Whitepaper von PPI: Mit KI zum Kundenmanagement 4.0 - Bsozd.com

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Wie etablierte Finanzdienstleister mithilfe von Künstlicher Intelligenz ihr Kundenmanagement neugestalten können, beschreibt die Hamburger PPI AG im aktuellen Whitepaper „Künstliche Intelligenz im Vertriebs- und Kundenmanagement“.

Hamburg, 16. Juli 2020: Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) verschafft Finanzdienstleistern im zunehmend schwierigeren Marktumfeld einen wertvollen Wettbewerbsvorteil. Im Whitepaper „Künstliche Intelligenz im Vertriebs- und Kundenmanagement“ zeigen die Experten des Hamburger Beratungs- und Softwarehauses PPI AG mögliche Anwendungsfelder für KI. Davon können Banken profitieren. Denn sie verfügen über jahrelang gesammelte Informationen in Form von Kunden-, Zahlungsverkehrs- und Drittanbieterdaten. „Solche Datensammlungen bilden die Basis für wirklich effiziente, aussagekräftige KI-Modelle. Und deren Ergebnisse sind am Ende die Eintrittskarte für den Finanzdienstleistungsmarkt der Zukunft“, sagt Guido Köhler, Manager bei der PPI AG und Mitautor des Whitepapers.

Deutlich verbesserte Kundenkenntnis

Entscheidend für den Markterfolg ist den Experten von PPI zufolge ein möglichst umfassendes und zugleich genaues Wissen über die Wünsche und Anforderungen der Kunden. Nur so lassen sich wirklich passgenaue Angebote entwickeln und teure Fehlentwicklungen in einem zunehmend technologiegeprägten Wettbewerb vermeiden. Finanzdienstleister müssen heute einerseits Kosten sparen, sich aber gleichzeitig ständig neu erfinden. „Das geht eigentlich nur mit konsequenter Digitalisierung, die ja auch praktisch überall vorgenommen wird. Aber wir beobachten immer wieder, dass Anwendungen schnell in den Markt gedrückt werden, ohne das wirklich klar ist ob die Verbraucher sie tatsächlich benötigen“, erklärt Stephan Heinze, Senior Consultant Innovationsmanagement bei der PPI AG. Wer darüber Klarheit haben will, muss seine Kunden sehr genau kennen. Da sich viele Banken inzwischen aus der Fläche zurückziehen und auf digitale Vertriebsmethoden setzen, schwindet der dazu notwendige persönliche Kontakt. KI kann helfen, diese Lücke zu füllen.

Strukturen werden klar erkennbar

KI-Anwendungen untersuchen vorliegende historische Kundendaten auf Gemeinsamkeiten und Unterschiede. So werden Strukturen in den Datenmengen sichtbar, die aufgrund der schieren Masse mit menschlichen kognitiven Fähigkeiten kaum bis gar nicht erkennbar wären. Sind anhand vordefinierter Eigenschaften sich ähnelnde Kunden gefunden, lassen sich bedürfnisorientierte Serviceangebote bis auf die Ebene des einzelnen Kunden hin aussteuern.

Gezielte Vertriebssteuerung dank KI

Das Whitepaper benennt eine ganze Reihe möglicher Anwendungsszenarien von KI im Vertriebs- und Kundenmanagement. Vertieft behandelt wird insbesondere das Thema Churn Prevention, also Kündigerprävention. Aufgezeigt wird, wie mit Hilfe von KI deutlich genauere Einschätzungen der Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden möglich werden. