为什么今天的零售银行需要人工智能才能获胜

时间:2019-03-12 18:27:20 阅读:14次

  零售银行业的竞争可能比以往任何时候都更激烈,因为金融科技和新市场进入者与存款和市场份额的老牌企业竞争。拥有高级分析并利用其宝贵数据的零售银行可以获得决定性的竞争优势。

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  预测建模对零售银行业而言并不新鲜。几乎所有的零售银行都在其系统中内置了某种形式的预测模型,并且信用评分自20世纪50年代开始就存在。特别是在过去的十年中,零售银行通过策划消费者和交易数据以及投资数据分析,数据科学工具和数据平台,在分析领域处于领先地位。

  但是,自动化机器学习的最新进展使得有可能将这些数据用于几十年前完全不可行或简单成本过高的几十种新方法。银行现在可以构建和部署人工智能解决方案,不仅可以用于超精确和细粒度的信用风险度量,还可以获得新客户,提高营销效率,预测客户需求并深化客户关系,识别损耗风险和原因,以及打击金融犯罪。

  

   1。预测客户需求

  更深入的客户关系更有利可图,更忠诚。通过从他们的数据中学习,银行可以识别,甚至预测他们可以帮助的客户需求。客户更有可能回应相关报价并对您的银行留下良好印象,如果您仍然以微小的回应率发送不分青红皂白的报价。

  

   2。保持现有客户至少与寻找新客户同样重要。结果

  银行可以从他们的客户互动数据中学习,以识别有消耗风险的客户并采取先发制人的行动。更好的是,优秀的模型可以识别磨损风险的主要原因,以便您可以进行流程调整或改进,以便抓住更多有价值的客户。

  结果,3。价格优化和终身价值

  许多银行在消费者贷款中使用评分梳理流程,确定借款人符合特定标准时应提供的条款。通常,这些都是基于风险偏好,而不是对价格弹性或利润率/交易量权衡的任何洞察。如果银行知道哪些客户可能是最有利可图的,并且知道这些客户可能如何应对价格差异,那么他们可能会更加积极地定价以便为这些客户着陆。

  通过自动化机器学习,您可以轻松快速地构建数百个模型,随时了解客户行为在不同地区,渠道,产品,客户群或风险范围内的差异,并提前了解数量,利润率和信用质量的不同定价。

  

  如何了解更多

  下载每个零售银行需要的eBook 5 AI解决方案,以获取完整的解决方案列表。

  要了解有关您的组织如何利用人工智能和机器学习的更多信息,请于2月13日星期三美国东部时间下午1点在我们的网络研讨会上加入DataRobot的银行业总经理。

  

  

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