银行数据货币化：金融公司需要了解的定义和 5 种策略
Posted: Thu Jan 16, 2025 5:12 am
在摩根大通 2022 年投资者日上，他们宣布明年的六大战略重点之一是“利用数据和技术提高生产力和敏捷性”。他们信守了这一承诺。事实上，银行是最早采用数据货币化的机构之一，如今许多银行是其最大的支持者。
全球最知名的银行，包括摩根大通、花旗银行、巴克莱银行和西班牙对外银行，都在将数据货币化。这也不足为奇：埃森哲的一项研究发现，银行可以通过数据货币化将收入提高 1-2%。考虑到美国三大银行每年平均收入超过 1000 亿美元，这是一个巨大的额外收入机会。
尽管如此，银行数据货币化不仅仅是为了创造收入。它还涉及银行如何利 罗马尼亚数字数据 用其内部数据来开发更好的金融产品，以满足客户的痛点。它涉及他们如何使用专有数据来开发人工智能模型，从而节省整个公司的时间和金钱。它涉及他们的数据如何支持欺诈预防，通过减轻安全漏洞为银行节省大量资金。
在本文中，我们将探讨金融机构为有效实现银行数据货币化而采用的五种关键策略。首先，让我们看看如何定义银行数据货币化。
5 个区块，显示目录中显示的 5 种策略
从银行数据中获取价值的 5 种策略
什么是银行数据货币化？
银行数据货币化是金融机构如何利用其大量内部数据来创造价值并产生收入流。
银行从各种来源积累了大量数据，包括客户交易、互动、人口统计和市场趋势。简而言之，银行数据可以洞察财富如何分配、人们如何花钱以及如何储蓄。当银行数据与地理和人口背景相结合时，它就成为丰富的经济、心理和市场信息的来源。因此，银行数据具有巨大的潜力，可以通过战略举措实现货币化，这不仅有利于金融机构，还可以提高客户满意度和忠诚度。
通过分析客户数据，金融机构可以深入了解客户的行为、偏好和趋势，并利用这些洞察来开发创新产品和服务、增强客户体验并推动有针对性的营销工作。让我们来看看一些可用于将银行数据货币化的具体策略。
策略一：个性化金融产品
卡通画描绘了一位女士在笔记本电脑上接收个性化内容
根据客户需求定制产品
银行数据货币化的主要策略之一是开发个性化的金融产品和服务。通过利用客户数据，银行可以定制产品以满足个人偏好和需求。
例如，可以根据客户的财务目标、风险承受能力和生命周期阶段量身定制个性化贷款选项、投资组合或保险计划。我们还可能看到银行提供个性化金融产品，例如根据消费习惯推出有针对性的信用卡奖励、储蓄账户的动态利率以及根据客户的风险状况和财务目标量身定制的个性化投资建议。
这种个性化服务可提高客户满意度和忠诚度，同时推动机构收入增长。通过使用与客户相关的数据，银行可以获得金钱回报，同时在个人层面提供更好的客户体验。
这给我们带来了策略2：如何将数据与AI/ML结合使用来改善银行客户服务。
策略二：利用人工智能增强客户体验
带文本布雷和灯泡的卡通机器人手
人工智能驱动的服务改进数据
银行数据货币化的另一个重要方面是利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法来分析大量客户数据并得出可付诸行动的见解。从这里开始，银行可以开发出客户愿意付费的出色功能和服务。
例如，人工智能/机器学习使金融机构能够通过提供个性化建议、简化流程和预测客户需求来增强客户体验。当银行提供主动和预测性服务（例如欺诈检测、信用评分和客户支持自动化）时，他们能够将这些服务货币化，从而产生收入。
此外，银行可以利用数据来训练算法以供内部使用，从而全面改善银行的财务状况。我们已经看到人工智能和机器学习算法应用于各种银行功能，包括用于客户服务的聊天机器人、算法交易、风险评估模型和欺诈检测系统。这些技术使银行能够实时做出数据驱动的决策，从而提高运营效率和风险管理。
