En capturant et en exploitant d'énormes quantités de données, les sociétés de services financiers peuvent tirer parti des nouvelles opportunités commerciales reposant sur les données. Comme indiqué dans mon dernier blog, la première étape pour atteindre cet objectif consiste à créer une base solide de gestion des données prenant en charge l'analyse des données d'entreprise et du Big Data .
Une fois cette base créée, peut commencer à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique destinés à la prise de décision automatisée et à l'optimisation des processus basés sur les données, vous permettant ainsi de générer des informations permettant de créer de meilleures expériences client d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de stimuler les ventes (voir la figure 1). [19659005] Figure 1. Préparation des cas d'utilisation de l'analyse pilotée par les données
Améliorer l'expérience client et stimuler la croissance
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent permettre les cas d'utilisation suivants:
- Deliver services personnalisés basés sur les profils des clients, en utilisant des données sur la satisfaction des clients, les préférences, l'historique des achats, la démographie et les comportements, afin de mieux comprendre leurs besoins. Ces informations peuvent vous aider à personnaliser vos produits et services et à vous proposer des offres personnalisées et très ciblées qui améliorent la satisfaction et la fidélisation de la clientèle.
- Recommandez le meilleur produit à acheter en vous servant de connaissances approfondies pour regrouper avec précision clients et prospects. segments en fonction de leurs profils et besoins probables. Utilisez ces informations pour créer des opportunités de vente croisée et de vente additionnelle, qui peuvent être déclenchées au bon moment par le bon canal.
- Fournissez des services de robo-conseil pour aider les clients à prendre des décisions de placement. comparaison d'égal à égal ou conseil de portefeuille spécifique au client. Un robo-conseiller peut gérer des portefeuilles sans influence humaine, en s'appuyant sur des algorithmes élaborés à partir de profils de risque client.
- Automatisation de la gestion des finances personnelles qui donne aux clients une vision globale de leurs finances et fournit des informations prospectives. Conseil. Identifiez les opportunités d'investissement sur la base des profils de risque des clients et des fonds disponibles, proposez de réorganiser un prêt immobilier ou utilisez les données de dépenses précédentes pour comprendre les tendances et encourager de meilleures habitudes d'épargne des clients.
- Offrez des chatbots qui répondent aux demandes des clients. , guident les clients à travers les étapes du processus, fournissent des messages prédictifs et des informations sur le comportement, et automatisent des tâches telles que les virements de fonds ou les enquêtes sur les soldes. Au fil du temps, les chatbots collectent des données comportementales sur les utilisateurs et apprennent les réponses appropriées à leurs demandes.
Optimisation du contrôle des risques et des résultats commerciaux
Les cas d'utilisation suivants montrent comment les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à protéger votre entreprise: [19659009] Fournir des prévisions d’avances rapides en utilisant une analyse de responsabilité pour identifier les expositions potentielles avant défaillance. Vous pouvez également travailler de manière proactive avec les clients pour gérer leurs passifs et limiter leur risque bancaire.
- Prévoyez le risque de crédit en souffrance et recommandez des stratégies de maintenance proactives en segmentant les emprunteurs défaillants et en identifiant les clients autosuffisants. Grâce à ces informations, les banques peuvent mieux adapter leurs stratégies de recouvrement et leurs taux de paiement dans les délais.
- Améliorer les taux de recouvrement et de recouvrement . Pour minimiser les impayés, les émetteurs de cartes de crédit peuvent utiliser les technologies de reconnaissance des modèles de compte et élaborer des directives et des stratégies de contact pour les comptes en souffrance. Identifiez les clients à risque et agissez rapidement pour les fidéliser.
- Détectez les activités financières frauduleuses telles que les activités de fraude, de blanchiment de capitaux ou de financement de la lutte antiterroriste en identifiant les anomalies ou les activités suspectes à l'aide de clients -list et données géospatiales.
Automatiser les processus métier
L'apprentissage automatique rationalise les processus dans les cas d'utilisation suivants:
- Le trading algorithmique basé sur l'apprentissage en profondeur, le calcul haute performance et le positionnement géographique peut offrir des avantages temporels en seconde seconde en automatisation Évaluation du risque de crédit du client
- Le client utilise les données des applications et des clients pour la gestion automatisée de crédits en temps réel sur la base d'informations telles que l'âge, le revenu, l'adresse, le garant, la taille du prêt, l'expérience professionnelle, la notation et l'historique des transactions.
- La gestion des plaintes des clients utilise des données provenant de divers canaux d'interaction pour comprendre pourquoi les clients se plaignent, identifier les clients insatisfaits, rechercher les causes profondes des problèmes et répondre rapidement aux clients concernés.
- I nquiry response utilise les données des canaux d'engagement des clients pour acheminer et répondre automatiquement aux demandes de renseignements tout en consacrant moins de ressources tâches manuelles.
Améliorer l'efficacité opérationnelle
L'apprentissage automatique peut vous aider à prévoir la demande opérationnelle sur la base de données historiques et d'événements futurs. Grâce à ces informations, vous pouvez par exemple anticiper les volumes de trafic dans les centres d'appels ou prévoir la demande de liquidités aux guichets automatiques.
L'analyse en libre-service pour tous
Les sociétés de services financiers tirant profit de l'analyse basée sur les données, elles doivent adopter les capacités de libre-service qui mettent les données entre les mains de leurs employés. Les employés de tous les niveaux de l'entreprise doivent avoir le pouvoir d'analyser les données, en utilisant des analyses en libre-service pour stimuler l'innovation, créer un enthousiasme pour l'utilisation des analyses de données et développer de nouvelles idées sur la monétisation des actifs de données existants.
clés de la compétitivité actuelle et future des sociétés de services financiers. Nous en sommes juste au début d’une vague d’innovations reposant sur des données et une puissante analyse, mais il reste encore beaucoup à faire.
Organisations qui investissent avec audace pour devenir plus axées sur les données – en développant la bonne plateforme de gestion des données et une analyse des données claire. stratégie – seront les gagnants sur le long terme.
Pour plus d'informations sur les défis actuels en matière de gestion des données, consultez le premier blog de cette série . Pour en savoir plus sur une approche moderne de gestion des données pour les sociétés de services financiers, lisez le deuxième blog de cette série .
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