전 세계적으로 각 가구는 거의 매일 금융 거래를 합니다. 그것은 모든 가족의 삶의 일부이자 소포입니다. 많은 인구가 여전히 은행 서비스를 이용하지 못하고 있지만 지난 10년 동안 많은 가족이 은행 서비스를 사용해 왔습니다.
그러나 논쟁의 여지가 있는 질문은 이러한 모든 은행 서비스가 해당 가구의 요구에 맞춰져 있는지 여부입니다. 많은 경우 이는 모든 경우에 적용되는 단일 규모의 접근 방식입니다.
많은 경우, 은행 고객은 플래티넘 세그먼트, 골드 세그먼트, 실버 세그먼트 또는 Ultra HNI, HNI 또는 기업 고객, 소매 고객으로 분류됩니다.
이러한 세그먼트는 세그먼트(예: Ultra HNI)에 속한 고객이 필요에 따라 처리될 수 있도록 필요했습니다. 은행의 경우 모든 부문(따라서 모든 고객)을 대상으로 서비스를 제공하는 것이 수익성이 없기 때문에 우선순위를 정해야 했습니다.
하지만 이제 기술은 모든 것을 민주화했습니다. 누구나 자신의 필요에 따라 음식을 제공받을 수 있습니다.
Panoptic 개인화는 은행 영역 내에서 무엇을 수반합니까?
이는 데이터 분석, 인공 지능, 기계 학습을 결합하여 개인화된 은행 경험을 제공하는 전략을 포함합니다.
데이터나 사전 정의된 고객 세그먼트에 의존하는 개인화 접근 방식과 달리, Panoptic 개인화는 동적이며 실시간으로 작동합니다.
Panoptic 개인화에는 기본적으로 고객 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다.
Panoptic 개인화의 일환으로 고객과 관련된 모든 유형의 데이터를 수집하고 활용합니다. 포괄적인 소비자 데이터에는 인구 통계 데이터, 행동 데이터, 은행 및 기타 기관과의 다양한 상호 작용 및 거래가 포함됩니다.
은행은 이 데이터를 사용하여 Panoptic 개인화의 일환으로 고객에게 개인화된 서비스를 제공합니다. 이는 모든 경험이 개별화된 고객 요구 사항을 충족하는 고객 참여의 미래가 될 것입니다.
이 데이터에는 거래 내역, 지출 패턴, 소셜 미디어 상호작용, 라이프스타일 선택 등 다양한 정보가 포함됩니다. 그런 다음 고급 알고리즘이 이 데이터를 처리하고 선호도, 행동 및 재무 목표에 대한 통찰력을 추출합니다.
개인화를 차별화하는 것은 각 고객에 대한 360도 뷰를 제공하는 능력입니다. 은행은 앱, 온라인 뱅킹 플랫폼, 오프라인 상호 작용과 같은 접점에서 얻은 정보를 통합하여 고객의 금융 생활을 더 잘 이해할 수 있습니다.
Panoptic 개인화의 필요성
1. GENz의 필요성: 우리 중 많은 사람들이 실제 은행 지점을 본 후 나중에 온라인 뱅킹으로 전환했지만 GENz는 온라인 뱅킹으로만 시작했습니다.
또한 그들은 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서 맞춤형 치료와 제안을 받는 데 익숙합니다. 그들은 이전 검색 기록에 따라 영화 추천이나 최신 제안을 받습니다.
은행도 그러한 경험을 제공해야 합니다. 현재 그들은 실제 은행 업무 프로세스를 디지털화했습니다. 상상은 일어나지 않았습니다.
2. 통찰력과 행동 촉진: 은행은 고객의 요구를 이해해야 합니다.
One repeated example is that once a customer comes to the Bank for a home loan, the Bank needs to know that the customer is looking for a home and that getting a loan is a means to achieve that. Hence, the Bank should look holistically and help the customer
buy his dream house.
That means explaining to him the cash demands of the loans and making sure that the customer’s cash flow matches those demands. Also, if the customer wants to do interior decoration for his house, the Bank should help the customer here. In my opinion, this
much Bank has to offer anyhow.
이 예는 푸시 모델에 가깝습니다. 즉, 고객은 필요한 자금 조달을 위해 은행을 방문하기로 결정했습니다.
이제 은행은 'PULL' 모델을 연구해야 합니다.
