在大流行期間，數字銀行和電子商務的重要性更加重要。在許多情況下，在線購物是進行商務活動的唯一選擇。麥肯錫最近的一份報告顯示，在COVID 19爆發之前，零售數字銀行的接受度已經很高。到了70歲以下的60％的客戶使用數字渠道的地步。對于50歲以下的人，這一數字增加到75％。

隨著對更多數字化、直觀金融服務功能的需求不斷增長（并擴展到尚未具有數字化傾向的金融服務能力），個性化、低摩擦的交互對于保留和向客戶交叉銷售產品和服務將變得至關重要。好消息是，數字交互本身為更多個性化體驗提供了機會。隨著客戶進行更多數字化互動，可以收集和分析更多數據以幫助進行下一次互動。

金融服務越來越多地使用數據，分析和機器學習來幫助促進增強的數字體驗，包括預測和預期客戶交互。這些組織從多個來源收集客戶數據，將實時移動銀行或市場數據流與帳戶活動、借貸歷史記錄、核心銀行業務、投資和呼叫中心數據進行組合和關聯，以形成對客戶和客戶的需求更全面的了解。通過這樣做，他們可以更好地滿足客戶對個性化體驗的期望，個性化體驗已成為其數字生活其他領域的常態。

關鍵客戶實例

Cloudera領先的澳大利亞銀行客戶之一就是對客戶的深入了解，以更好地為他們服務。他們正在匯總來自100多個不同系統和來源的數據，以創建其最終用戶的全面而完整的資料。根據這些廣泛的信息，他們正在應用分析和機器學習來將“次優對話”有效地引入到客戶交互工作流中。結果，他們能夠向客戶提供及時和相關的對話/要約，進而提高滿意度和增加收入。

我們的另一個客戶，荷蘭最大的金融服務機構之一，荷蘭合作銀行（Rabobank），已經實施了一個非常引人注目的用例，其中他們使用實時數據為客戶提供有關其財務狀況的最新見解。通過使用還貸模式和最新的交易記錄，荷蘭合作銀行的客戶可以獲得更及時的信息，并更好地了解其財務狀況。

展示金融服務公司如何改變其業務模式的其他一些客戶示例包括英國的一家銀行，該銀行已使用數據和分析來推動批準使用信用卡優惠的客戶數量增加15％。他們整合了來自各種來源的數據，并建立了機器學習模型，以識別與消費者相關的融資機會，而這些融資機會原本可能不是要出售的。另一個Cloudera客戶（一家大型美國銀行）通過引入一個以Cloudera作為基礎數據和分析平臺的聊天機器人，改變了其客戶服務選項并使其現代化。

在提高效率的同時增強客戶體驗

對于那些管理大量新舊技術的金融服務公司來說，技術的快速發展尤其具有挑戰性。展望未來，對數字交互的日益增長的需求以及對安全性的需求將推動數字接受度以及對與金融交易和服務相關的增強數字體驗的需求。

Cloudera使500多家金融服務提供商能夠利用數據，分析和機器學習的力量來轉變其業務，以優化客戶體驗，有效管理風險，解決合規性并打擊金融犯罪。

Cloudera數據平臺（CDP）是一種企業數據云，支持任何類型的數據（結構化，非結構化），無論其放置在何處——邊緣、分支機構內部、數據中心或任何公共場所、私有或混合云。CDP在這些混合環境中提供自助服務分析，以及能夠滿足IT和數據領導者要求的復雜、精細的安全性和治理策略。

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在 Cloudera，我們相信數據可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數據從邊緣到人工智能提供企業數據云平臺服務。在開源社區不懈創新的支持下， Cloudera推動了全球最大型企業的數字化轉型歷程。了解更多，請聯系。

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