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由于无法解决非结构化数据,FS公司无法获得真正的客户洞察力

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通过不处理非结构化数据,FS公司就无法获得真正的客户洞察力1

通过 多里安·塞尔兹(Dorian Selz), CEO, 松鼠

松鼠首席执行官Dorian Selz

松鼠首席执行官Dorian Selz

我们生活在授权消费者的时代。在金融服务(FS)中,这意味着客户(无论是消费者还是企业)比以往任何时候都拥有更多选择。除了传统的FS供应商之外,还有许多敏捷且以客户为中心的初创企业,它们为FS以及进入FS市场的其他组织(例如超级市场)提供了更快,更流畅,更有效的方法。

面对日益激烈的竞争,这意味着FS提供商必须比以往更好地了解他们的客户。他们必须了解客户的痛点,确定他们何时可能不满意,并能够采取具体而积极的步骤来解决它们。

因此,了解客户感兴趣的东西,感觉以及他们可能的意图的能力在2017年受到高度重视。这就是为什么如此多的组织在客户关系管理(CRM)平台上进行如此大笔投资来管理客户数据的原因。但是,由于大多数CRM系统无法处理非结构化数据,FS公司如何利用他们所拥有的非结构化数据中的洞察力?

CRM:是的,但不仅如此

FS公司在其客户上拥有大量数据-呼叫记录,会议记录,社交更新,用户生成的内容,电子邮件,客户服务记录等。这些大数据意味着有很多有关客户的意图,偏好和任何潜在问题的信息,并且为了获得这种见解,公司在CRM系统上进行了大量投资。

CRM已经成为技术领域的一个增长领域。在Gartner最新的“市场份额分析:2015年全球客户关系管理软件”中,CRM市场软件在2015年的总收入为263亿美元,比2014年的234亿美元增长了12.3%。

但是尽管如此,CRM所有者仍在不断寻找从其CRM系统中获取更多收益的方法。客户数据的增长超过了CRM系统的兴起,并导致许多企业出现“数据黑洞”,因此CRM系统没有选择和分析最相关和最有见地的数据。

大多数CRM系统仅使用结构化数据,但约有86%的企业数据是非结构化的。问题很明显–企业试图基于一小部分相关信息来了解其客户。 Salesforce本身估计,其CRM系统仅使用公司数据的1%,这意味着尚未开发出大量的客户洞察力。

利用人工智能和机器学习

在授权CRM系统,访问和解锁非结构化数据方面,人工智能(AI)和机器学习(ML)是至关重要的技术,这对于在FS中成功建立客户关系至关重要。

FS组织中庞大的海量数据令人困惑,它以大多数CRM系统无法有效管理的文件和格式提供。不幸的是,这些数据通常是最有价值的,包含对特定客户及其特定需求和要求的丰富见解。这些非结构化数据将包括:该客户并与之相关的任何社交内容-Twitter,Facebook,LinkedIn,Instagram;客户与FS提供商之间的电子邮件对话;详细描述任何最近或历史问题的服务调用脚本。

这是真正使组织能够了解其客户的数据。通过部署AI和ML,组织可以从多种来源以多种格式收集数据,从中提取新鲜而有见地的含义,并帮助提供有关该客户的完整视图。

非结构化数据洞察力带来新的收入潜力

如果FS公司能够丰富和统一任何数据类型(结构化或非结构化;内部或外部)并将其编入索引,以供将来的CRM和客户参与使用,那么该数据的价值就会增长。从中得出的见解可以通过多种方式使用:

推动价值并增加商机–了解和了解您的客户意味着可以定期发现新的机会。用户可以搜索有关竞争对手,合作伙伴,市场,个人等的新见解,所有这些都可以加深他们对每个客户的了解和理解,并提供追加销售或交叉销售的机会。

预测客户需求 –客户理解还可以用于识别单个客户或一组客户周围的趋势问题和异常,并在它们成为问题之前加以解决。

采取以客户为中心的观点 –对FS中的任何人来说,在所有渠道上拥有360度的客户视图是一项强大的资产。这样做意味着VIP帐户永远不会被忽略,并允许在正确的时间通过正确的通信来定位客户。

节省客户管理时间 –由于所有非结构化数据现在都包含在CRM平台中,因此用户可以在搜索有关客户端的信息时节省大量时间。

对于CRM公司而言,不在CRM中部署非结构化数据可能是一个主要问题。这意味着缺少潜在的客户洞察力,这可能会影响客户服务。

这意味着潜在的巨大变化。鉴于FS客户的选择和资源越来越多,他们留在不了解其个人和特定需求的组织中的动机是什么?