If one customer says that he likes movies about a person, it tells many things about that person. It may mean that a person likes watching movies, like that actor, and one also finds the language in which that person is comfortable. That is based on the
language of the movie or the industry where that actor works.
은행이 제휴하여 영화 개봉 제안을 제공할 수 있다면 해당 고객은 만족할 것입니다.
나는 은행이 한 스포츠 토너먼트의 후원자인 경우를 접한 적이 있습니다. 그러나 그들은 자신의 도시에서 열리는 스포츠 경기를 관람하는 것을 좋아할 고객에게 결코 접근하지 않았습니다.
해당 스포츠 토너먼트의 공식 후원자인 은행이 경기 티켓을 준비할 수 있다면 고객이 얻게 될 기쁨을 생각해 보십시오.
Panoptic 개인화는 진정한 차별화 요소가 될 것입니다.
Panoptic personalization led customer experiences will be a fundamental differentiator in the coming years. Bankers will increase touchpoints with customers and agents and leverage data and analytics, IoT, and AI to deploy tailored offerings, especially
in personal lines.
1. 일반 은행 업무를 넘어서: Panoptic personalization takes banking services beyond the one-size-fits-all approach. It delves into your behavior, preferences, and goals to offer tailored experiences that align with your unique financial
profile. Imagine a bank that provides checking accounts and crafts personalized financial plans for your dream home, education, or retirement.
2. 정밀한 예측: Panoptic personalization goes beyond reacting to your transactions. It utilizes AI and advanced analytics to anticipate your needs and proactively offer solutions. Picture a bank that displays your balance,
predicts upcoming expenses, suggests savings targets, and even pre-approves loans you may require.
3. 윤리적 고려 사항: While personalization brings convenience and customized solutions, it raises concerns about data privacy, algorithmic bias, and potential manipulation. Addressing these dilemmas is crucial to ensure inclusive implementation
of panoptic personalization in the banking sector.
은행 개인화의 역사
The history of personalization in the banking sector dates back to the 21st century when financial institutions began recognizing the potential benefits of leveraging data for personalized customer experiences. One notable pioneer in this field was Wells
Fargo, who started experimenting with data-driven personalization strategies in the mid-2000s. However, it was in the 2010s that advancements in intelligence and machine learning triggered a transformation.
2015년경 JPMorgan Chase는 고객 경험을 향상시키기 위한 기술에 투자하여 선두주자로 떠올랐습니다. 그들의 노력은 우리가 개인화라고 알고 있는 것의 토대를 마련했습니다.
Square 및 Stripe와 같은 금융 기술 업계의 영향력 있는 리더들 또한 해당 부문 전반에 걸쳐 포괄적인 개인화를 널리 채택할 수 있는 길을 닦은 솔루션을 도입함으로써 역할을 수행해 왔습니다.
Panoptic 개인화 작동 방식:
Panoptic 개인화는 기술을 원활하게 통합하여 통합된 고객 경험을 제공하는 프레임워크에서 작동합니다. 프로세스는 다음과 같은 단계로 나눌 수 있습니다.
1. 데이터 수집: Panoptic personalization starts by gathering various data from sources. This includes records, social media activity interactions with customer service, and even location information. The ultimate goal is to create a
profile that captures the customer’s behavior and preferences.
2. 고급 분석:
Once the data is collected, advanced analytics powered by machine learning algorithms come into play. These algorithms analyze patterns, identify trends, and make predictions based on real-time customer data. This enables the system to anticipate needs and
preferences effectively.
3. 실시간 적응:
The dynamic nature of personalization means that insights are always evolving. The system constantly adapts to changes in customer behavior and market trends. For example, if a customer shows interest in a product, the system can tailor recommendations and
offers accordingly.
4. 다중 채널 통합:
Panoptic personalization goes beyond one channel; it extends across touchpoints. Whether customers engage through an app, website, or in person at a branch, the system ensures personalized experiences throughout their interactions. Achieving this level of
integration requires communication between banking systems facilitated by APIs.
5. 보안 및 개인정보 보호 조치: Considering the aspect of information, it is crucial to have strong security and privacy measures in place for comprehensive personalization. Banks allocate resources to implement encryption authentication
protocols and adhere to data protection regulations, all aimed at ensuring the safety of customer data.
