Il denaro crea una reazione a catena; più hai, più puoi guadagnare gestendolo. Ma può avere un effetto negativo se non ce l'hai. Questo vale anche per i dati. Grandi quantità di informazioni migliorano la capacità delle banche di supportare i clienti, ma le istituzioni finanziarie devono sapere come utilizzarle.
Il cliente bancario di oggi ha un disperato bisogno di indicazioni da parte delle banche, sia su spese, risparmi, prestiti, pianificazione o tutto quanto sopra. Dopotutto, due americani su tre Oggi lottano con la gestione delle proprie finanze.
Inoltre, la loro fedeltà cambia facilmente, considerando che le neobanche sono più accessibili con processi di onboarding istantaneo. Le banche moderne affrontano la sfida di familiarizzare con i propri clienti, approfondire il ragionamento alla base delle loro decisioni finanziarie e migliorare la loro fidelizzazione.
Tuttavia, senza sapere quali dati cercare e come comprendere le esigenze individuali dei loro clienti, approcci generali e profili dei consumatori vagamente categorizzati lasciano i clienti esclusi da un sostegno finanziario adeguato e nella stessa posizione finanziaria, se non peggio.
La domanda che si pone è come le banche moderne possano quindi utilizzare i dati e creare fiducia per migliorare la salute finanziaria del consumatore.
Punti deboli chiave per le banche moderne
Le banche dovrebbero riconoscere che la storia finanziaria passata e le caratteristiche di quelle classificate come simili tra loro rappresentano semplicemente riflessioni preliminari del cliente in questione.
Diciamo che una giovane donna si è interessata a un cappotto da $ 1,000. Gli algoritmi le hanno detto che le donne della sua età l'hanno acquistato e il suo sistema ha iniziato a inviare notifiche a BNL. Tuttavia, cosa succede se la donna perde il lavoro? E se non puoi effettuare il pagamento? BNL?
BNL può essere un modo conveniente per fare grandi acquisti a tassi di interesse interessanti, ma in caso di emergenza potresti ricorrere a pagamenti con carta di credito. Ciò prolungherebbe la vita di quel debito BNL e aggiungi anche ulteriore interesse. Anche se trovi un nuovo lavoro, potresti aver dovuto affrontare ulteriori difficoltà finanziarie, il che annulla il vantaggio di BNL.
Questa è l'intera immagine. L'open banking fornisce alle banche fintech informazioni dai conti principali dei loro clienti per dire loro dove fanno acquisti, quanto spendono per determinati prodotti, se hanno un'auto e informazioni sulla loro famiglia. Tuttavia, rimanere al passo con le ultime normative sulla protezione dei dati significa dover riadattare costantemente le operazioni.
Affinché un consumatore condivida la propria vita con la banca, deve prima comprendere il reale vantaggio di farlo.
Le banche moderne devono assicurarsi di rispettare le normative sulla privacy e sulla sicurezza in modo che i dati dei loro clienti siano al sicuro. Secondo la normativa, le banche devono utilizzare rigorosamente i dati per motivi concordati con il consenso dell'interessato. Devono garantire che i consumatori comprendano in che modo la loro banca utilizza le loro informazioni personali con terze parti.
Ecco tre passaggi che le banche moderne possono intraprendere per affrontare i loro punti deboli di dati.
Dati per determinare l'idoneità finanziaria
È fondamentale che le banche comprendano le metriche corrette per identificare le capacità di ogni individuo. Osservando i dati transazionali, le abitudini di spesa e i comportamenti dei clienti, le banche possono riconoscere i modelli ricorrenti e allineare meglio i loro prodotti.
Indipendentemente dallo stato finanziario di un cliente, se può pagare tutti i suoi prestiti e fatture in tempo, è un candidato ideale per un istituto finanziario. Le banche possono offrire prestiti adeguati a vantaggio della banca e del cliente invece di avviare tassi di interesse elevati e, quindi, vittime di debiti eterni.
In caso di criteri di basso rischio di credito o assenza di dati transazionali, i perturbatori trovano il modo di comprendere la forza finanziaria dei loro clienti. Ad esempio, il Ufficio per la protezione finanziaria dei consumatori degli Stati Uniti (Consumer Financial Protection Bureau, CFPB) ha progettato un'indagine per valutare il benessere finanziario individuale. Il processo utilizza un determinato numero di interviste per garantire che le persone sappiano cosa viene loro chiesto e fornisce un feedback agli utenti sotto forma di una proposta di valore ogni volta che fanno il test per confrontare le prestazioni degli utenti e l'offerta.
Ad esempio, inizia a imparare una nuova lingua: i test attitudinali finanziari seguono un quadro simile. Come il CFPB, fornisci contenuti al cliente e il cliente risponde alle domande al meglio delle sue capacità.
L'apprendimento automatico valuta quindi i livelli di attitudine degli utenti in base alle loro risposte e aumenterà di conseguenza i livelli di difficoltà per le domande successive. Il tempo necessario per comprendere appieno il cliente dipende dalla variabilità delle risposte. Dopo alcuni giorni o settimane, le risposte iniziano a stabilizzarsi e le banche possono fornire prestiti convenienti e adeguati ai propri clienti.
Tuttavia, le banche non possono valutare l'idoneità senza addestrare la persona. A seconda della tua base clienti e dati comportamentali, potresti scoprire che i tuoi clienti hanno un particolare insieme di approfondimentie dovresti adattare la tua valutazione a loro.
Ad esempio, una banca per i clienti di autotrasporti. Molti camionisti stipulano prestiti con pagamento anticipato. Quindi nella formazione che offre la banca, spiegherei il pagamento anticipato e poi chiederei se ne hanno bisogno nella prova attitudinale. Puoi anche chiedere loro se pensano che l'aiuto di questo prestito ridurrà il loro assenteismo.
