التخصيص القائم على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع: المفتاح لتعزيز مشاركة عملاء التكنولوجيا المالية وزيادة الإيرادات

مُقدم من Envestnet

يعد التخصيص على نطاق واسع إستراتيجية أساسية لشركات التكنولوجيا المالية لتقديم منتجات وخدمات فائقة الصلة. تعرف على كيفية إسعاد كبار شركات التكنولوجيا المالية للعملاء وبناء علاقات قوية مع المنصات ومصادر البيانات التي تدعم الذكاء الاصطناعي في VB Spotlight.

سجل لمشاهدة مجانية عند الطلب!

قال Bala Chandrasekharan ، نائب رئيس إدارة المنتجات في Chime: “هناك علاقة مباشرة بين العملاء الذين يحبون منتجاتك وإيراداتك”. “العملاء أكثر تفاعلًا بشكل كبير ومن المرجح أن يوصوا الآخرين بمنتجك. الإحالات هي قناة تسويق فيروسية قوية بشكل لا يصدق مقارنةً بالتسويق المدفوع “.

والقيام بذلك يتطلب تخصيصًا حقيقيًا. تحدث Chandrasekharan ، و David Goodgame ، مدير العمليات في مجموعة Tricolor Auto Group ، وإريك جاميسون ، رئيس المنتجات – الخدمات المصرفية والتكنولوجيا في Envestnet عن الكيفية التي يوفر بها التخصيص على نطاق واسع للتكنولوجيا المالية ميزة تنافسية أكبر من أي وقت مضى ، وكيف يغير الذكاء الاصطناعي والتحليلات اللعبة ، خلال حدث VB Spotlight الأخير.

قضية التخصيص

بالنسبة لمجموعة Tricolor Auto Group ، وهي تاجر تجزئة للسيارات ومقرض مباشر في مساحة السيارة المستعملة ، فإن التخصيص يعني البحث في الرغبة العميقة التي تكمن وراء طلب العميل.

قال Goodgame: “كل جهودنا هنا ، عندما يتعلق الأمر بالتسويق وحتى المخزون الذي نختاره لوضع الكثير من مبيعاتنا ، تركز جميعها على ما نسميه الوظائف التي يتعين القيام بها”. “نظرنا إلى أعمالنا بالكامل وقلنا ،” عندما يأتي أحد العملاء إلينا ، ما الذي يبحثون عنه منا لتقديمه؟ كيف يمكننا ، في جهودنا التسويقية ، في تعاملاتنا معهم ، في مراكز خدمة العملاء لدينا ، التأكد من أننا نتعامل مع ذلك؟ “

قد تكون “المهمة التي يتعين القيام بها” أن يكون العميل غير آمن بشأن ائتمانه ، أو يطمح إلى أسلوب حياة حلم أمريكي أو يتعامل مع مشاريع كبيرة – والإعلانات المخصصة تبيع عرض القيمة هذا في شكل سيارة أو قرض.

قال جاميسون إن تحقيق ذلك يتطلب الزواج من علاقة المستهلك بحالة الاستخدام ، حيث تعد البيانات الجيدة أمرًا بالغ الأهمية. كمزود خدمة B2B2C ، يأتي Envestnet عندما يحتاج المقرض إلى فهم كامل لمقدم طلب القرض خارج تقرير الائتمان الخاص به – أو إذا لم يكن لديه واحد. قد تتضمن هذه البيانات معلومات التدفق النقدي ، مثل الأرباح والمصروفات من بنك أو مزود آخر.

وأوضح قائلاً: “إنه يساعد حقًا في تخصيص هذا التطبيق للمستهلك ، لمساعدة هذا المزود على اتخاذ قرار أكثر استنارة وللمساعدة في ربط النقاط التي ربما لا تظهر بطريقة تقليدية لذلك المستهلك”. “إنه التزاوج بين قدرتنا على فعل شيء ما مع احتياجات المستهلك والتأكد من توافق هذه الأشياء. هذا سيحقق أفضل نتيجة “.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اللعبة

قال جودمان: “نموذج مخاطر الذكاء الاصطناعي لدينا هو الخلطة السرية وراء شركتنا”. “ما نعتقده هو أنه إذا ذهب عملاؤنا إلى أي مكان آخر في أمريكا ، فسيتم إلقاؤهم جميعًا في دلو واحد. هذا الدلو هو مجموعة مصطلحات مفترسة جدًا لهذا العميل. سيكون سعر الفائدة الأقصى للدولة. سيكون منتجًا أقل جودة. لن تصبح القدرة على تحمل التكاليف لهذا العميل أبدًا جزءًا من المحادثة “.

وفقًا لـ Goodman ، فإن حوالي 90 ٪ من التطبيقات التي تحصل عليها الشركة لا تحتوي على معلومات في أي من مكاتب الائتمان. لكن الكمية الكبيرة من البيانات التي يجمعونها ، من مجموعة واسعة من المجالات ، يمكن أن تحدد ما أسماه نظام تسجيل أكثر موثوقية من درجة FICO ، حتى يتمكنوا من تقديم معدلات منخفضة لشخص ليس لديه بيانات ائتمانية.

وأوضح “نموذج المخاطر لدينا – يتيح لنا بيع السيارات ذات الخسائر المنخفضة للغاية”. ثم نتمكن من خفض أسعارنا ، الأمر الذي يجذب المزيد من المقترضين. نقوم بالمزيد من هذا ، ويبدأ تأثير دولاب الموازنة في الحدوث ، لأننا قادرون على الحصول على المزيد من البيانات والحصول على المزيد من المتقدمين ، يصبح نموذجنا أكثر ذكاءً. يصبح أكثر إحكاما. يمكننا تقليل الشروط أكثر. نحن نتحمل المزيد والمزيد من المخاطر من المعادلة ، لذلك نحن قادرون على تقديم شروط أفضل. نظرًا لأننا نقدم شروطًا أفضل ، نحصل على المزيد من العملاء. يصبح تأثير دولاب الموازنة هذا حقيقيًا “.