은행의 Panoptic 개인화 기능
1. 사전 재무 계획:
포괄적인 개인화는 인사이트에 반응하는 것 이상입니다. 예상 재무 계획을 가능하게 합니다. 이 시스템은 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 재정적 요구 사항을 예측할 수 있으므로 고객이 중요한 생활 사건이나 비용에 대한 계획을 세울 수 있습니다.
2. 사용자 행동에 맞춘 알림:
시스템은 행동에 맞춘 알림을 활용하여 고객의 행동에 따라 경고합니다. 당좌 대월, 청구서, 선호 사항에 맞는 투자 기회 등 이러한 알림은 금융 인식과 의사 결정을 향상시킵니다.
3. 대화형 가상 비서:
지능과 포괄적인 개인화를 통합하여 가상 비서를 도입합니다. 이러한 AI 기반 엔터티는 고객과 신속하게 소통하여 지원하고, 질문에 답하고, 맞춤형 조언을 제공합니다.
4. 동적 신용 평가:
Conventional credit scoring models are static. Comprehensive personalization introduces credit assessment. Creditworthiness is recalibrated dynamically by evaluating behavior to reflect the most accurate and up-to-date evaluation of an individual’s financial
안녕.
5. 재무 목표 자동 추적:
포괄적인 개인화는 목표 추적을 자동화하여 고객이 계속해서 목표를 달성할 수 있도록 합니다. 주택을 저축하거나 비상 자금을 마련하는 경우 시스템은 실시간 진행 상황 업데이트를 제공하고 필요할 때 조정을 제안합니다.
6. 모든 고객을 위한 새로운 제품 및 서비스: 은행은 상상을 통해 다양한 새로운 상품과 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어
ㅏ. 1달러로 매일 뮤추얼 펀드나 주식에 체계적인 투자 계획을 세울 수 있나요?
비. 개인이 6시간 동안 XNUMX달러 대출을 받을 수 있나요?
c. 누군가 매주 월요일에 5달러를 대출받아 금요일까지 갚을 수 있습니까? or a ten-dollar loan for the weekend? Many customers need help with the working capital cash flows. This offering will surely go a long way in strengthening
the bond between a customer and the Bank.
디. 미식가의 습관을 바탕으로 의 고객 중 은행이 해당 레스토랑과 제휴하여 해당 고객이 해당 레스토랑의 맛있는 음식을 할인된 가격으로 즐길 수 있도록 할 수 있습니까?
이자형. 고객의 다양한 소셜미디어 상호작용을 바탕으로 고객의 동의를 얻은 후,
은행은 고객이 제품을 구매하도록 돕거나, 안내하거나, 배송 가능한 매장에 연결해 줄 수 있습니다. 고객이 원하는 제품이나 서비스.
주목해야 할 중요한 점은 해당 상품이나 서비스가 은행에서 제공되는 것이 아니라는 것입니다.
이 제품은 고객의 응접실에 좋은 가구가 될 수 있습니다. 고객이 문화 프로그램, 음악 쇼 또는 아티스트의 공연에 관심이 있는 경우 은행은 고객이 해당 서비스를 이용할 수 있도록 도울 수 있습니다.
에프. 여기서 주목해야 할 중요한 점은 일반적으로 모든 상품 생산자 또는 다양한 기능의 서비스를 제공하는 회사가 은행 계좌 또는 은행 관계를 가지고 있어야 한다는 것입니다.
이러한 제품 제조업체나 음악 쇼를 주최하는 회사는 해당 제품이나 서비스를 마케팅하는 데 많은 돈과 시간을 소비합니다.
상품 생산자와 상품 소비자 모두 동일한 은행에 속할 수 있습니다.
생산자와 소비자가 직접 연결된다면 모든 이해관계자들에게 엄청난 Win-Win이 될 것입니다.
g. 은행은 생산자의 틈새 제품과 소비자의 요구를 이해하므로 여기서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
Panoptic 개인화 단계에 따라 은행은 생산자와 소비자의 '모든 데이터'를 수집했습니다. 이제는 올바른 믹스 앤 매치의 문제일 뿐입니다.
오랫동안 기업들은 제품을 만들고 마케팅과 광고에 많은 돈을 투자해 고객의 만족을 이끌어냈습니다.
'대상 고객.' 그들은 제품이 올바른 청중을 찾기 전에 종종 여기에서 상당한 시간을 보냅니다.