只有通过提供所有相关信息,CRM才能真正具有吸引力,并为组织提供在这种以客户为中心的FS环境中蓬勃发展所需的客户洞察力。但是要实现这一目标是一项重大挑战,需要AI和ML真正增强组织当前的CRM系统。

技术

黑暗数据:金融科技行业的千载难逢的机会

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尽管面临挑战,但2020年金融科技的前景一片光明

黑暗数据的兴起

自本世纪初以来,数据革命已使公司能够通过访问多个源,对其进行清理,汇总并将其关联以创建有价值的见解来分析和理解大量数据。

现在,全球各地的公司都可以使用数据来指导重要的业务决策,从而使其能够改善服务并推动其快速发展。即使对于许多公司而言,大量的未知数据或未使用这些数据,对于“黑暗数据”也已进一步采取了措施。

利用黑暗数据对于包括金融科技在内的所有企业都至关重要,这些企业希望在竞争激烈的国际环境中推动增长并保持弹性。为了帮助公司管理这个未开发的机会,关键在于自动化和新兴技术的使用,例如人工智能(AI)和机器学习。

什么是暗数据?

对于金融科技行业的许多人来说,暗数据可能是一个陌生的术语。用技术术语来说,暗数据是作为正常业务活动的副产品收集的信息,但不用于产生收入。

我们还可以更简单地考虑暗数据。将所有数据视为研究来源。如果您正在研究诸如国际支付之类的特定主题,而仅使用搜索引擎来查找有关该主题的信息来源,那么最终您将忽略其他重要信息来源,例如在线期刊,订阅报纸,杂志和期刊。这些附加信息源虽然不像一连串搜索词那样具有针对性,但仍然可以提供有关如何解释您使用的资源的有价值的信息。

暗数据代表了可以穿越裂缝的信息资产,但是对于更好地了解企业的​​客户和市场状况至关重要。深色数据的类型范围从内部数据(例如电子邮件通信和财务报表)到外部数据(例如客户资料和信息)。通过分析这些数据源,企业可以将现有的见解与背景相关联,并生成新的情报以告知其业务模型,策略和日常运营。因此,黑暗数据对于决策至关重要。

好消息是,几乎所有公司都将拥有大量暗数据,因为随着数据量的增加,暗数据量也将增加。但是,许多企业都忽略了黑暗数据及其影响,因此他们错过了可能改变其业务的重要信息和情报。

利用新兴技术挖掘暗数据

利用暗数据(通过将其转换为一致的结构化数据)通常看起来不堪重负。通过使企业加速学习过程,自动化和新兴技术便应运而生。例如,企业可以使用AI来执行以前由员工执行的重复性任务,然后将该员工转移到企业的一部分,在那里他们可以增加附加值并提高公司的ROI。

通过访问暗数据,公司可以更好地了解其业务,并预测,检测和控制成本。结果,当他们做出关键的业务决策时,他们将得到更多的信息。例如,一家大型欧洲酒店连锁店以Wi-Fi使用数据的形式分析了其内部暗数据,以识别和解决其客户关于超长等待登记入住和退房的问题,以及改善整个酒店的人员分配旅馆。黑暗数据帮助企业优化了资源,同时改善了客户体验。[1]同样,研究者 埃森哲 表明暗数据帮助保险公司获得了宝贵的见解,使利润增加了多达21%。

黑暗数据为金融科技公司提供了相同的商业利益,使他们能够生成更强大的分析结果和潜在的商机。

后COVID-19时代的业务弹性

对于那些初次访问暗数据的人来说,开始利用它还为时不晚。深色数据为从中小企业到跨国公司的各种规模的企业提供了一种在当前国际环境中保持竞争力和利润的方法。特别是,对于高速增长的公司而言,这是一个巨大的机会,因为它们将在短时间内建立大量的暗数据。

随着我们在2021年后COVID-19之后的世界中前进,所有企业都将努力恢复弹性。陷入困境或陷入困境的公司之间的差异将是它们与市场状况和客户期望的紧密联系。

暗数据是恢复能力的关键。对于金融科技公司而言,这是一个千载难逢的机会,可以做出以数据为导向的明智业务决策。因此,通过利用暗数据作为其组织的业务模型的一部分,首席财务官可以推动新的商机,同时为其业务提供超越竞争对手的重要优势。

