Wie kann das digitale Finanzwesen mit Daten und KI unterstützt werden? Hyperpersonalisierung im Finanzwesen
Was ist Hyperpersonalisierung und welche Vorteile hat sie? Wie wird KI im Finanzwesen eingesetzt? In unserem Beitrag finden Sie Antworten auf diese Fragen.
Hyperpersonalisierung im Finanzwesen. Was ist das?
Hyperpersonalisierung im Finanzwesen bedeutet, dass das Verhalten und bisherige Interaktionen der Kunden analysiert werden. Aufgrund der Datenanalysen ist es möglich, kundenspezifische Produktempfehlungen zu erstellen. Hyperpersonalisierung umfasst auch digitale Interaktionsmöglichkeiten zwischen einer Bank und ihren Kunden (z. B. Conversational Mobile Bank und VideoBots).
Wichtig: Da Hyperpersonalisierung auf Künstliche Intelligenz setzt, können auch große Datenmengen sehr schnell analysiert werden. KI im Finanzwesen ist in der Lage, Echtzeitdaten zu analysieren und Zusammenhänge zu erkennen. Dadurch können Banken neue Trends schaffen und auf Kundenbedürfnisse reagieren, auch wenn sie auf den ersten Blick nicht sichtbar sind. Solche Lösungen werden von Ailleron angeboten.
Die Bedeutung von Daten in der Hyperpersonalisierung
Daten sind die Grundlage der Hyperpersonalisierung. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML) sind fortschrittliche Technologien, die das Sammeln und Integrieren von Daten aus mehreren Quellen ermöglichen. Heutzutage werden zwei Modelle oft verwendet: Customer Data Platform (CDP) und Data Warehouse (DWH), die Kundendaten wie Transaktions-, Verhaltens- und demografische Daten einbinden und verwalten.
Hervorzuheben ist, dass CDP Echtzeitdaten verarbeitet und dadurch sofortige Personalisierung ermöglicht. DWH ermöglicht hingegen Analysen anhand historischer Daten. In der Praxis bedeutet das, dass Kundendatenplattformen CDP die neuesten Anforderungen im Finanzwesen besser erfüllen.
Customer Data Platform und 360-Grad-Sicht auf den Kunden
Bei einer 360-Grad-Sicht auf den Kunden handelt es sich um einen umfassenden Überblick über alle Informationen über einen bestimmten Kunden. Dabei werden Transaktions-, Verhaltens-, Interaktions- und demografische Daten berücksichtigt, damit ein vollständiges Bild der Kundenvorlieben und -bedürfnisse erstellt werden kann.
Die 360 Grad Kundensicht basiert auf KI und ML, was ermöglicht:
- Customer Segmentation – Kunden werden in Gruppen eingeteilt werden, die ähnliche Bedürfnisse oder Verhaltensweisen aufweisen;
- Erstellung von einem Customer Knowledge Graph – datenbasierte Strukturen, mit denen Bedürfnisse und Aktivitäten der Kunden visualisiert werden;
- Produktempfehlungen – maßgeschneiderte Finanzprodukte und -dienstleistungen, die auf fortschrittlichen Datenanalysen basieren;
- Analyse der Kundenabwanderung – die sog. Churn-Analyse ermöglicht, die Gründe für die Abwanderung zu verstehen und präventive Maßnahmen zu planen, mit denen die Kundenbindung erhöht werden kann.
- Conversational Mobile Banking im Finanzwesen
Dank Conversational Mobile Banking bieten Banken ihren Kunden einen 24/7-Support an. Dadurch können die Kunden ihre Bankgeschäfte rund um die Uhr bequem erledigen. Auch in diesem Bereich wird KI im Finanzwesen verwendet. Conversational Mobile Banking umfasst Chatbots und Sprachassistenten, die menschenähnliche Interaktionen ermöglichen. KI ist in der Lage, Kundenanfragen zu beantworten und Probleme unabhängig von den Öffnungszeiten einer Bankfiliale zu lösen.
VideoBot im Finanzwesen
Um den Anforderungen ihrer Kunden gerecht zu werden, können Banken einen VideoBot einsetzen, der auf Künstlicher Intelligenz basiert. Auch mit einem VideoBot können Sie Ihren Kunden personalisierten Kundenservice rund um die Uhr anbieten. Der Bot kann Ihre Kunden beraten, ihre Kreditunwürdigkeit schätzen und auf verschiedene Fragen antworten. VideoBot-Antworten basieren auf Bankdokumenten und bereitgestellten Szenarien.
Warum ist Hyperpersonalisierung ein wichtiger Trend im Bankwesen?
Banken und Finanzinstitute müssen innovative Technologien einsetzen, um den Erwartungen ihrer Kunden entgegenzukommen und ihnen erstklassigen Service zu bieten. Dank Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Unternehmen aus der Finanzbranche personalisierte Algorithmen entwickeln und dadurch maßgeschneiderte Dienstleistungen und Produkte anbieten. Überzeugen Sie sich selbst, dass Sie die Kundenzufriedenheit und -loyalität erhöhen können, indem Sie ihnen personalisierte Kundenerlebnisse bieten.