시간. 마찬가지로 많은 고객이 제품이나 특정 요구 사항을 찾고 있습니다. Think of a family that requires some equipment related to the unique needs of one of their family members or that can fulfill the needs of the older member. Some
retro items.
여기에서 필요한 장비를 얻으면 가족은 기뻐할 것입니다.
은행 업무에서 Panoptic 개인화의 이점
1. 향상된 고객 경험:
Panoptic 개인화는 개별 고객의 요구와 선호도에 맞는 개인화된 은행 경험을 제공합니다. 이는 만족도 수준과 고객 충성도 향상으로 이어집니다.
2. 향상된 의사결정:
분석을 활용하면 은행은 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이는 추천을 제공함으로써 고객에게 이익을 주고 은행이 상품 제공 및 서비스를 최적화할 수 있도록 해줍니다.
3. 운영 효율성 향상:
Panoptic 개인화, 자동화 기능 및 실시간 적응성은 운영 효율성에 기여합니다. 은행은 프로세스를 간소화하고 개입을 최소화하며 보다 신속한 서비스를 제공할 수 있습니다.
4. 맞춤형 금융상품: Panoptic 개인화는 개인의 목표와 행동을 이해함으로써 맞춤형 금융 상품 및 서비스 생성을 지원합니다.
이러한 개인화된 접근 방식은 제품의 관련성을 높여 고객이 제품에 더 많이 참여할 가능성을 높입니다.
Panoptic 개인화는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객의 위험 허용 범위, 내역 및 재무 목표를 분석하여 맞춤형 투자 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 투자 전략이 선호도 및 목표에 부합하도록 보장됩니다.
5. 스마트 예산 지원:
Panoptic 개인화는 고객의 지출 습관과 재무 목표를 분석하여 실시간 예산 책정 지원을 가능하게 합니다. 과잉 지출에 대한 조언과 경고를 제공하고 재정 상황에 맞는 조정을 제안합니다.
6. 사전 예방적 사기 탐지:
Panoptic 개인화는 거래 패턴을 적시에 모니터링하고 비정상적인 활동을 식별하여 사기 탐지를 향상시킵니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 보안 계층을 추가하여 사기 행위로부터 고객을 보호합니다.
개인화 도입 이전에는 은행 서비스는 선택 가능한 고정 메뉴로만 제한되었습니다. 대조적으로, 팬옵틱 개인화는 요리사가 귀하의 취향을 이해하고 귀하에게 꼭 맞는 메뉴를 만드는 것과 비슷합니다.
이러한 추가 기능은 맞춤화를 넘어 역동적이고 미래 지향적인 은행 경험을 제공하는 개인화의 유연성과 깊이를 보여줍니다.
분석 및 기계 학습을 사용하는 Panoptic 개인화는 이러한 기술을 사용하여 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 향후 행동을 예측하고, 개인화된 권장 사항을 제공합니다.
보안과 개인 정보 보호를 보장하는 것은 개인화의 한 측면입니다. 은행은 고객 정보의 기밀성과 무결성을 보호하기 위해 암호화 인증 프로토콜과 데이터 보호 규정 준수에 투자합니다.
은행의 Panoptic 개인화에 중요한 기술:
은행가들이 구식 전략을 버리고 낡은 한계, 침체된 플랫폼, 낡은 방법론이 없는 은행 산업의 미래를 구상할 수 있다고 가정해 보십시오.
불행하게도 많은 은행가들은 구식 지도를 사용하여 계속해서 미지의 영역을 탐색하고 있습니다.
은행이 어떠한 제한도 받지 않는 정직한 사고를 할 수 있다면 어떤 새로운 기회가 나타날 수 있을까요?
독창성은 은행 산업의 생존에 매우 중요합니다. 필요한 것은 '판옵틱 개인화'를 제공하려는 의지와 상상력이다.
The domain of the possible encompasses an immersive metaverse wherein customers can peruse products and services, informed virtual assistants that provide personalized guidance throughout the entire customer journey, and predictive analytics that tailor
offerings according to individual characteristics and actions.
은행가의 현재 기술 인프라는 유통 채널 및 파트너와의 통합을 방해하는 중요한 장애물입니다.
많은 은행가들은 현재 아키텍처가 이를 방해한다고 주장합니다. 그들은 새로운 디지털 비즈니스 플랫폼의 출현이 부문 재배치를 위한 상당한 기회를 제공한다는 데 동의합니다.