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技术

错误的技术正在限制金融科技行业,使投资者损失数百万美元:为什么该行业需要在其在线平台上进行投资  

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英国金融科技的崛起

通过 安东尼·爱德华兹 首席运营官 茄子

金融业盛行技术推动创新,因此,金融科技业务蓬勃发展。在过去的五年中,考虑到消费者便利的初创公司如雨后春笋般涌现,以挑战传统的高街银行产品。现在,银行本身已经成为数字产品,Monzo和Revolut等挑战银行完全没有实体分行就可以运营。得益于Apple Pay或Google Pay之类的创新,信用卡或借记卡不再必须实际存在。如今,在金融行业进行数字化转型时,比以往任何时候都更是死不灭,因为市场饱和意味着没有任何缺陷的客户体验会推动用户走向竞争。

这不是一件容易的事。金融业是一个复杂且受到严格监管的环境,客户对在所有设备和操作系统之间实现无缝体验的期望并不容易实现。要求银行确保任何数字平台始终保持最新的最新条款和条件–任何小的更改都需要立即更新应用程序和网站。对于实施长期数字转换的传统企业而言,这变得更加复杂,因为他们需要将手动流程映射到旧平台和新实施的软件。因此,尽管在技术上进行了巨额投资,但糟糕的客户体验却使金融机构每年损失100亿美元的收入。

安东尼·爱德华兹

安东尼·爱德华兹

不够完美还不够好

在金融业中,技术中的错误或缺陷会产生较大的连锁反应。以竞争激烈的高额交易环境为例,市场依赖于对数千个数据点的分析–算法缺陷或技术故障可能是灾难性的。在宣布首次成功进行Covid-19疫苗的大规模临床试验后,交易量激增时,投资者赶赴了主要交易场所,例如Hargreaves Lansdown,AJ Bell和Fidelity,导致这些场所崩溃。由于错过了一些巨额资金,这使许多投资者感到愤怒。这样的重大失败可能会对客户体验,企业品牌和底线产生持久的负面影响。如果某个移动应用的效果不理想,那么沮丧的客户将毫不犹豫地将其金钱和忠诚度转移给竞争对手。

速度和性能也是要考虑的另一个关键因素。如果软件’如果无法跟上性能峰值,则可能会做出不正确且潜在的高成本决策。

金融科技仅是其测试策略

由于其对企业的决定性作用,因此测试软件至关重要。但是,尽管金融业采用了技术,但软件测试仍被视为是“勾号”或“事后思考”,但是对于金融服务企业来说,要增加其在数字时代的客户保留率,这将需要改变。但是,请务必不要影响投放速度。在这个自动交易时代,组织需要一种测试自动化策略,该策略可提供无与伦比的测试精度和确定性,同时与DevOps保持同步。测试技术使企业能够主动行动而不是被动行动–通过利用自动化测试,公司可以在软件出现问题之前识别出错误或问题。或通过负载测试公司可以模拟虚拟用户,以了解用户增加的全部影响。这可以帮助公司快速识别和解决任何问题,防止崩溃并保持客户满意度。

测试在确保应用程序符合国际标准和法规以及防止针对数字银行门户的黑客方面也发挥着巨大作用。许多通过手机进行银行交易的人,尤其是习惯于传统分行操作的人们,仍然不相信直接存款之类的东西是安全的,并且经常登录台式机进行交易。金融机构有责任保护其客户,有缺陷的技术是恶意运营商的门户。

2020年,世界比以往任何时候都更倾向于数字化。这增加了对技术的依赖,因此我们可以继续进行我们的日常生活,包括整理我们的财务状况–无论是银行,投资还是保险。当数字公司超越石油业务成为价值最高的组织时,2017年见证了重要的转变,使数据成为世界’最有价值的商品。不可避免的事实是,软件对生活已经变得与基本实用程序同样重要。没有它,我们将无法运行。因此,金融服务行业有必要开始更加认真地对待软件测试–不仅是短暂的,还可以通过采用技术来投资长期创造价值。

