Гиперперсонализация: следующий этап развития финтеха

За последнее десятилетие финтех учреждения перешли на цифру, предлагая своим клиентам круглосуточный доступ к услугам на онлайн-платформах и в мобильных приложениях. Пользователи могут получить доступ к своему балансу и выпискам на ходу, где бы они ни находились и когда им это нужно. А что, если бы клиенты могли получить доступ к еще большему количеству информации? Каким было бы взаимодействие с их поставщиком услуг, если бы они получали информацию и рекомендации, основанные на их поведении, денежных потоках, поисковых запросах, использовании приложений, местоположении и демографических переменных?

Что такое персонализация данных

По словам регионального управляющего Sun Finance Group Виталия Нижегородцева, сегодня машинное обучение и анализ данных можно использовать для предоставления клиентам многоканального цифрового взаимодействия. Для финансовых компаний, обладающих большим объемом доступных данных, гиперперсонализация помогает оставаться на шаг впереди с ценным предложением, которое заставляет клиентов чувствовать себя понятыми. Это также обещает значительную прибыль: по оценке Boston Consulting Group, успешная масштабная персонализация может привести к увеличению годового дохода организаций на 10%.

Построение отношений с клиентами с помощью данных

По мере того, как финтех организации смотрят в будущее, новые технологии, такие как большие данные и искусственный интеллект, призваны раскрыть беспрецедентный потенциал для улучшения услуг и сближения учреждений с клиентами. Финансовая индустрия обслуживает невероятно разнообразный круг клиентов: от молодых выпускников, начинающих свою карьеру, и клиентов, планирующих выход на пенсию, до высокооплачиваемых людей, ищущих новые варианты инвестиций, и нетерпеливых предпринимателей, запрашивающих кредит для своего нового бизнеса.

"В прошлом предоставление индивидуального цифрового опыта для каждого из этих клиентов было бы просто мечтой, но искусственный интеллект и большие данные сделали его реальным и масштабируемым. Сегодня новые игроки в финтех-пространстве разрабатывают персонализированные решения, которые подчеркивают индивидуальность клиентов и удовлетворяют их потребности финансовых услуг, повышая удовлетворенность клиентов, их лояльность и активность. Фактически, 40% клиентов останутся лояльными к своему провайдеру финансовых услуг с более персонализированным обслуживанием", — говорит Виталий Нижегородцев.

Примеры

Одной из таких компаний является Crayon Data. Базирующийся в Сингапуре стартап предлагает решения для работы с большими данными, основанные на выборе, которые помогают компаниям лучше взаимодействовать со своими клиентами по всем каналам. Механизм персонализации стартапа позволяет компаниям предлагать пользователям персонализированный выбор образа жизни, что приводит к активации клиентов, более высокой скорости отклика, повышению лояльности и увеличению как частоты использования карт, так и увеличения расходов.

Другие стартапы теперь помогают финансовым компаниям оптимизировать свои существующие данные, интегрируя новые источники информации, чтобы лучше понять текущие потребности своих клиентов и даже предсказать их будущие. Возьмите канадский стартап Flybits, который создает решения для персонализации с контекстной аналитикой. Благодаря сортировке данных, контента и контекста, Flybits позволяет поставщикам финансовых услуг лучше понимать своих клиентов и сегментировать их. Более того, эти идеи затем можно направить в цифровой опыт с очень привлекательным контентом и рекомендациями для каждого из них.

Некоторые компании даже вводят новшества в каналы связи с потребителями и доставки цифрового опыта. Стартап из Объединенных Арабских Эмиратов BankBuddy, например, лидирует в когнитивном банкинге, внедряя такие функции, как голосовой IVR, многоязычные боты, обработка естественного языка, машинное зрение и рекомендации на основе искусственного интеллекта. Одно из их решений позволяет клиентам осуществлять переводы, платежи, денежные переводы и кредиты на свой телефон без необходимости загружать банковское приложение — просто с помощью бота BankBuddy Whatsapp. Беспроблемный клиентский опыт, который кажется таким же интуитивно понятным и естественным, как общение с другом.

