Dans un monde submergé par les données financières des consommateurs, les insights sont la nouvelle source d’or pour les services financiers afin de bâtir des relations clients précieuses qui dépassent le simple usage transactionnel.
Les outils d’analytique prédictive permettent de prendre des décisions basées sur les données en données brutes en perspectives futures, permettant aux entreprises d’exploiter des modèles basés sur l’IA/l’apprentissage automatique pour une compréhension précise de la situation financière et de la dynamique en temps réel d’un client.
La modélisation de détection d’événements de vie est une méthode prédictive sophistiquée qui permet aux entreprises de prévoir les tendances et les comportements des clients. Flinks a élargi les capacités analytiques d’Enrichment en incluant un ensemble d’attributs clés d’événements de vie pour soutenir divers cas d’usage, comme la prévention du défaut de paiement, entre autres.
En comprenant les données de base sur les événements de vie de chaque individu, les services financiers peuvent offrir des engagements plus contextuels et créer des expériences engageantes. Ils peuvent intégrer des informations exploitables dans un large éventail de produits financiers tout au long du cycle de vie d’un client.
Liste des nouveaux attributs pour la détection d’événements de vie
- Nouvel employeur et date de début : new_employer_detected
- Changement d’employeur et date de début : employer_change_detected
- Employeur perdu et date de fin : employment_loss_detected
- Nouvelle intervention précoce et date de début : new_employment_insurance_detected
- Date de fin et de début de l’IE : employment_insurance_loss_detected
- « Est à la retraite » : retirement_detected
- Nouvelle « Entité » et date de début:
- new_insurance_detected
- new_telecom_detected
- new_utility_detected
- new_insolvency_loan_payment_detected
- new_mortgage_loan_payment_detected
- new_student_loan_payment_detected
Le modèle de détection des événements de vie de Flinks sera un véritable tournant pour augmenter votre retour sur investissement et transformer votre expérience client. Voici un aperçu de 4 cas d’utilisation démontrant comment certains de nos clients utilisent l’enrichissement pour débloquer l’innovation produit et créer des résultats positifs à long terme.
1. Accès au salaire gagné (EWA)
L’accès au salaire gagné (EWA) est une rémunération à la demande, permettant aux travailleurs d’accéder à une partie de leur chèque de paie entre des cycles de paie mensuels traditionnels ou bimensuels. Un sondage a révélé que parmi 200 cadres de trésorerie de marché intermédiaire, 70% offraient déjà un accès au salaire gagné sous une forme ou une autre.
Les fintechs et les banques numériques peuvent segmenter la clientèle en intégrant les données des événements de vie dans leur tissu de données, prédire le prochain salaire et offrir des salaires anticipés par dépôt direct ou cartes prépayées aux employés, surtout ceux qui travaillent à l’heure ou à temps partiel.
Qui peut en bénéficier et comment?
Fintechs, paiement en tant que service,
et les banques numériques
- Débloquez des opportunités de partenariat grâce à des solutions EWA flexibles avec gestion des risques intégrée
- Fournir un pourcentage personnalisé des salaires gagnés à l’échelle selon la paie projetée de chaque individu
Banques traditionnelles et traitements de paie
- Simplifiez les opérations de paie pour des paiements plus rapides en réduisant les vérifications de crédit et les coûts administratifs
- Faciliter de nouvelles offres de produits comme des cartes de débit/crédit prépayées rechargeables pour les employés
2. Prévention du défaut de paiement des prêts
Les cotes de crédit et les données transactionnelles sont des mesures imparfaites pour que les prêteurs évaluent la solvabilité des consommateurs, car ces données ne contiennent pas d’informations sur d’éventuels événements négatifs de vie, comme une perte d’emploi, qui peuvent réduire le flux de trésorerie de l’emprunteur et déclencher un défaut de paiement.
Les données sur les événements de vie peuvent jouer un rôle central dans le contrôle des risques pour prédire et prévenir les défauts de paiement : c’est une mesure précise et ponctuelle de l’événement de vie auquel font face les emprunteurs individuels au moment du défaut, ce qui permet aux prêteurs d’accorder des prêts avec confiance et une meilleure inclusion.
Qui peut en bénéficier et comment?
Agents et agents de prêt
- Combinez les données liées à l’emploi avec les données de crédit traditionnelles pour une évaluation de crédit double renforcée
- Offrez des produits de prêt plus flexibles en automatisant la tarification, les modalités et les conditions des prêts
Souscripteurs et analystes des risques
- Prédire la probabilité de défaut d’un emprunteur en fonction d’événements néfastes de la vie
- Optimiser les modèles de souscription de flux de trésorerie pour approuver davantage de prêts aux emprunteurs à risque et à crédit plus mince sans augmenter les risques
3. Finance personnalisée
Le monde évolue vers la mesure — 72% des consommateurs considèrent la personnalisation comme « très importante » dans le paysage actuel des services financiers selon un sondage récent. Et dans les services financiers, les données sont essentielles à la personnalisation, car elles révèlent des circonstances uniques des traits, des valeurs et des besoins sous-desservis des individus.
En ce qui concerne les produits, services et recommandations hyperciblés basés sur les comportements bancaires des clients, la modélisation de détection d’événements de vie peut offrir une approche centrée sur l’humain aux banques et aux coopératives de crédit pour un niveau avancé de personnalisation.
Qui peut en bénéficier et comment?
Employés de première ligne des institutions financières
- Augmenter la valeur à vie du client (CLV) en intégrant les engagements contextuels à toutes les étapes du cycle de vie du client
- Débloquez des opportunités de revenus en identifiant des opportunités de vente croisée/vente additionnelle
Bureau arrière des institutions financières
- Augmenter l’efficacité et les économies grâce à de meilleurs processus et à l’intelligence des données
- Construisez un moteur de recommandations solide, évolutif à travers différents segments
4. Planification financière globale
L’approche holistique en gestion de patrimoine va au-delà d’un portefeuille d’investissement basé sur les données transactionnelles et la modélisation financière — elle examine chaque aspect de la vie financière et personnelle des clients pour déterminer où ils veulent être et les aide à y parvenir.
Les données d’événements de vie ont une valeur sans précédent pour les gestionnaires de patrimoine et les robo-conseillers afin de découvrir les besoins, les schémas et les tendances des clients afin de capturer instantanément les moments clés de « l’argent en mouvement » pour obtenir des conseils proactifs et holistiques.
Qui peut en bénéficier et comment?
Conseillers financiers et gestionnaires de patrimoine
- Instaurez la confiance en consacrant plus de temps à bâtir des relations avec la clientèle plutôt que de trier les documents
- Priorisez les suggestions financières tout au long du cycle de vie du client en fonction de l’évolution des besoins
Robot-conseillers directs au consommateur
- Offrez des conseils plus riches à moindre coût grâce au profilage client basé sur l’IA/ML
- Promouvoir l’inclusion financière en offrant des conseils financiers de haute qualité aux clients de valeur moyenne et faible
Réflexions finales
Les services financiers doivent constamment chercher de nouvelles façons de rendre leurs expériences pertinentes et efficaces. Pour rester compétitif, la modélisation prédictive des données est le tremplin pour des innovations financières que vous ne pouvez pas vous permettre d’ignorer. Parlez à nos experts pour découvrir d’autres cas d’utilisation rendus possibles grâce aux données d’événements de vie et ce que nos analyses prédictives peuvent apporter pour vous.
