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海岸銀行
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銀行
企業(yè)規(guī)模
501-1000人

SAS BI合作海岸銀行:機器學習大規(guī)模個性化

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(1)客戶介紹

海岸銀行提供便捷的個人銀行和商業(yè)銀行解決方案,如支票、儲蓄、貸款、抵押、網(wǎng)上銀行和手機銀行等。

(2)項目背景

機器學習可實現(xiàn)大規(guī)模個性化

為了使現(xiàn)代銀行保持競爭力,必須通過高級分析來改善客戶體驗。Seacoast憑借其專有的客戶分析平臺而在此領域中脫穎而出,該平臺由SAS支持并用于發(fā)掘客戶的洞察力,用于許多目的。

匯總和情境化的數(shù)據(jù)分析后,銀行使用SAS ®企業(yè)礦工™建立一個客戶終身價值(CLTV)模型,它看起來在每一個客戶,衡量自己的價值,并說明為什么他們是有價值的。計算CLTV對于估算客戶的潛力以及銀行應該投入多少資金來吸引和服務該客戶以獲取最大的ROI至關重要。

 

“由于我們更加了解哪些客戶群體可以帶來價值,因此我們可以微調(diào)客戶處理策略以及我們的收購努力,以產(chǎn)生非常高的回報,” Seacoast首席營銷官杰夫·李(Jeff Lee)說。

有了CLTV模型后,Seacoast添加了預測模型并應用了機器學習來解決特定的業(yè)務問題,例如大規(guī)模的個性化。借助SAS,銀行可以根據(jù)客戶的偏好和交易歷史分別向他們推銷產(chǎn)品。

“沒有SAS,我們真的無法做我們正在做的事情,” Lee說。

 

客戶分析平臺在效率和盈利能力上均取得了進步。隨著客戶洞察力遍及整個組織,營銷人員可以使活動自動化,一線員工可以加強銀行與其最有價值的客戶的關系,而商業(yè)銀行業(yè)務人員可以查看其個人客戶組合并使用交互式儀表板跟蹤其績效。

(3)解決方案

海岸銀行-事實與數(shù)據(jù)

 

過去,如果Seacoast員工希望獲取有關客戶的更多信息,則他們必須為每個查詢運行服務請求。“您會提出請求,等待回覆,” Seacoast的分析官Robert Stillwell說。“它不是按需的,您不能與數(shù)據(jù)進行交互或探索它來尋找機會。”

現(xiàn)在,Seacoast不再等待IT部門創(chuàng)建電子表格,而是允許適當?shù)娜藛T訪問并可視化數(shù)據(jù)以創(chuàng)建見解。SAS Viya上的SAS Visual Analytics提供了來自客戶分析平臺的數(shù)據(jù),可在受控的按需框架中提供信息,因此業(yè)務部門領導者可以隨意使用這些見解-并信任他們的數(shù)據(jù)。而且由于速度和計算能力是關鍵任務,因此Seacoast依靠SAS Viya的內(nèi)存功能來加快計算和發(fā)現(xiàn)速度。

 

Stillwell說:“以前,我們只能看到一年的趨勢,因為我們無法將足夠的數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中。” “有了SAS Viya,我們現(xiàn)在可以看到四年的趨勢,這對我們非常重要。”

海岸還受益于更快的處理速度。“以前,我們的流程非常繁瑣,以至于幾乎每個整天都要計算每個月我們需要的東西,” Stillwell說。“ SAS Viya的并行處理使我們能夠更快地獲取該信息。”

 

(4)價值體現(xiàn)

人工智能的銀行服務已經(jīng)成熟

自從投資SAS以來,每位客戶進行風險調(diào)整后的收入增長了30%,而自動化營銷活動的投資回報率則高達三位數(shù)。這一成功促使該銀行開始考慮擴大分析的使用范圍,以其他方式改善客戶體驗。

Lee認為,人工智能是首要考慮因素,他說,越來越需要服務增強技術來取悅那些期望24/7全天候更好,更快,更便宜的消費者。

“考慮到聊天互動,電話互動,網(wǎng)絡交流-所有這些對于AI來說都是成熟的,” Lee說。“我們業(yè)務中有多個用例與AI完美契合。現(xiàn)在,我們的數(shù)據(jù)是有序的,并且我們在機器學習方面已經(jīng)日趨成熟,人工智能將成為我們未來業(yè)務運營的重要組成部分。”