Искусственный интеллект и интеллектуальные приложения

Имея доступ к огромному количеству данных о клиентах, финтех организации смогут предоставлять собственные, персонализированные идеи и рекомендации, чтобы помочь клиентам оптимизировать свои финансы и достичь своих личных жизненных целей.

По словам Виталия Нижегородцева, многоканальная персонализация на основе ИИ и данных может не только улучшить взаимодействие между банком и клиентом и общее качество обслуживания, но также может быть развернута для улучшения или упрощения существующих систем и повышения ценности предложения компании. Сегодня инновационные стартапы по всему миру разрабатывают новые оригинальные приложения для обеспечения безопасности, сбережений, транзакций, обнаружения мошенничества и даже денежного потока, все они адаптированы к конкретным потребностям.

Одним из примеров является Trim, стартап со штаб-квартирой в Сан-Франциско, который позиционирует себя как "компания, занимающаяся финансовым здравоохранением", задача которой состоит в том, чтобы сократить расходы. Развернув помощника на основе искусственного интеллекта, Trim анализирует использование кредитных карт клиентами, показывает им, сколько они тратят на услуги, а затем упрощает процесс их отмены. На сегодняшний день технология компании помогла пользователям сэкономить более 20 миллионов долларов.

Другие компании используют персонализированные показатели в режиме реального времени, чтобы давать рекомендации о том, что нужно клиентам. Японский стартап Alpaca — один из них, предлагающий прогностические платформы для глобальных рынков капитала, которые не только помогают финансовым учреждениям анализировать рыночные модели, но и прогнозировать наиболее выгодные возможности для клиентов. В партнерстве с Jibun Bank Alpaca разработала решение на основе искусственного интеллекта, которое в режиме реального времени оповещало клиентов, желающих использовать депозиты в иностранной валюте, о наиболее выгодном обменном курсе.

Еще одним заметным стартапом является бостонская компания DataRobot, которая предлагает набор финансовых решений, включая алгоритмы машинного обучения, которые могут прогнозировать прибыльных клиентов. Одно из их самых инновационных решений сегодня использует машинное обучение для решения давней проблемы: управления денежными средствами. Хотя это может показаться обычной проблемой, именно прогностические модели на основе машинного обучения помогают финтех организациям прогнозировать потребность в наличных деньгах в банкоматах.

Компания также предлагает решения для обнаружения мошенничества с моделями машинного обучения в реальном времени, которые могут обнаруживать потенциально мошеннические транзакции до их совершения, снижая потери от мошенничества и предоставляя клиентам первоклассный сервис.

"Использование потенциала ИИ и приложений для работы с данными открывает перед финансовыми учреждениями серьезную возможность получить представление о своих существующих данных и направить эти данные в гиперперсональный цифровой опыт, адаптированный к интересам их клиентов, с приложениями на протяжении всего жизненного цикла клиента. Успешное выполнение гиперперсонализации повышает ценность существующего предложения услуг за счет улучшенных процессов адаптации, повышения активности потребителей и укрепления лояльности клиентов", — отмечает региональный управляющий Sun Finance Group Виталий Нижегородцев.

Что это означает для вашего бизнеса: оставаться на шаг впереди, лучше узнавать своего клиента, а затем направлять эти идеи и тенденции в высокоиндивидуализированный цифровой опыт, который способствует активности и доверию.

Что это означает для ваших клиентов: в то время как пользователи теперь ожидают определенного уровня настройки, гиперперсонализированное взаимодействие с личными финансами может привести к повышению удовлетворенности и вовлеченности, предотвращению мошенничества, лучшему принятию решений и ощущению человеческого понимания со стороны их провайдера финансовых услуг.

"Персонализированное обслуживание становится реальностью, и ведущие организации стремятся изменить способы взаимодействия с клиентами. Финансовые учреждения, которые добиваются масштабной персонализации, могут значительно повысить производительность. Те финтех организации, которые быстрее всего справятся с задачей и обеспечат настоящую комплексную персонализацию, получат значительное преимущество перед своими конкурентами. Но время имеет решающее значение, и сейчас самое время действовать", — заключает региональный управляющий Sun Finance Group Виталий Нижегородцев.