银行业的数据分析

解释:银行家应该知道谷歌的有用内容更新

谷歌最新的算法更新对银行及其网站有何影响?这里有一个关于它的“有用内容”更新的速成班。

卓越的客户体验需要卓越的决策智能平台

决策管理平台将分析和人工智能的力量结合起来，实现更智能的大规模银行决策。

银行业数据民主化的力量

银行组织正在使用技术来打破数据孤岛，提高数据质量，并为更广泛的员工提供见解。

我们的ChatGPT访谈显示人工智能在银行业的未来非常好

人工智能聊天机器人ChatGPT在一次讨论中给我们留下了深刻的印象，讨论了它的能力和它对银行业未来的看法。

广告活动利用细分市场刺激贷款激增

客户细分管用吗?显然是这样的——贷款增加了240%，赢得了这家华盛顿州金融机构的支持。

深入研究KeyBank的对话式人工智能策略

这家地区性银行正在对其新的数字助手采用测试和学习的方法，这已经提高了呼叫中心的效率。

阻碍银行家的营销分析平台的四个迷思

选择一个分析平台是一个重大的决定，而且很难看穿供应商的营销信息。以下是需要注意的事项。

零售银行业务面临的挑战和应对这些挑战的关键数据策略

问题包括从低迷的抵押贷款市场到持续的BNPL增长，再到银行和信用合作社数据丰富而信息匮乏。

敬业的员工如何改善银行的客户体验

众包创新理念和人工智能等技术工具创造了将银行服务推向下一个水平的机会。

社区银行如何利用人工智能改善销售和营销

社区金融机构分享人工智能策略，帮助他们优化销售和营销工作。

Synovus银行艰难的数字化转型

改变一家拥有135年历史的银行的习惯对领导层和员工来说都很难。Liz Wolverton说，数据分析是一个特别的挑战。

数据驱动的未来银行是什么样的

银行将更好地利用数据来增强决策、自动化流程和个性化CX。以下是他们到达那里的方法。

银行必须利用其数据优势在2023年实现增长

银行和信用社的未来之路是吸取金融科技的教训，并利用数据对最好的想法进行自己的诠释。

心理学与人口统计学:如何细分银行客户

传统的分割模型严重不足。以下是银行人物角色和定性数据如何提高目标定位。

更好的银行体验需要实时数据洞察

为了帮助客户进行财务决策，业绩最好的银行营销人员必须能够立即提取洞察，并据此采取行动。

银行业的人工智能成熟度落后于所有其他行业

尽管强调数据，并部署了许多人工智能解决方案，但银行业远未实现人工智能的全部好处。

银行可以使用替代数据来促进贷款和账户增长的4种方法

非传统数据使银行营销人员能够增强零售和小企业账户的获取。下面是如何使数据工作的方法。

数据、人工智能和机器学习如何促进银行的个性化

客户趋势要求银行注重个性化服务。解决方案在于机器学习、数据分析和人工智能。

专业数据如何提高银行的客户定位

新的第三方数据选项可以帮助银行营销人员更准确地了解最有价值的客户和潜在客户。

利用数据的力量深入挖掘银行客户

成功的银行营销需要对客户有一个全面的看法，并有效利用数据。这是由三种能力造成的。

如何提高银行数据驱动的个性化

几乎所有的营销人员都知道他们需要个性化，但很少有人确定他们有能力做到这一点。它不需要人工智能，但数据是关键。

银行如何揭示人工智能决策的“黑匣子”

银行增加人工智能使用的竞争压力，正遭遇越来越多关于模型偏差的阻力。“可解释的AI”可以提供帮助。