BlackSwan Technologies: Yapay Zeka, Finansal Hizmetlerde Kişiselleştirmeye Gidiyor

BlackSwan Technologies: Yapay Zeka, Finansal Hizmetlerde Kişiselleştirmeye Gidiyor

Fintech Haberleri
Şubat 27, 2021 tarafından İlayda YILMAZ
364
Yapay zeka (AI), finansal hizmetler endüstrisinde giderek daha fazla varlığını hissettiriyor. Yapay zeka, bankaların bir birey kredi riskini belirlemesine veya tüketicilerin kendileri için doğru olan hizmetleri bulmalarına yardımcı olmasına bakılmaksızın, finanse etmek için birçok avantaj sunar.
1552571019458

Yapay zeka (AI), finansal hizmetler endüstrisinde giderek daha fazla varlığını hissettiriyor. Yapay zeka, bankaların bir birey kredi riskini belirlemesine veya tüketicilerin kendileri için doğru olan hizmetleri bulmalarına yardımcı olmasına bakılmaksızın, finanse etmek için birçok avantaj sunar.

Michael Ouliel, kurumsal yapay zeka şirketi BlackSwan Technologies’in kurucusu ve CEO’sudur ve 20 yıldan fazladır teknoloji sektöründe aktif bir liderdir. BlackSwan Technologies, Birleşik Devletler, İsrail, Polonya ve Almanya’da ofisleri ile Londra, İngiltere merkezlidir.

Michael Ouliel yapay zekanın finansal hizmetlerde nasıl kişileştirmeye gittiğiyle ilgili şöyle dedi.
2023 yılına kadar, bankalar için yapay zeka uygulamalarından elde edilen toplam potansiyel maliyet tasarrufunun 447 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediyor. Çoğu banka (% 80), yapay zekanın sunduğu potansiyel faydaların farkındadır, ancak çoğu veri yönetiminin zor sürecinden etkilenmektedir. Yapay zekanın önümüzdeki yıllarda finans sektörünü hızla dönüştürmeye devam edeceğine dair hiçbir şüphe olmasa da, kilit sorular devam ediyor. Yani, küresel bankacılık liderleri, AI uygulamasının önündeki kalıcı engellerin üstesinden nasıl geliyor ve AI teknikleri en önemli sonuçları nerede sağlıyor?

BlackSwan Technologies’de, finansal kurumların daha kişiselleştirilmiş hizmetler sağlamak için tüketici davranışlarını daha derin bir şekilde anlamak için yapay zekayı benzer şekillerde kullandıklarını gördük. Müşterilerimizin yapay zekayı kullanma yöntemlerinden birkaçı aşağıda ayrıntılı olarak açıklanmıştır: daha kişisel görüşmeler sağlamak için müşteriler hakkında bilgi edinmek, potansiyel yeni müşterileri belirlemek ve yeni ürün promosyonlarını hedeflemek.

Kişiselleştirilmiş Sohbetler

Banka yöneticileri ve müşteriler arasında kişiselleştirilmiş konuşmaları teşvik etmek, mükemmel müşteri hizmetinin anahtarıdır, ancak müşteri bilgisini derinleştirmek, yapay zeka desteği olmayan bankalar için son derece zordur. Yapay zeka destekli sosyal dinleme uygulamaları, kamu malı konuşmalardan ve işlemlerden elde edilen mevcut bilgileri kullanabilir ve bunu e-posta ve telefon transkripsiyonları gibi yapılandırılmamış dahili verilerle birleştirebilir. Bu verilerden elde edilen bilgiler, bir ‘bilgi grafiği’ (knowledge graph) şeklinde temsil edilebilir.

Müşteri Kazanımı

Potansiyel yeni müşteri arayışına genellikle yüzlerce analist ve pazarlamacı atayan bankalar için benzer şekilde emek yoğun bir çabadır. Bu çalışanlar, verilerle etkili bir şekilde başa çıkmanın zorluğuyla karşı karşıyadır. Finans kurumları, müşterilerinin ve çalışanlarının ilişkilerini ve özelliklerini haritalandırarak ve müşteri karlılığı, ilişki sürdürme maliyeti ve potansiyel büyüme gibi çok sayıda faktörü hesaba katarak “mükemmel” müşteri profilini ana hatlarıyla belirlemek için AI kullanabilir.

Daha sonra, potansiyel yeni müşterileri tespit etmek için ideal profili harici veri kaynaklarıyla karşılaştırmak için makine öğrenimi kullanılabilir ve uyarılar, verilen kriterlere göre potansiyel müşterilerin satış ekiplerini bilgilendirebilir. AI, farklı müşterilere yaklaşmak için en iyi taktikleri göstererek sosyal yardım verimliliğini ve etkililiğini de artırabilir.

Hedeflenmiş Ürün Pazarlama

Kredi kartı şirketleri genellikle milyonlarca müşterileri için pazarlanan ürünlerin doğru, büyük ölçekli kişiselleştirilmesiyle mücadele ediyor. Oldukça doygun ve rekabetçi kredi kartı pazarında, kişisel olmayan pazarlama, maliyetli müşteri devir oranlarına ve bayat marjlara yol açabilir. Kredi kartı şirketleri, analistler için basit öneriler oluşturmak üzere müşteri etkileşimlerini ve satın alma davranışını birleştirerek mevcut veri varlıklarından para kazanmak için yapay zeka kullanabilir.

Özet olarak, rekabetçi kalabilmek için, finans kurumları, eski iş ve işletim modellerini McKinsey’in “önce yapay zeka” olarak adlandırdığı iş modelini benimsemek üzere değiştirmelidir. Yapay zekayı, yeniden tasarlanmış bir “kuruluş için iş işletim sistemi” nin temeli olarak benimsemek, artan verimlilikler, yeni değer önerileri ve farklı müşteri deneyimleri aracılığıyla önemli gelir artışı sağlayacaktır.

Kaynak : https://thefintechtimes.com/blackswan-technologies-ai-is-transforming-personalisation-in-financial-services/

Add a comment