Компаниям может быть трудно справиться с конкуренцией на переполненных динамичных финансовых рынках в одиночку. Бизнес-лидеры индустрии финансовых услуг понимают, как машинное обучение может ускорить и стимулировать цифровую трансформацию, но не решаются, с чего начать.
ElectrifAi - опытный навигатор, который направит вас в правильном направлении с помощью готовых моделей машинного обучения. Анализируя большие наборы разрозненных данных, мы можем:
· Определите возможности перекрестных продаж.
· Прогнозирование кредитоспособности.
· Лучше взаимодействовать с клиентами.
· Обнаружение и сокращение случаев мошенничества.
Давайте обсудим следующие четыре примера использования моделей машинного обучения, которые оказались очень эффективными для наших клиентов в сфере финансовых услуг.
Перекрестная продажа
Перекрестная продажа означает точное нацеливание на клиентов путем прогнозирования того, какие продукты они с большей вероятностью купят в дополнение к тому, что они уже купили.
Наша предварительно созданная модель машинного обучения Cross-Sell дает оценку склонности к перекрестным продажам для каждого клиента. Используя эту оценку, вы можете достичь:
· Более высокая стоимость ссуды клиента (LTV) и средняя стоимость заказа (AOV).
· Повторяемость покупок и повышение лояльности клиентов.
Например, предположим, что у клиента есть портфель акций компании, предоставляющей финансовые услуги. Но эта компания также предлагает различные типы инвестиций, продукты и услуги по составлению налоговой отчетности.
Вы просто засовываете всю эту информацию клиенту и надеетесь, что что-то вызовет его интерес? Или вы представляете одну дополнительную услугу или продукт, которые, как вы знаете, с большой вероятностью они купят?
Аналитику бывает сложно найти интересную услугу или продукт самостоятельно. Анализ тысяч точек данных, касающихся истории покупок клиента, истории погашения, демографии и т. Д. затем сравнивая эти данные с аналогичными клиентами, которые приобрели дополнительную услугу или продукт.
Это много работы! Представьте, что вы можете позволить машине сделать за вас подготовительную работу. Анализируя эти данные за долю времени, которое потребовалось бы аналитику, вы можете представить клиенту нужную услугу или продукт в нужное время.
Не упускайте возможность! Или пусть покупатель будет соблазнен Компанией Y.
Риск взыскания
Наша предварительно созданная модель машинного обучения Collections Risk определяет риски на ранних, средних и поздних стадиях, а также вероятность получения платежа. Затем модель также находит контакт правого лица (RPC), так что исходящий вызов сбора фактически достигает просрочившего клиента.
К преимуществам этой модели можно отнести:
· Предотвращение или снижение риска неплатежа перед предоставлением ссуды или услуги.
· Повышение вероятности оплаты счета без особых усилий.
Например, покупатель хочет купить новую машину. Они подают заявку на кредит и ждут одобрения. Процесс должен быть быстрым, иначе покупатель может отказаться от покупки. Но дилерский центр и эмитент кредита также должны обезопасить себя от предоставления ссуды рискованному потребителю.
Этот пример применим к раннему обнаружению рисков, и машинное обучение - отличный способ быстро получить ответы о том, является ли клиент приемлемым кандидатом.
Риск сбора также хорошо работает при определении тех клиентов, которые, вероятно, не выполнят свои обязательства из-за пропущенных платежей, и помечают этих клиентов, чтобы попытаться исправить. Если это не сработает, модель также работает для оптимизации процесса сбора.
Потратить страсть
Повысьте взаимодействие с вашими клиентами с помощью нашей предварительно созданной модели машинного обучения Spend Passion. Анализируя пользователей кредитных карт с низким уровнем использования, вы можете использовать эти данные для определения поведения расходов и взаимосвязей между продуктами или услугами.
К преимуществам этой модели можно отнести:
· Получите представление о характеристиках и поведении, которые приводят к низкому использованию кредита.
· Разработайте стратегии взаимодействия клиента с вашим брендом.
Spend Passion по сути определяет, чем клиенты увлечены в своей жизни. Некоторые из нас могут быть гурманами и любят ходить в рестораны, а другие увлекаются косметикой. У каждого из нас есть что-то, что определяет нас, чем мы увлечены.
Если вы посмотрите историю кредитной карты клиента, вы сможете извлечь эту информацию. Но то, что вы тратите на что-то много денег, не обязательно означает, что вы этим увлечены. Вот где в игру вступает наука.
Если вы возьмете данные о расходах, вы сможете сгенерировать сигнатуры расходов, которые будут определять страсть на основе моделей расходов когорты. Тратить много денег во время путешествий - это нормальное поведение, а не страсть.
Машинное обучение может помочь определить, какие продукты или услуги нравятся клиентам, и дать вам преимущество при продаже этого продукта или услуги.
Обнаружение мошенничества
Для выявления и предотвращения мошенничества обычно требуется целый отдел, занимающийся аудитом счетов. И тем не менее, мошенничество по-прежнему ускользает. Наше предложение Bust-Out Fraud Detection представляет собой набор предварительно созданных моделей машинного обучения, которые заполняют пробелы, проскальзывающие в процессе ручной проверки, с использованием истории транзакций, платежей и неденежной деятельности.
Преимущества этого предложения:
· Уменьшить убытки из-за мошенничества,
· В первую очередь, не допускайте мошенничества.
Как предотвратить мошенничество до того, как оно произойдет? Используя похожую модель машинного обучения, которая отслеживает похожих людей, которые продемонстрировали известное мошенническое поведение.
Например, вы можете избежать потери кредита, обнаружив тех пользователей, которые намереваются взимать плату с кредитной карты, но никогда не платят.
Это серьезная проблема, с которой сталкиваются эмитенты кредитных карт. Предотвращение мошеннических платежей может сэкономить компании много денег. А использование машинного обучения делает этот процесс намного проще и эффективнее.
ElectrifAi может помочь продвинуть вашу цифровую трансформацию
Компании, работающие в сфере финансовых услуг, могут извлечь большую выгоду из возможностей машинного обучения. А готовые модели машинного обучения ElectrifAi готовы приступить к выработке стратегических рекомендаций, которые повысят доход, снизят затраты и снизят риски.
Вы хотите ускорить свой путь к машинному обучению? Воспользуйтесь опытом и знаниями ElectrifAi в области финансовых услуг, чтобы получить максимальную отдачу от своих инвестиций. Свяжитесь с нами сегодня для демонстрации!
