#TinTứcTàiChính #Fintech #CáNhânHóa #AI #DữLiệu
Công nghệ fintech đang đạt được lợi thế cạnh tranh với khả năng cá nhân hóa theo quy mô do AI cung cấp. Tận dụng công nghệ hỗ trợ AI và các cách phân tích sách lược dữ liệu, các tổ chức tài chính đang tạo ra các sản phẩm và dịch vụ siêu liên quan để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Công nghệ xử lý dữ liệu đã mở ra một lượng tiềm năng to lớn để tăng cường trải nghiệm và cá nhân hóa các sản phẩm và dịch vụ tài chính. Sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học, các công ty fintech có thể diễn giải các dữ liệu giao dịch cùng thông tin khác của khách hàng để mang lại trải nghiệm thực sự được cá nhân hóa.
Khả năng tận dụng và giải thích dữ liệu được tiêu chuẩn hóa của AI đang thúc đẩy khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn rất khác nhau, tổng hợp và xử lý thông tin đó. Tuy nhiên, yếu tố con người sẽ luôn đóng vai trò quan trọng để đảm bảo các công cụ này được điều chỉnh chính xác.
Các công ty cá nhân hóa những trải nghiệm phù hợp và thực sự hữu ích cho người tiêu dùng sẽ vượt qua được sự nhầm lẫn và tạo ra mối quan hệ lâu dài với khách hàng.
Trình bày bởi Envestnet
Cá nhân hóa trên quy mô lớn là một chiến lược quan trọng để fintech cung cấp các sản phẩm và dịch vụ siêu liên quan để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Tìm hiểu cách các công ty hàng đầu tận dụng công nghệ hỗ trợ AI để mang lại trải nghiệm làm hài lòng khách hàng và xây dựng mối quan hệ lâu dài trong VB Spotlight này.
Trước đây, rất nhiều dữ liệu đã có sẵn cho các công ty fintech — nhưng khả năng xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh và cấu trúc dữ liệu theo những cách có thể sử dụng được đã mở ra một lượng tiềm năng to lớn. Dữ liệu có cấu trúc, được gắn thẻ và phong phú đã thay đổi cuộc chơi, đưa quá trình phát triển và tiếp thị sản phẩm lên cấp độ tương tác và cá nhân hóa tiếp theo.
“Việc có thể sử dụng và áp dụng máy học và logic AI trên dữ liệu giao dịch, đồng thời kết hợp dữ liệu đó với trải nghiệm hoặc thông tin khác mà chúng tôi biết về khách hàng, đã thay đổi cách các công ty có thể liên hệ với khách hàng cá nhân theo cách mà họ chưa từng có. Eric Jamison, người đứng đầu sản phẩm D&A – thiết kế và sản phẩm ngân hàng & công nghệ, Envestnet cho biết. “Khả năng sử dụng dữ liệu này tốt hơn và nhắm mục tiêu người tiêu dùng dựa trên thông tin đó đang tăng tốc hàng ngày.”
Các ngân hàng vẫn đang sử dụng các phiên cookie, chiến dịch email và biểu ngữ vì trước đây chúng đã có hiệu quả trong việc thu hút khách hàng đăng ký mới. Nhưng các vấn đề vẫn tồn tại — các chiến dịch tiếp thị sản phẩm giống nhau xuất hiện trước mặt khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng, dẫn đến lãng phí tài nguyên và có khả năng gây khó chịu cho khách hàng, những người mệt mỏi vì bị thúc ép mua sản phẩm họ đã có hoặc không áp dụng cho họ.
Nhưng công nghệ mới không đẩy những chiến lược đó ra khỏi ánh đèn sân khấu, mà đang tăng cường chúng bằng trí thông minh dữ liệu, khiến chúng trở nên nhắm mục tiêu, cá nhân hóa và hiệu quả hơn nhiều. Công nghệ xử lý dữ liệu, kết hợp với khả năng diễn giải dữ liệu sâu và chi tiết hơn bao giờ hết, giúp các công ty xác định cơ hội, phân tích các mẫu hành vi của người tiêu dùng và so sánh người tiêu dùng giữa các phân khúc theo những cách chưa từng có trước đây, nâng cao tỷ lệ thành công của các chiến dịch.
Tạo trải nghiệm thực sự được cá nhân hóa
Tất nhiên, các tổ chức tài chính đang cung cấp một doanh nghiệp và một dịch vụ, nhưng các công ty cá nhân hóa những trải nghiệm phù hợp, gây được tiếng vang về mặt cảm xúc và thực sự hữu ích cho người tiêu dùng sẽ vượt qua được sự nhầm lẫn. Điều này đặc biệt đúng đối với các thế hệ mới bắt đầu sự nghiệp hoặc mới bắt đầu đi làm. Họ có cái nhìn mang tính giao dịch hơn đối với dữ liệu của mình và đang tích cực tìm đến các công ty để hiểu rõ hơn và diễn giải thông tin cá nhân của họ. Cho dù đó là chủ động tìm kiếm thông tin chi tiết về đầu tư hay đưa ra cảnh báo thu hút sự chú ý đến các vấn đề tài chính cần được điều tra — chẳng hạn như số tiền chi tiêu cao hơn bình thường.