然而，银行数据的应用比人工智能和机器学习更早出现。让我们来看看银行数据货币化的第三个策略：有针对性的营销活动。
全球最知名的银行，包括摩根大通、花旗银行、巴克莱银行和西班牙对外银行，都在将数据货币化。这也不足为奇：埃森哲的一项研究发现，银行可以通过数据货币化将收入提高 1-2%。考虑到美国三大银行每年平均收入超过 1000 亿美元，这是一个巨大的额外收入机会。
尽管如此，银行数据货币化不仅仅是为了创造收入。它还涉及银行如何利 罗马尼亚数字数据 用其内部数据来开发更好的金融产品，以满足客户的痛点。它涉及他们如何使用专有数据来开发人工智能模型，从而节省整个公司的时间和金钱。它涉及他们的数据如何支持欺诈预防，通过减轻安全漏洞为银行节省大量资金。
在本文中，我们将探讨金融机构为有效实现银行数据货币化而采用的五种关键策略。首先，让我们看看如何定义银行数据货币化。
5 个区块，显示目录中显示的 5 种策略
从银行数据中获取价值的 5 种策略
什么是银行数据货币化？
银行数据货币化是金融机构如何利用其大量内部数据来创造价值并产生收入流。
银行从各种来源积累了大量数据，包括客户交易、互动、人口统计和市场趋势。简而言之，银行数据可以洞察财富如何分配、人们如何花钱以及如何储蓄。当银行数据与地理和人口背景相结合时，它就成为丰富的经济、心理和市场信息的来源。因此，银行数据具有巨大的潜力，可以通过战略举措实现货币化，这不仅有利于金融机构，还可以提高客户满意度和忠诚度。
通过分析客户数据，金融机构可以深入了解客户的行为、偏好和趋势，并利用这些洞察来开发创新产品和服务、增强客户体验并推动有针对性的营销工作。让我们来看看一些可用于将银行数据货币化的具体策略。
策略一：个性化金融产品
卡通画描绘了一位女士在笔记本电脑上接收个性化内容
根据客户需求定制产品
银行数据货币化的主要策略之一是开发个性化的金融产品和服务。通过利用客户数据，银行可以定制产品以满足个人偏好和需求。
例如，可以根据客户的财务目标、风险承受能力和生命周期阶段量身定制个性化贷款选项、投资组合或保险计划。我们还可能看到银行提供个性化金融产品，例如根据消费习惯推出有针对性的信用卡奖励、储蓄账户的动态利率以及根据客户的风险状况和财务目标量身定制的个性化投资建议。
这种个性化服务可提高客户满意度和忠诚度，同时推动机构收入增长。通过使用与客户相关的数据，银行可以获得金钱回报，同时在个人层面提供更好的客户体验。
这给我们带来了策略2：如何将数据与AI/ML结合使用来改善银行客户服务。
策略二：利用人工智能增强客户体验
带文本布雷和灯泡的卡通机器人手
人工智能驱动的服务改进数据
银行数据货币化的另一个重要方面是利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法来分析大量客户数据并得出可付诸行动的见解。从这里开始，银行可以开发出客户愿意付费的出色功能和服务。
例如，人工智能/机器学习使金融机构能够通过提供个性化建议、简化流程和预测客户需求来增强客户体验。当银行提供主动和预测性服务（例如欺诈检测、信用评分和客户支持自动化）时，他们能够将这些服务货币化，从而产生收入。
此外，银行可以利用数据来训练算法以供内部使用，从而全面改善银行的财务状况。我们已经看到人工智能和机器学习算法应用于各种银行功能，包括用于客户服务的聊天机器人、算法交易、风险评估模型和欺诈检测系统。这些技术使银行能够实时做出数据驱动的决策，从而提高运营效率和风险管理。
然而，银行数据的应用比人工智能和机器学习更早出现。让我们来看看银行数据货币化的第三个策略：有针对性的营销活动。