Geld erzeugt eine Kettenreaktion; Je mehr Sie haben, desto mehr können Sie verdienen, indem Sie es verwalten. Aber es kann negative Auswirkungen haben, wenn Sie es nicht haben. Dies gilt auch für Daten. Große Mengen an Informationen verbessern die Fähigkeit der Banken, Kunden zu unterstützen, aber Finanzinstitute müssen wissen, wie sie damit umgehen.
Der Bankkunde von heute benötigt dringend eine Beratung durch die Banken, sei es in Bezug auf Ausgaben, Sparen, Kredite, Planung oder alles oben Genannte. Schließlich, zwei von drei Amerikanern Heute kämpfen sie mit der Verwaltung ihrer Finanzen.
Außerdem ändert sich ihre Zugehörigkeit leicht, wenn man bedenkt, dass Neobanken mit sofortigen Onboarding-Prozessen leichter zugänglich sind. Moderne Banken stehen vor der Herausforderung, sich mit ihren Kunden vertraut zu machen, sich mit den Gründen für ihre Finanzentscheidungen zu befassen und ihre Loyalität zu verbessern.
Doch ohne zu wissen, nach welchen Daten zu suchen ist und wie die individuellen Bedürfnisse ihrer Kunden zu verstehen sind, führen pauschale Ansätze und grob kategorisierte Verbraucherprofile dazu, dass Kunden von angemessener finanzieller Unterstützung ausgeschlossen und in der gleichen finanziellen Position, wenn nicht sogar schlechter gestellt werden.
Es stellt sich die Frage, wie moderne Banken die Daten dann nutzen und Vertrauen aufbauen können, um die finanzielle Gesundheit des Verbrauchers zu verbessern.
Wichtige Schmerzpunkte für moderne Banken
Banken sollten erkennen, dass die vergangene Finanzgeschichte und Merkmale derjenigen, die als ähnlich kategorisiert wurden, lediglich repräsentativ sind vorläufige Überlegungen des jeweiligen Auftraggebers.
Nehmen wir an, eine junge Frau interessiert sich für einen 1,000-Dollar-Mantel. Die Algorithmen sagten ihr, dass Frauen in ihrem Alter dies kauften und ihr System begann, Benachrichtigungen an sie zu senden BNPL-Erweiterung. Doch was passiert, wenn die Frau ihren Job verliert? Was ist, wenn Sie Ihre Zahlung nicht leisten können? BNPL-Erweiterung?
BNPL-Erweiterung Es kann eine bequeme Möglichkeit sein, große Einkäufe zu attraktiven Zinssätzen zu tätigen, aber im Notfall können Sie auf Kreditkartenzahlungen zurückgreifen. Dies würde die Laufzeit dieser Schulden verlängern BNPL-Erweiterung und auch zusätzliches Interesse hinzufügen. Selbst wenn Sie einen neuen Job finden, sind Sie möglicherweise mit weiteren finanziellen Schwierigkeiten konfrontiert worden, die den Vorteil zunichte machen BNPL-Erweiterung.
Das ist das ganze Bild. Open Banking versorgt Fintech-Banken mit Informationen aus den Hauptkonten ihrer Kunden, wo sie einkaufen, wie viel sie für bestimmte Produkte ausgeben, ob sie ein Auto haben und Informationen über ihre Familie. Um jedoch auf dem neuesten Stand der Datenschutzbestimmungen zu bleiben, müssen Sie den Betrieb ständig neu anpassen.
Damit ein Verbraucher sein Leben mit der Bank teilen kann, muss er zunächst den wirklichen Nutzen verstehen, den dies bringt.
Moderne Banken müssen sicherstellen, dass sie Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen einhalten, damit ihre Kundendaten sicher sind. Gemäß der Gesetzgebung müssen Banken die Daten ausschließlich aus vereinbarten Gründen mit Zustimmung der Person verwenden. Sie müssen sicherstellen, dass die Verbraucher verstehen, wie ihre Bank ihre personenbezogenen Daten mit Dritten verwendet.
Hier sind drei Schritte, die moderne Banken unternehmen können, um ihre Datenprobleme anzugehen.
Daten zur Bestimmung der finanziellen Fitness
Es ist entscheidend, dass Banken die richtigen Kennzahlen verstehen, um die Fähigkeiten jedes Einzelnen zu identifizieren. Durch die Betrachtung von Transaktionsdaten, Ausgabegewohnheiten und Kundenverhalten können Banken wiederkehrende Muster erkennen und ihre Produkte besser ausrichten.
