Die Kombination von data-Austausch mit generativer KI ermöglicht es Banken, data effizienter zu verwalten. Diese Synergie fördert personalisierte Bankerlebnisse und erfüllt gleichzeitig die Anforderungen an Vertrauen, Rechtmäßigkeit und data-Genauigkeit, die von ihren Kunden und Stakeholdern erwartet werden.

Da der Marketingsektor vor den gleichen Herausforderungen steht, hat Artefact einen Anwendungsfall für die Verbesserung der Persona-Erstellung entwickelt, der auf der generativen KI-Plattform Watsonx.ai von IBM basiert.

Data im Zentrum der Entscheidungsfindung bei Bancassurance

Der Bankensektor ist untrennbar mit data verbunden: Zahlungen data, Kundeninformationen, Transaktionen usw. Es ist eine einfache Tatsache, dass Banken ihre Kunden besser kennen als die meisten anderen Branchen. Und der data-Austausch zwischen Finanzinstituten und anderen Unternehmen ebnet den Weg für hochgradig personalisierte Erfahrungen. Dieses Phänomen wird durch ein günstiges regulatorisches Umfeld verstärkt, mit Standards wie dem Richtlinie über Zahlungsdienste 2 (PSD2), die die gemeinsame Nutzung von data zwischen Banken und Drittanbietern fördern. Darüber hinaus agieren Banken in einem wettbewerbsorientierten Umfeld, in dem sie ständig nach Wachstumshebeln suchen, und einer dieser Hebel ist das data-Sharing.

Rohe data-Börse hat wenig inneren Wert

Generative KI ermöglicht data Sharing, um sowohl für Banken als auch für Unternehmen Mehrwert zu schaffen, indem sie ein besseres Verständnis der Kundschaft ermöglicht. Indem Sie beispielsweise die Kunden data eines Unternehmens mit denen der Banken abgleichen, entstehen neue Segmente, die eine präzisere targeting ermöglichen.

Data-Sharing im Bankensektor befasst sich mit drei großen Herausforderungen:

  • Risiko vertrauen: Wie viel data können Banken weitergeben, ohne das Vertrauen ihrer Kunden zu gefährden? In Frankreich werden die Banken im Allgemeinen als die vertrauenswürdigsten Hüter der persönlichen data angesehen, mehr noch als die Regierung. Dieses Vertrauen muss aufrechterhalten werden.

  • Rechtliches Risiko: Die Weitergabe von Data muss den geltenden Vorschriften entsprechen, insbesondere der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR), um die ordnungsgemäße Verwendung von sensiblen data zu gewährleisten.

  • Bedürfnisse erkennen: Es ist wichtig, die Arten von data und die Granularität zu verstehen, die erforderlich sind, um die Bedürfnisse der Händler zu erfüllen.

GenAI: fortschrittlicher und effizienter als traditionelles maschinelles Lernen

An der Spitze der generativen KI-Technologie und der Anwendungsfälle im data-Sharing für Banken haben Artefact und IBM eine Plattform zur schnellen Erstellung von Personas für Marketingkampagnen entwickelt: watsonx.ai.

Watsonx.ai bietet fortschrittliche data-Verarbeitungsfunktionen, einschließlich fortschrittlicher Modelle für natürliche Sprache, Textgenerierungsfunktionen und data-Analyse. Die Plattform deckt den gesamten Lebenszyklus von artificial intelligence-Projekten ab, von der Sammlung von data bis zum Einsatz des Modells.

Es ermöglicht auch die Erstellung von generativen KI-Anwendungen ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Benutzer können teilnehmen an Workshops zur Ideenfindung und Verfeinerung für spezifische Kundenbedürfnisse. Watsonx.ai macht die Erstellung von KI-Modellen schneller, leichter zugänglich und besser auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten.