وبهذه الطريقة ، فإنهم يساعدون في رفع مستوى التركيبة السكانية التي غالبًا ما يتم تجاهلها ، حتى يتمكنوا من البدء في إنشاء تاريخ مالي وبناء الائتمان.

يساعد أخذ جميع بيانات التطبيق أيضًا على نقل نموذج المخاطر إلى أعلى في مسار التحويل – وكلما كان بإمكانهم القيام بذلك في مسار أعلى ، يمكن الحصول على تسويق أكثر تخصيصًا. إذا جاء العميل من خلال قناة معينة ، فيمكن تحديد اهتماماته واحتياجاته وخلفيته لضمان أن المحتوى الذي يتلقاه ملائم له ، وبالتالي زيادة معدلات التحويل لأنهم يشعرون كما لو أن احتياجاتهم – لنمط معين من التمويل ، والنطاق السعري ، وما إلى ذلك – يتم رؤيتها والوفاء بها.

ينطبق هذا أيضًا على Chime ، والذي يهدف إلى تقديم خدمات مالية يمكن الوصول إليها للأمريكيين الذين ربما تم حرمانهم من الخدمات المصرفية التقليدية.

قال شاندراسيخاران: “في هذا العالم ، عندما لا يكون لديك الكثير من المعلومات العامة الصريحة المتاحة ، يلعب الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة دورًا كبيرًا”.

على سبيل المثال ، من المهم التمييز بين العلامات السلبية في سجلات العميل بين السلوك غير المسؤول والشخص الذي واجه ظروفًا غير محظوظة. يصبح السؤال هو كيفية قراءة نمط سلوك العميل – كيف استخدموا النظام الأساسي والمنتجات سابقًا ، وكيف يبدو الحدث السلبي ، وما القيمة التي قد يجلبها العميل.

قال: “هذا هو المكان الذي يلعب فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دورًا كبيرًا في محاولة فهم كيف يمكننا فصل الجيد عن السيئ”. في الواقع ، ما يمكّن ذلك هو تأثير دولاب الموازنة الذي تمت مناقشته سابقًا. يمكنك الحصول على تجربة عضو ممتازة وممتعة في هذه الحالة عندما تعلم أنهم عميل جيد. يمكن أن يكون هذا فارقًا كبيرًا. هذه هي اللحظات التي تهم العميل. عندما تكون قادرًا على استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهمه بشكل صحيح ، ينتهي الأمر بالتحول إلى تجربة ممتعة ، مما يعني أنه من المحتمل أن يكونوا عملاء مخلصين لفترة طويلة. من المحتمل أن يحيلوا منتجاتك إلى الآخرين “.

قال جاميسون إن قوة البيانات تأتي من تحديد الأنماط ، الأمر الذي يتطلب أكبر قدر ممكن من البيانات. وقال إن إنفست نت تعمل من مجموعة من حوالي 40 مليون مستهلك ، ونشاط معاملاتهم المنتظم الذي يسمح لعلماء بيانات الشركة بتحديد أوجه التشابه السلوكية الحاسمة.

يمكن أن يكون تحديد طرق للعمل في محفظتهم المالية لتوفير المال أو مساعدة مقياس المستشار المالي من خلال تقديم نصائح إدارة الثروات إلى الجماهير. فهو يساعد في القضاء على خطر اتباع نهج مقاس واحد يناسب الجميع ، مما يعني فقدان الجزء الأكبر من عملائك.

قال جاميسون: “نحن جميعًا أفراد وكلنا فريدون ، لكن أنماطنا تتوافق عادةً مع أنماط شخص آخر”. “يمكننا البدء في محاذاة تلك التقاطعات للمساعدة في تحديد أفضل الإجراءات التالية. يمكن أن يساعد ذلك المستهلك على تحقيق نتيجة مالية أفضل. تساعد منصتنا والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الذي يطبقونه المستهلكين طوال دورة الحياة هذه. يمكننا تقديم الحل المناسب في الوقت المناسب لعملائنا لمساعدة عملائهم. إنها حقًا قوة البيانات ، مما يساعد على فهم المستهلكين عبر هذه القطاعات العريضة بطريقة هادفة ومحددة للغاية “.

لمعرفة المزيد حول قيادة التخصيص المفرط الدقيق على نطاق واسع ، والتغلب على تحديات البيانات والخصوصية والمزيد ، لا تفوت VB Spotlight.

سجل لمشاهدة عند الطلب.

جدول أعمال

• كيف تستخدم FinTechs التخصيص على نطاق واسع للحصول على ميزة تنافسية
• تقنيات متنوعة ممكّنة للذكاء الاصطناعي لجمع البيانات المالية وإثرائها وتحليلها بشكل آمن
• كيف يمكن للتحليلات المتقدمة وبيانات المعاملات تقديم رؤى قيمة للعملاء
• طرق تحديد فرص اكتساب العملاء والبيع العابر والبيع الإضافي
• كيفية إنشاء تجارب مخصصة ذات صلة و “مثبتة” عاطفياً

المقدمون

• ديفيد جودجيم ، مدير العمليات ، تريكولور
• بالا شاندراسيخاران ، نائب رئيس إدارة المنتجات ، Chime
• إريك جاميسون ، رئيس D&A Product – Tech & Bank Product & Design ، Envestnet
• مارك كولاكوسكي ، كاتب ومحرر مستقل ؛ محاضر؛ خبير خدمات مالية سابق (وسيط)