비즈니스 모델과 아키텍처의 단순화는 은행 업무의 발전에 큰 도움이 될 것입니다. 하지만 진정한 단순성을 위해서는 통합 및 디지털 도구를 통해 중복되는 데이터 입력을 제거해야 합니다.
은행은 기술의 ABCD에 집중해야 합니다. 바로 인공지능, 블록체인, 클라우드, 데이터입니다.
데이터 분석, 예측 모델링, 고객 행동 평가를 결합하여 은행은 개인의 선호도와 요구 사항에 대한 통찰력을 얻을 수 있었습니다.
개인화 개발을 더욱 발전시키기 위해 클라우드 컴퓨팅을 채택하여 데이터 세트를 실시간으로 효과적으로 처리합니다. 또한, 은행 시스템과의 통합을 위해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
블록 체인 기술 :
기술을 구현하면 개인화 내에서 거래의 보안과 투명성을 강화할 수 있습니다. 분산되고 불변적인 특성을 통해 고객 데이터가 그대로 유지되어 사기 및 무단 액세스와 관련된 위험을 최소화합니다.
자연어 처리 (NLP) :
NLP를 개인화 시스템에 통합하면 고객 커뮤니케이션을 분석하여 고객의 감정과 선호도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 고객 요구를 효과적으로 이해하고 대응하는 시스템 능력이 강화됩니다.
생체 인증:
고객의 보안과 편의성을 모두 보장하기 위해 지문이나 얼굴 인식과 같은 생체 인식 기술을 개인화 프레임워크 내에서 인증에 사용할 수 있습니다. 이러한 추가 보안 계층은 보호 기능을 강화합니다.
이 여정을 시작한 은행의 예
많은 은행이 Panoptic 개인화의 중요성을 이해하고 여정을 시작했습니다.
일부는 'Capital One', 'Bank of America', 'Ally Bank', 'Charles Schwab' 등입니다.
These banks have strategically embraced personalization by integrating technologies to deliver personalized solutions to their customers. They utilize cutting-edge data analytics and machine learning to offer customers a highly personalized banking experience,
resulting in an individualized and satisfying customer experience.
Panoptic 개인화를 위한 RIPE: R식사 시간, I즉각적인 만족 P맞춤형 Expereince
소매 금융:
전통적인 소매 은행은 맞춤형 고객 뱅킹 경험을 창출하기 위해 개인화 기술을 통합하고 있습니다. 소매 금융은 상품 추천 제공부터 맞춤형 조언 제공까지 이러한 변화의 선두에 있습니다.
핀테크:
Fintech companies leverage personalization strategies to disrupt and revolutionize the financial services landscape due to their agility and focus on innovation. Fintech firms are reshaping customer expectations by offering customized solutions driven by
기술.
자산 관리:
자산 관리에서는 위험 프로필과 재무 목표를 기반으로 투자 전략을 개발하기 위해 포괄적인 개인화를 활용합니다. 이러한 접근 방식은 자산 관리 회사가 제공하는 서비스를 향상시킵니다.
결론 :
은행에서의 Panoptic 개인화는 고객 참여에 대한 접근 방식을 넘어서는 변화를 나타냅니다.
With its features, countless benefits, and real-world applications, this groundbreaking approach is reshaping the industry. As banks continue to innovate and harness emerging technologies, the era of banking experiences is on the verge of becoming the new
표준.
데이터 분석, 인공 지능, 고객 중심주의의 결합은 은행이 단순한 서비스를 넘어 각 개인을 위한 맞춤형 여정으로 발전하는 미래를 의미합니다.
이러한 변화하는 환경을 탐색하면서 우리는 더욱 강력한 고객 관계를 조성하고 전체 산업 전반에 걸쳐 혁신을 추진하는 데 있어 포괄적인 개인화의 역할을 인식해야 합니다.
은행은 다른 은행이나 금융 기관과의 경쟁이 아니라는 점을 인식해야 합니다. 경쟁은 모든 고객의 요구를 충족하고 필요한 재정 지원을 제공하는 소셜 미디어 플랫폼이나 온라인 마켓플레이스에서 발생할 수 있습니다.
은행은 모든 고객 여정을 소유해야 합니다. 관련성을 유지하고 생존하며 성공하려면 은행은 범광적인 개인화를 채택해야 합니다.
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- 출처: https://www.finextra.com/blogposting/25569/panoptic-personalization-in-banking?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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