Le risposte mostrerebbero una comprensione più profonda dei vantaggi del prestito e aumenterebbero la tua idoneità. Come banca, è essenziale testare la relazione del consumatore con il problema per comprenderne appieno le esigenze e le capacità.
Le banche possono smettere di fare affidamento su punteggi di credito obsoleti utilizzando dati transazionali, sondaggi sul benessere finanziario o test attitudinali basati sull'intelligenza artificiale.
Consulenza incentrata sul cliente
Le istituzioni finanziarie si concentrano sul supporto incentrato sul cliente, piuttosto che sul prodotto. Consentendo ai dati di generare la persona invece di classificare i clienti in base a gruppi predeterminati e valutazioni, le banche possono identificare comportamenti e capacità per offrire prodotti personalizzati.
Esistono centinaia di punti di raccolta dati che consentono all'IA di creare un profilo cliente e incorporare nuove unità di informazioni in tempo reale. Tuttavia, ci saranno modelli di transazione che non hanno senso e la necessità dell'intervento umano rimarrà in queste situazioni.
Immagina un cliente che è volato nella stessa città tre volte in un mese. Potrebbero essere stati in visita a un parente malato, andare a una conferenza di lavoro o semplicemente aprire un nuovo ufficio, ed è questo motivo che determinerà la frequenza con cui viaggeranno in futuro e perché sono necessarie ulteriori informazioni. Senza contesto, la personalizzazione non può funzionare in modo efficace.
Ma non si tratta solo di dati già disponibili. I consulenti del supporto alle vendite devono chiedere attivamente ai loro clienti perché fanno questi viaggi. Vari gruppi di persone sono più bravi a riconoscere i vari punti deboli dei clienti. Ad esempio, se il cliente che vola in quella città fa visita a un parente malato e parla solo spagnolo, uno spagnolo sensibile otterrà risultati molto migliori di quanto potrebbe sembrare un discorso di vendita espresso genericamente in un'altra lingua.
Ci deve essere integrazione e diversità tra piattaforme diverse all'interno delle organizzazioni di rischio delle banche per migliorare la salute finanziaria del mercato eclettico di oggi. Una forza lavoro diversificata può anche addestrare meglio i chatbot per acquisire informazioni contestuali e gli esseri umani possono leggere la logica del modello ottenuto. Come banca fintech, puoi fare affidamento su consulenti del supporto alle vendite o chatbot per risposte personali, ma in ogni caso hai bisogno della fiducia dei clienti.
Crea fiducia e proteggi i dati dei clienti
Affinché un cliente condivida la propria vita con l'azienda, deve prima comprendere il reale vantaggio di farlo. Costruire la fiducia richiede tempo.
Torniamo all'esempio del viaggio. Il cliente chiede: qual è la migliore carta di credito da utilizzare? Un consulente può rispondere: Questo è il prodotto più adatto per a,b,c. Ma abbiamo notato che hai viaggiato molto. Qual è la tua compagnia aerea preferita? Abbiamo una carta che offre miglia aeree x,y,z.
La fiducia e le relazioni non si sviluppano dall'oggi al domani. Producendo piccole spinte contestuali nel tempo, puoi capire il tuo pubblico e personalizzare i tuoi prodotti. Concentrarsi sul cliente esistente aumenta la fedeltà del cliente, ed è così che ottieni i tuoi migliori contatti: iniziano a fidarsi della banca e lo trasmettono anche ai loro amici e familiari.
La fiducia si basa su pilastri solidi, quindi rendili particolarmente forti quando si tratta di dati. Le API connettono le organizzazioni e regolano il modo in cui le informazioni vengono condivise, visualizzate e protette. Avere un'interfaccia di controllo aiuta a mantenere i dati al sicuro con terze parti monitorando il loro utilizzo rispetto ai livelli di sicurezza obbligatori e ai requisiti aggiuntivi concordati con i clienti.
Un altro modo in cui le banche di oggi possono proteggere i propri clienti è attraverso l'analisi comportamentale. Il monitoraggio della velocità di digitazione e del tono della voce rileverà comportamenti sospetti, mentre le aziende lo apprezzano Innovatrici fornire la tecnologia biometrica con riconoscimento facciale e delle impronte digitali preciso. In questo modo, il cliente può essere identificato da molteplici prospettive, rendendo la sua persona molto più complessa da replicare.
Fornisci rassicurazione al cliente sul motivo per cui stai monitorando la sua velocità di digitazione o ponendo domande personali e come comunicherai con loro; in questo modo, possono sapere cosa aspettarsi dai servizi. I processi di onboarding in cui i consulenti di vendita o i chatbot chiedono al cliente di rispondere alle domande o di approvare la loro apprensione in più fasi durante i termini e le condizioni garantiranno chiarezza. E so che quando soddisfi le aspettative dei clienti, aumentano la fiducia nel marchio.
Gli enti finanziari hanno a loro disposizione i dati più preziosi. Hanno dettagli più ampi sulla spesa, sul comportamento, sui bisogni e sulle aspirazioni dei consumatori rispetto a qualsiasi altra istituzione. L'open banking offre alle banche soluzioni più efficienti per i propri clienti, ma ciò è possibile solo con API rigorose o standard di sicurezza che regolano il fair use e la trasparenza. Le istituzioni che guidano nella diversità all'interno del loro team stanno facendo ipotesi più raffinate sui loro dati e lo sono guadagnando a un tasso più alto.
I dati delle banche moderne creano profili di consumo accurati e prodotti su misura per le informazioni e la fiducia del singolo cliente richieste. Ma è necessario ricordare che costruire fiducia in un settore di cui non si ha fiducia richiede trasparenza e mettere al primo posto l'unicità del cliente e del dipendente.
