Как работает система персонализированных рекомендаций в современных банках?

Система персонализированных рекомендаций в современных банках работает на основе анализа поведения клиентов с помощью искусственного интеллекта. www.raiffeisen-media.ru

Некоторые этапы процесса:

1. Сбор и анализ данных. moluch.ru Банки собирают информацию о клиентах из различных источников, включая транзакционные данные, историю покупок, социальные сети, демографические данные. moluch.ru
2. Сегментация клиентов. moluch.ru Клиенты классифицируются по различным критериям, чтобы предлагать более целенаправленные и релевантные услуги. moluch.ru
3. Прогнозирование потребностей клиента. moluch.ru Искусственный интеллект используется для предсказания будущих потребностей клиентов и предложения наиболее необходимых услуг. moluch.ru

Некоторые примеры работы системы:

• Целевые рекомендации по продуктам. www.astera.com Банк анализирует структуру расходов клиентов и предлагает персональные рекомендации по кредитным картам, кредитам или инвестиционным продуктам, которые соответствуют финансовым целям клиента. www.astera.com
• Индивидуальные маркетинговые кампании. www.astera.com Банки отправляют целевые предложения на основе истории транзакций и предпочтений клиентов. www.astera.com Например, клиент, который часто путешествует, может получать предложения по страхованию путешествий или услугам в иностранной валюте. www.astera.com
• Индивидуальное обслуживание клиентов. www.astera.com Например, клиент, позвонивший на горячую линию банка, будет перенаправлен к представителю, который специализируется на его конкретных финансовых потребностях. www.astera.com

При этом клиент может контролировать уровень доступа к своим данным через настройки конфиденциальности в мобильном приложении банка. www.raiffeisen-media.ru