Unabhängig vom finanziellen Status eines Kunden ist er ein idealer Kandidat für ein Finanzinstitut, wenn er alle seine Kredite und Rechnungen pünktlich bezahlen kann. Banken können adäquate Kredite anbieten, von denen die Bank und der Kunde profitieren, anstatt hohe Zinsen und damit Opfer ewiger Schulden zu initiieren.
In Fällen von niedrigen Kreditrisikokriterien oder fehlenden Transaktionsdaten finden Disruptoren Wege, die Finanzstärke ihrer Kunden zu verstehen. Zum Beispiel die United States Consumer Financial Protection Bureau (Consumer Financial Protection Bureau, CFPB) hat eine Umfrage entwickelt, um das individuelle finanzielle Wohlergehen zu bewerten. Der Prozess verwendet eine festgelegte Anzahl von Interviews, um sicherzustellen, dass die Leute wissen, was sie gefragt werden, und gibt den Benutzern jedes Mal, wenn sie den Test machen, Feedback in Form eines Wertversprechens, um die Benutzerleistung und das Angebot zu vergleichen.
Fangen Sie zum Beispiel an, eine neue Sprache zu lernen: Finanzielle Eignungstests haben einen ähnlichen Rahmen. Wie das CFPB stellen Sie dem Kunden Inhalte zur Verfügung, und der Kunde beantwortet Fragen nach bestem Wissen und Gewissen.
Maschinelles Lernen bewertet dann die Eignungsniveaus der Benutzer basierend auf ihren Antworten und erhöht die Schwierigkeitsgrade für nachfolgende Fragen entsprechend. Die Zeit, die benötigt wird, um den Klienten vollständig zu verstehen, hängt von der Variabilität der Antworten ab. Nach einigen Tagen oder Wochen beginnen sich die Antworten auszugleichen und die Banken können ihren Kunden entsprechend erschwingliche und angepasste Kredite anbieten.
Banken können die Fitness jedoch nicht beurteilen, ohne die Person zu trainieren. Abhängig von Ihrer Basis Kunden- und Verhaltensdaten, stellen Sie möglicherweise fest, dass Ihre Kunden über bestimmte Erkenntnisse verfügen, und Sie sollten Ihre Bewertung darauf abstimmen.
Zum Beispiel eine Bank für Speditionskunden. Viele Trucker nehmen einen Vorschusskredit auf. Also in der Schulung, die die Bank anbietet, würde ich den Vorschuss erklären und dann fragen, ob sie ihn im Eignungstest brauchen. Sie können sie auch fragen, ob sie glauben, dass die Hilfe durch dieses Darlehen ihre Fehlzeiten verringern wird.
Die Antworten würden ein tieferes Verständnis der Vorteile des Darlehens zeigen und Ihre Förderfähigkeit erhöhen. Als Bank ist es entscheidend, die Beziehung des Verbrauchers zu dem Thema zu testen, um seine Bedürfnisse und Fähigkeiten vollständig zu verstehen.
Banken können sich von der Abhängigkeit von veralteten Kredit-Scores entwöhnen, indem sie Transaktionsdaten, Umfragen zum finanziellen Wohlbefinden oder KI-gestützte Eignungstests verwenden.
Kundenorientierte Beratung
Finanzinstitute konzentrieren sich eher auf kundenorientierten als auf produktorientierten Support. Indem sie zulassen, dass Daten die Persona generieren, anstatt Kunden auf der Grundlage vorgegebener Gruppen und Beurteilungen zu kategorisieren, können Banken Verhaltensweisen und Fähigkeiten identifizieren, um personalisierte Produkte anzubieten.
Es gibt Hunderte von Datenerfassungspunkten, die es der KI ermöglichen, ein Kundenprofil zu erstellen und neue Informationseinheiten in Echtzeit einzubauen. Es wird jedoch Transaktionsmuster geben, die keinen Sinn ergeben, und der Bedarf an menschlichem Eingreifen wird in diesen Situationen bestehen bleiben.
Stellen Sie sich einen Kunden vor, der in einem Monat dreimal in dieselbe Stadt geflogen ist. Sie haben vielleicht einen kranken Verwandten besucht, sind zu einer Arbeitskonferenz gegangen oder haben einfach ein neues Büro eingerichtet, und dieser Grund wird bestimmen, wie oft sie in Zukunft reisen und warum zusätzliche Informationen benötigt werden. Ohne Kontext kann Personalisierung nicht effektiv funktionieren.
Aber es geht nicht nur um die bereits vorhandenen Daten. Verkaufsberater müssen ihre Kunden aktiv fragen, warum sie diese Reisen unternehmen. Verschiedene Personengruppen sind besser darin, verschiedene Kundenschmerzpunkte zu erkennen. Wenn zum Beispiel der Kunde, der in diese Stadt fliegt, einen kranken Verwandten besucht und nur Spanisch spricht, wird ein sensibler Spanischsprecher viel bessere Ergebnisse erzielen, als ein allgemein ausgedrücktes Verkaufsgespräch in einer anderen Sprache erscheinen mag.
