金融科技公司如何透過個性化和人工智慧提高客戶參與和收益
金融科技公司正透過個性化和人工智慧技術來提高客戶參與和收益。對顧客的深入理解可以讓金融科技公司更精準地向其提供符合其需求和喜好的產品和服務。透過 AI 和分析，金融科技公司可以從客戶中蒐集更多的資料，並分析其中的消費行為和使用習慣，以提供更個性化的體驗。
探討不同的個性化策略
個性化在不同的金融領域中的應用有所不同。例如，對於二手汽車零售商 Tricolor Auto Group 而言，個性化意味著更深入理解客戶背後的需求和慾望。Tricolor Auto Group 透過分析資料，理解客戶的財務狀況、所需款項和價格範圍等因素，並提供符合其需求的貸款和汽車選擇，以達到更個性化和貼心的服務。另一方面，Envestnet 作為一家 B2B2C 服務提供商，對於放貸機構來說 Envestnet 可以從銀行或其他服務商的收支資金流向等來源中獲取關於申請貸款的消費者個人資料，從而補充其信用報告的不足。這樣，Envestnet 和其客戶就可以更好地理解申請人的情況，以作出更精確的貸款決策。
如何應用人工智慧和機器學習技術
人工智慧和機器學習技術在這些金融科技公司中扮演了至關重要的角色。Tricolor Auto Group 的 COO David Goodgame 表示他們的 AI 風險模型是其成功的祕訣之一，透過這種模型，公司可以為沒有信用記錄的人提供適合他們的貸款，從而能夠吸引更多的借款人並降低風險，這也可以透過 AI 的幫助來進一步個性化消費者體驗。Chime 的 VP 產品管理 Bala Chandrasekharan 表示對於沒有公開訊息的顧客，AI 和機器學習技術可以協助銷售團隊鑑別良好的客戶，以便於更好地個性化其體驗，並吸引其長期成為忠實客戶。Envestnet 的 D&A 產品負責人 Eric Jamison 表示資料的價值來自於發現其中的模式。Envestnet 從大約 4000 萬消費者中蒐集交易活動資料，從而分析其中的消費行為和使用習慣，以更準確地鑑別消費者需求。這可以幫助該公司更好地個性化推廣內容，從而提高轉換率。
深度探討如何實現個性化
金融科技公司實現個性化的關鍵在於擁有良好的資料，並能夠將資料應用到服務設計中。例如，金融科技公司可以透過 AI 和分析技術分析消費者的使用行為，並以此來推測使用者需求，從而塑造更個性化的產品和服務。此外機器學習技術也可以幫助公司針對特定的使用者群體推出更個性化的服務和產品。只有透過這樣的方法，才能實現真正的個性化體驗，從而促進客戶參與並提高收益。
結論和建議
個性化和人工智慧技術在金融科技領域的應用將越來越重要，特別是在客戶參與和收益方面。金融科技公司應該致力於瞭解客戶需求以及如何透過 AI 和機器學習技術實現個性化，以幫助促進客戶參與和提高收益。然而隨著個人內容和隱私問題的增加，這些技術也會面臨著不小的挑戰。因此金融科技公司應注重推進可持續發展的個性化策略，並同時保障客戶的隱私和安全。