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技术

API门户在数字银行中的作用

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通过

API门户在数字银行业务中的作用2

通过 奥拉夫·范·高普, Perforce软件

直到最近,大多数API还是由金融服务组织在内部实施,或由相当有限的外部受众实施,但这种变化正在迅速发生,尤其是在引入开放银行标准的地区。 API越来越多地暴露于外界,并且是该市场中数字化转型的重要组成部分,它们以理论上无缝的方式连接系统,组织和消费者。

但是,引入的API激增带来了许多挑战。即使对于有经验的开发人员,API的管理也可能具有挑战性,更不用说越来越多的非技术利益相关者(例如营销部门)参与其中了。 API本质上是一种“产品”。很难知道一个API在发布之前将如何运行,加上已发布的包含漏洞的API可能会迅速升级为安全风险。

API管理系统已经广泛可用并被采用。尽管它们通常包含API门户功能,但此类门户通常是为了满足API开发人员的需求,并且主要供内部使用。随着现在越来越多的API发布给外部受众,对API门户的需求  以消费者为导向 已经变得更加明显。

通常,API门户是现有已发布API产品的前端集合,为测试,审查和共享API以及发现和搜索其他API提供了安全的场所。 API门户可以称为“沙盒”,换句话说,是一个安全的地方,可以在其中进行实验并查看API发布后的性能。它也可以是宣传API产品并寻求其他API所有者启发的地方。

重要的是要注意,对于面向消费者的API门户,用户要求与API管理系统或API开发人员环境的要求非常不同。例如,业务涉众可能会对使用特定API可能提供的实际价值感兴趣。另一方面,应用程序开发人员将更加专注于技术API细节。安全设计师将要仔细检查API的安全策略。因此,API门户应该被技术和非技术利益相关者访问和理解,并提供技术和上下文信息。它还应该支持从功能和安全角度与API进行交互的方式。

说明需求的最好方法可能是查看示例用户旅程。持牌支付服务提供商(PISP)可能希望与其范围内的尽可能多的银行(例如其地理区域)集成,以便它们可以为用户提供便利,而无论他或她在哪个银行开户。为了集成特定银行的支付服务,PISP的团队访问了该银行的开发人员门户以查看可用的API。

奥拉夫·范·高普

奥拉夫·范·高普

负责开发PISP应用程序的产品所有者将对API周围的上下文信息感兴趣,包括:其功能的概述,可能适用的任何限制(例如提供商是否已获得相关国家主管部门的许可) );以及任何相关费用。

假设产品所有者对发现的结果感到满意,那么下一步就是将PISP的开发人员指向门户,以检查API的技术细节。他们将期望找到将API实际集成到其应用程序中所需的所有信息。一个很好的起点是在安全的“沙盒”环境中测试API,以熟悉API的性能。此外,开发人员将需要了解已采取了哪些安全措施,因此在沙箱中提供一个智能测试客户端以生成可以满足API安全要求的示例“值”很有帮助。这也将帮助开发人员了解需要在客户端应用程序中实现哪些功能才能满足这些API安全要求。

在API门户中查找什么

鉴于涉及API的利益相关者多种多样,API门户“与”不同级别的受众“对话”至关重要。理想情况下,应该为用户正在考虑连接的API提供一个“包装器”或简介,包括该API背后的组织概况。外观很重要:市场经理可能对看起来像开发门户的东西不满意。图标驱动的动作可以帮助简化流程。显然,开发人员将需要访问更深层次的信息,因此门户需要提供技术和非技术用户体验。

可以访问敏感财务数据的API应该应用严格的API安全性,有关详细信息可能已在适用于当前地理位置的开放银行标准中指定。一种即将到来的标准是金融级API规范(FAPI),它已经成为UK Open 银行业安全配置文件的基础。据推测,柏林集团也可能会采用它作为即将到来的开放金融框架的一部分。全面的金融级API安全性非常复杂,通常会涉及各种技术标准,例如相互TLS,OAuth2.0,OpenID Connect,将JWT用于各种数据交换方案等。使API门户提供探索这些功能并与之交互的手段变得越来越不可或缺。

最后,API门户还应该提供对操作指标和分析(包括性能)的访问。通过在沙箱中访问此信息,可以通过在发布前进行增强来改进应用程序开发过程,然后在API投入生产后提供指标,以提供有用的反馈,一种故障排除方法并确定需要改进的地方。

如果做得好,API门户将为金融服务组织提供一个共享,协作,推广和发现API的好地方,从而有助于传播质量更高的API,更多选择并在快节奏的API世界中保持最新状态。

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