“[watsonx.ai] generiert Wert durch die Erstellung von Personas, was in großem Maßstab viel Zeit in Anspruch nimmt. Die Teams von Artefact hatten Zugang zu mehreren Low-Code-Studios auf der Plattform, um die Lösung schnell zu entwickeln. Die generative KI ermöglicht diese Beschleunigung, da sie nur eine geringe Menge an data benötigt, um hervorragende Ergebnisse zu erzielen. Dies ist eine echte Innovation im Vergleich zum bisherigen Paradigma des maschinellen Lernens.”
Jean-Armand Broyelle, Leitender Data-Wissenschaftler / Client Engineering Frankreich - IBM

Echtzeit-Persona-Generierung für ultra-personalisiertes Marketing

Die watsonx.ai Der Prozess der Persona-Generierung beginnt mit der Auswahl verschiedener Parameter:

  • Sie können die Anzahl der zu erstellenden Cluster je nach den Erfordernissen Ihrer Marketingkampagne wählen, von einigen wenigen Clustern für einen breiten Ansatz bis zu mehreren Dutzend für eine feine Segmentierung.

  • Auswahl der relevanten Branche für die Kampagne, um sicherzustellen, dass die generierten Personas dem Geschäftsfeld des Unternehmens entsprechen.

  • Angabe der demografischen Merkmale der Personas (Alter, Geschlecht, Wohnort, Einkommen).

  • Definition von Segmentierungskriterien, mit denen Personas auf der Grundlage ihres Kaufverhaltens, ihrer Vorlieben und Gewohnheiten (Höhe der Ausgaben, Art der gekauften Produkte, Anzahl der Transaktionen) in Gruppen eingeteilt werden können.

Sobald alle Parameter konfiguriert sind, generiert watsonx.ai Personas in Echtzeit. Jede Persona wird von einem zufällig generierten Gesicht begleitet, das das Kundensegment illustriert. Eine natürlichsprachliche Beschreibung in Englisch erklärt, wer sie aus geschäftlicher Sicht sind. Diese synthetischen data verfeinern das Verständnis des Profils für eine bessere Steuerung von Marketingkampagnen.

Interaktion mit Personas, um sie besser zu verstehen

Die Anwendung geht noch weiter und bietet die Möglichkeit, mit Personas zu interagieren. Benutzer können ein Gespräch mit einer bestimmten Persona beginnen, Fragen stellen und Antworten erhalten, die auf den bereitgestellten data basieren. Sie erhalten so ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse und Vorlieben der einzelnen Kundensegmente.

Sie personifizieren dann ihre Personas. Mit anderen Worten, die Benutzer können das Modell auffordern, sich auf eine bestimmte Weise zu verhalten, indem sie ihm psychologische und soziodemografische Merkmale zur Verfügung stellen, die nützlich sind, um zu verstehen, wie es reagieren soll, und sich in die Lage des Zielprofils zu versetzen.

“Um ein Ziel vollständig zu verstehen, ist es möglich, mit seiner Persona zu interagieren. Dann schreibt watsonx.ai nach dem gleichen Prinzip wie ChatGPT hyper-personalisierte Nachrichten, die an den gewählten Kanal und an jede Zielgruppe angepasst sind. Dieser Ansatz ist extrem schnell und spart Zeit bei der Umsetzung von Marketingkampagnen.”
Jérémie Cornet, Senior Manager Bankdienstleistungen - Artefact

Die Plattform ermöglicht auch die Erstellung von personalisierten Marketingkampagnen mit nur wenigen Klicks. Die Benutzer geben den Kommunikationskanal, die zu bewerbenden Produkte und die zu versendenden Nachrichten an. Diese Nachrichten können automatisch für jede Persona auf der Grundlage ihrer Eigenschaften erstellt werden.

Generative KI gepaart mit der gemeinsamen Nutzung von data ist das Erfolgsduo

Ob für ein kleines Unternehmen oder einen multinationalen Konzern, watsonx.ai bietet eine erhebliche Zeitersparnis und mehr Präzision bei der Erstellung von Marketingkampagnen:

  • Signifikante Zeitersparnis bei der Erstellung von Personas: von Wochen oder Monaten auf Stunden.

  • Viel feinere Anpassung, mit Personas, die auf aktuellen, realen data basieren.

  • Interaktion mit Personas, um sie in Situationen zu versetzen.

Diese Anwendung zeigt, wie die gemeinsame Nutzung von data in Kombination mit generativer KI dem Bankensektor erhebliche Vorteile bringen kann, indem sie effektivere und besser auf die Kundenbedürfnisse zugeschnittene Marketinglösungen bietet.