Jamison nói: “Có thể giải thích và nâng cao thông tin đó cho một cá nhân theo cách rất cá nhân hóa là cách các nhà cung cấp dịch vụ đó, cho dù họ là ngân hàng, công nghệ hay công ty quản lý tài sản, làm hài lòng khách hàng đó”. “Khách hàng sẽ làm việc với công ty dịch vụ tài chính có vẻ hiểu họ nhất và có hiểu biết sâu sắc nhất thu thập được từ chính cơ sở khách hàng của mình.”
Ông nói thêm, đó là cách tận dụng tốt nhất thông tin họ có về khách hàng của mình để trở thành nguồn quản lý tài chính chính đó.
Và khi nói đến việc cắt giảm tiếng ồn, đặc biệt là đối với mối quan hệ ngân hàng tự định hướng hoặc nhà cung cấp công nghệ, thì đó là về việc giải quyết các vấn đề quan trọng có liên quan nhất, đưa chúng ra trước mặt người tiêu dùng và nhận lại phản hồi. Mối quan hệ phát triển khi công nghệ tìm hiểu về những gì quan trọng nhất đối với khách hàng, điều chỉnh trải nghiệm cho phù hợp với những gì khách hàng muốn, nhưng có lẽ quan trọng nhất là đưa ra các lĩnh vực quan tâm tiềm năng hoặc nhu cầu mới mà khách hàng không nhận ra rằng họ có.
Jamison nói: “Một trong những nỗi sợ hãi mà chúng tôi luôn có là nếu bạn tấn công người tiêu dùng bằng các cảnh báo, điều đó có thể khiến họ choáng ngợp và họ bắt đầu phớt lờ chúng. “Các loại thông tin chi tiết có liên quan mặc dù thực sự bắt đầu thu hút người tiêu dùng.”
Trí tuệ nhân tạo, máy học và quy mô
Khả năng tận dụng và giải thích dữ liệu được tiêu chuẩn hóa của AI đang thúc đẩy các loại thông tin chi tiết và thông tin giúp trải nghiệm với các sản phẩm tự quản lý ngân hàng và mối quan hệ cố vấn trở nên mạnh mẽ hơn. Nó có thể giúp các cố vấn tối ưu hóa danh mục đầu tư và chiến lược cho khách hàng của họ, phát triển các kế hoạch ngắn hạn và dài hạn và trực quan hóa các kịch bản để giúp đưa ra các quyết định thông minh, kịp thời.
AI sáng tạo sẽ giúp quy mô này tiến xa hơn nữa, thúc đẩy khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn rất khác nhau, tổng hợp và xử lý thông tin đó. Tuy nhiên, yếu tố con người sẽ luôn đóng vai trò quan trọng để đảm bảo các công cụ này được điều chỉnh chính xác, từ việc đảm bảo dữ liệu không thiên vị và sạch nhất có thể, đến tinh chỉnh các thuật toán và nắm bắt sự trôi dạt của mô hình AI không thể tránh khỏi khi thuật toán tiếp tục chạy.
Jamison nói: “Các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi cần đảm bảo rằng nó tập trung vào các kịch bản phù hợp với chúng tôi, điều chỉnh theo đúng loại trải nghiệm mà chúng tôi hoặc khách hàng của chúng tôi đang hướng tới. “Đối với tôi, vấn đề chỉ còn là thời gian trước khi nó bắt đầu tác động đến ngành dịch vụ tài chính.”
Để biết thêm về sức mạnh của siêu cá nhân hóa trên quy mô lớn, hãy xem kỹ AI điều khiển các nền tảng mà các ngành dịch vụ tài chính đang tận dụng và cách triển khai chiến lược của riêng bạn, đừng bỏ lỡ VB Spotlight này!
Chương trình nghị sự
- Fintech đang sử dụng cá nhân hóa theo quy mô như thế nào để đạt được lợi thế cạnh tranh
- Nhiều công nghệ hỗ trợ AI khác nhau để thu thập, làm phong phú và phân tích dữ liệu tài chính một cách an toàn
- Cách phân tích nâng cao và dữ liệu giao dịch có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về khách hàng
- Các cách xác định cơ hội thu hút khách hàng, bán chéo và bán thêm
- Cách tạo trải nghiệm được cá nhân hóa có liên quan và “dính” vào cảm xúc
diễn giả
- Bala ChandrasekharanPhó Giám đốc Quản lý Sản phẩm, Chime
- David Goodgame, Giám đốc điều hành, Tricolor
- Eric JamisonTrưởng bộ phận D&A Product — Tech & Bank Product & Design, Envestnet
- Đánh dấu KolakowskiNgười điều hành, VentureBeat
