現在、銀行が直面している最大の課題の 1 つは、システムで処理する取引データをいかに効果的に分析し、使用するかということです。これまで何度も、消費者向け銀行データとその多くの使用例という金鉱を中心に議論されてきました。しかし、現実には、多くのリテール銀行は、リアルタイムの洞察や実用的な推奨事項を作成するために使用できるデータの分類に苦労しています。
デジタル バンキングのパーソナライゼーションには多くのレイヤーがありますが、最初の最も重要なレイヤーの 1 つはデータの分類です。アプリ内ウィジェットの UX デザインやクロスセル広告の外観に夢中になりがちです。しかし、使用されているデータが適切に分析および分類されていない場合、その結果は、消費者の真のエンゲージメントと変化を促進するための洞察とインテリジェンスが欠如した金融ウェルビーイング プログラムや単純なマーケティング ユース ケースになります。
そのため、データの分類は、パーソナライゼーションのほんの一部に過ぎませんが、デジタル バンキングにおける顧客エンゲージメントを促進する上で極めて重要な役割を果たします。
データの分類とはどういう意味ですか?
特に銀行業務の文脈では、データの分類とは、説明、取引タイプ、加盟店カテゴリコード (MCC)、その他のメタデータなどの事前定義された基準に基づいて取引データを整理することを指します。これにより、取引の正確な定義とグループ化が容易になり、銀行チャネル全体にわたるハイパーパーソナライゼーションの基礎が形成されます。
データの分類が重要なのはなぜですか?
取引データには、銀行が顧客を理解する上で最も役立つ情報が含まれています。人々の生活、好きなこと、好きな食事場所、旅行先の国、定期的に購入する品物、収入源などについて、驚くべき洞察が得られます。分類により、データはよりスマートで役立つものになります。これにより、銀行とその顧客は、日々の金融活動を明確かつ体系的に把握できるようになります。取引にカテゴリやその他の強化を適用することで、過去および将来の収入と支出、さらに一般的な行動を追跡、分析、予測することが容易になります。
Moneythor エンジンは取引データをどのように分類しますか?
より豊富で実用的なデータを提供し、インテリジェントな資金管理とロイヤルティ機能、そしてパーソナライズされた洞察を生み出すために、 マニーソーエンジン 実行する トランザクションの分類＆エンリッチメント リアルタイムかつ大規模に あらゆる種類のアカウント、カード、電子ウォレットで利用できます。
1. 生データ
Moneythor の高性能エンジンは、口座、カード、デジタルウォレットなどのすべての資産と負債、および Open Banking を介した他の銀行のデータにわたる顧客情報のストリーミングまたはバッチ データ セットを消費します。
2. 分類されたデータ
Moneythor エンジンは、提供された生データからパターンや類似の取引を探し、最も正確なカテゴリとエンリッチメント戦略を自動的に割り当てます。エンジンは、多言語テキスト分析、正規表現と優先度に基づくルール、機械学習、該当する場合は外部サービス、および使用頻度の増加に伴う個々の顧客の選択からの学習を使用します。分類が行われるときに、内部で何が起こっているかを以下に示します。
自動的に分類できない取引やカスタマイズされたカテゴリが望ましい場合には、顧客がセルフサービス方式でカテゴリを手動で割り当てることもできます。これにより、エンジンによる自動学習プロセスが開始されます。
各銀行は、顧客に提供する最も適切なデフォルト カテゴリのリストを選択することもできます。このリストは、地域のニーズや言語の好みに応じてカスタマイズできます。
3. 拡張データ
分類されると、Moneythor エンジンは、取引のクレンジング、加盟店のロゴの追加、定期的なパターン、請求書、サブスクリプションの検出、予測の作成などを通じてデータをさらに拡張できます。そこから、分類され拡張されたこのデータは、デジタル バンキング チャネル全体でパーソナライズされたエクスペリエンスをトリガーするために使用されます。
顧客がカテゴリーをカスタマイズしたい場合はどうすればよいでしょうか?
時々、顧客が取引を認識する方法と、銀行が取引を分類する方法が異なる場合があります。
そのため、デジタル バンキング チャネルで顧客にこの情報を提示する際には、自動化された分類プロセスに対するフィードバックをユーザーが簡単に提供できるようにすることが必須です。
顧客は独自のカテゴリを即座に追加し、メモと組み合わせて、体験を真にパーソナライズすることができます。時間の経過とともに、エンジンはそのような顧客の好みを学習し、その後の取引に自動的に適用します。
質の悪いデータを入力すると、質の悪いデータが生成され、質の悪いエクスペリエンスが生まれます。パーソナライズされたデジタル バンキング エクスペリエンスを成功させるには、データの分類と拡張が不可欠です。Moneythor は、銀行やフィンテックのお客様に高度な分類と強化機能、そして真に柔軟でスケーラブルなエンジンを提供できることを誇りに思っています。
連絡を取る 生の取引データをさらに活用する方法について詳しく知りたい場合。
