大數據如何在金融科技領域創造更好的客戶體驗
大數據為金融科技領域帶來了許多重要突破。由于有這項新技術,金融科技的應用規模正以驚人的速度增長。
積極的客戶體驗對任何企業的運營都至關重要。它有助于建立品牌聲譽,提高企業的知名度,并鼓勵客戶忠誠度,從而增加收入。
統計數據顯示,93%的客戶在擁有積極的客戶體驗時通常會成為回頭客。出于這些原因,金融科技公司積極尋找機會來培養更好的客戶體驗。
到2030年,預計全球公司在金融分析方面的支出為198億美元。金融科技行業將是最大的支持者之一。
而采用大數據就提供了這樣一個絕佳的機會。大數據是對大量不同數據類型的收集和處理,金融機構使用這些數據來深入了解其業務流程并做出關鍵的決策。
本文重點介紹大數據在金融行業中的作用,以及它如何幫助金融科技公司保護客戶的數據安全,并改善客戶體驗。
大數據在金融科技中的作用
而采用大數據,人們見證了金融業服務的巨大進步。
金融科技中的大數據發揮著至關重要的作用,提供影響服務交付的關鍵內容。通過大數據提供的見解,金融機構可以提供個性化服務并預測消費者行為,還可以預測行業趨勢、評估風險并采取舉措提升客戶體驗。
大數據如何幫助金融科技公司和初創公司更好地服務和保護他們的客戶?
金融科技分析通過以下方式幫助金融和銀行業的企業提供令人滿意的服務:
(1)增強客戶分析視圖
大數據提供了金融科技公司可以用來建立客戶檔案的數據。通過細分,這些機構可以輕松了解客戶的需求、需求和期望。他們還可以使用這些信息來分析消費者行為,并創建量身定制的服務。
(2)改進風險評估
數據分析金融科技提供了金融機構構建穩健風險評估策略所需的關鍵信息。這使企業能夠快速識別潛在風險并避免或立即找到適當的緩解策略。
(3)提高安全性
欺詐是銀行業關注的一個原因,尤其是現在移動銀行成為中心舞臺。然而,金融科技企業可以使用大數據和機器學習來構建實時發現異常的欺詐檢測系統。他們將檢測非法活動,例如可疑交易、非法登錄和機器人活動。
(4)預測未來市場趨勢
初創企業和成熟的金融科技公司可以利用大數據來了解不斷變化的金融行業。通過訪問以前的數據,這些金融科技公司可以監控交易行為,并預測未來趨勢。因此,他們可以根據這些事實做出提升客戶體驗的關鍵決策。
(5)使用聊天機器人提供個性化幫助
金融科技行業的企業可以利用大數據的力量來個性化聊天機器人客戶服務。人工智能驅動的聊天機器人將訪問原始數據,使他們能夠準確、直截了當地回答客戶的問題。
(6)確保無摩擦的多渠道體驗
不斷變化的消費者偏好和獲取市場份額的需求促使金融機構接受多渠道服務交付。為確保客戶獲得滿意的體驗,金融企業將使用大數據分析來調整各種平臺的服務,以滿足客戶的需求。他們還將使用歷史和實時數據來識別可能的客戶挑戰。
金融科技中的大數據如何影響客戶體驗?
金融科技中的數據科學以多種方式影響客戶體驗。有了大數據,金融業現在可以:
(1)分析客戶行為以提供新產品
客戶喜歡和不喜歡根據需要而變化。歷史金融大數據可幫助企業審查不斷變化的客戶行為,使他們能夠提出寶貴的產品和服務,從而簡化銀行流程。
一個很好的例子是華僑銀行(OCBC)如何根據他們收集的大量歷史客戶數據設計成功的基于事件的營銷策略。
(2)基于A/B測試的更好的用戶界面(UI)/用戶體驗(UX)
借助大數據,金融科技企業可以訪問顯示用戶如何與其產品交互、在門戶/系統/應用程序上花費的平均時間以及最常用功能的實時數據。
有了這些信息,這些企業可以評估兩個產品版本,看看哪個提供了卓越的用戶界面(UI)/用戶體驗(UX)設計。此外,他們深入了解產品之間的差異以及它們如何影響客戶體驗。
(3)分析客戶滿意度調查結果。
大數據根據調查結果評估客戶滿意度。例如,它可以幫助金融機構確定客戶流失的速度和原因,幫助他們設計新的方法來保持受眾對其服務的興趣。此外,它還被用于管理產品和功能請求,以及分析客戶支持的趨勢。
(4)信用評級
金融公司可以根據錯過或延遲付款的數量、客戶欠款的金額以及付款的及時性來提供準確的信用評級。
(5)欺詐識別
金融服務將大數據與機器學習等數字技術相結合,已經證明在檢測可疑活動方面卓有成效。它們可以防止各種類型的復雜欺詐和精心策劃的黑客攻擊。
德意志銀行就是這樣一家金融機構,它利用大數據分析來識別洗錢中使用的技術,保護了解客戶的流程,并防止信用卡被盜。
(6)通過提供出色的客戶體驗來衡量投資回報率
借助大數據的洞察力,金融科技公司可以衡量他們為提供積極的客戶體驗所做的努力是否成功。通過衡量投資回報率,他們可以確定需要改進的地方和關注的重點。
金融科技行業因大數據而爆炸式增長
毫無疑問,大數據是徹底改變金融科技行業的一種技術進步。它允許訪問大量數據,這些數據可用于改善客戶在零售銀行、在線交易和其他金融流程中的用戶體驗。但是,要充分利用大數據的強大功能,選擇商業智能(BI)和ETL解決方案怎么強調都不為過。
ETL和商業智能解決方案使處理大量數據變得容易。它們支持系統集成,幫助創建可靠的數據管道,提供可操作的見解。此外,它們還幫助金融科技公司預測市場趨勢,提高盈利能力。