Es muss eine plattformübergreifende Integration und Diversität innerhalb der Risikoorganisationen der Banken geben, um die finanzielle Gesundheit des heutigen vielseitigen Marktes zu verbessern. Eine vielfältige Belegschaft kann Chatbots auch besser trainieren, um Kontextinformationen zu erfassen, und Menschen können die Logik des erhaltenen Musters lesen. Als Fintech-Bank können Sie sich für persönliche Antworten auf Verkaufsberater oder Chatbots verlassen, aber in jedem Fall brauchen Sie das Vertrauen der Kunden.
Bauen Sie Vertrauen auf und schützen Sie Kundendaten
Damit ein Kunde sein Leben mit dem Unternehmen teilen kann, muss er zuerst den wirklichen Nutzen verstehen, den dies bringt. Vertrauen aufzubauen braucht Zeit.
Kommen wir zurück zum Reisebeispiel. Kunde fragt: Was ist die beste Kreditkarte? Ein Berater kann antworten: Dies ist das am besten geeignete Produkt für a, b, c. Aber wir haben festgestellt, dass Sie viel unterwegs sind. Was ist Ihre Lieblingsfluggesellschaft? Wir haben eine Karte, die x,y,z Flugmeilen bietet.
Vertrauen und Beziehungen entstehen nicht über Nacht. Indem Sie im Laufe der Zeit kleine kontextbezogene Anstöße geben, können Sie Ihr Publikum verstehen und Ihre Produkte personalisieren. Die Fokussierung auf den bestehenden Kunden stärkt die Kundenbindung, und so erhalten Sie Ihre besten Leads: Sie beginnen, der Bank zu vertrauen, und geben dies auch an ihre Freunde und Familie weiter.
Vertrauen basiert auf starken Säulen, also machen Sie sie besonders stark, wenn es um Daten geht. APIs verbinden Organisationen und regeln, wie Informationen geteilt, angezeigt und geschützt werden. Eine Kontrollschnittstelle trägt dazu bei, die Datensicherheit gegenüber Dritten zu gewährleisten, indem ihre Verwendung anhand obligatorischer Sicherheitsstufen und zusätzlicher Anforderungen, die Sie mit Kunden vereinbaren, überwacht wird.
Eine weitere Möglichkeit, wie die heutigen Banken ihre Kunden schützen können, ist die Verhaltensanalyse. Durch die Verfolgung von Tippgeschwindigkeit und Tonfall wird verdächtiges Verhalten erkannt, während Unternehmen dies mögen Innovatrics bieten biometrische Technologie mit Gesichts- und Fingerabdruckerkennung genau. Auf diese Weise kann der Kunde aus mehreren Perspektiven identifiziert werden, wodurch seine Persona viel komplexer zu replizieren ist.
Geben Sie dem Kunden die Gewissheit, warum Sie seine Tippgeschwindigkeit verfolgen oder persönliche Fragen stellen und wie Sie mit ihm kommunizieren werden; Auf diese Weise können sie wissen, was sie von den Diensten erwarten können. Onboarding-Prozesse, bei denen Verkaufsberater oder Chatbots den Kunden bitten, Fragen zu beantworten oder seine Bedenken stufenweise in den Allgemeinen Geschäftsbedingungen zu genehmigen, sorgen für Klarheit. Und ich weiß, wenn Sie die Erwartungen der Kunden erfüllen, steigern sie das Vertrauen in die Marke.
Finanzunternehmen verfügen über die wertvollsten Daten. Sie verfügen über umfassendere Details zu Verbraucherausgaben, Verhalten, Bedürfnissen und Erwartungen als jede andere Institution. Open Banking bietet Banken effizientere Lösungen für ihre Kunden, aber dies ist nur mit strengen APIs oder Sicherheitsstandards möglich, die Fair Use und Transparenz regeln. Institutionen, die in Bezug auf Diversität innerhalb ihres Teams führend sind, treffen verfeinerte Annahmen über ihre Daten und sind mit einer höheren Rate profitieren.
Daten von modernen Banken erstellen genaue Verbraucherprofile und Produkte, die auf die Informations- und Vertrauensanforderungen des einzelnen Kunden zugeschnitten sind. Aber es muss daran erinnert werden, dass der Aufbau von Vertrauen in einem Sektor, dem nicht vertraut wird, Transparenz erfordert und dass die Einzigartigkeit des Kunden und des Mitarbeiters an erster Stelle steht.
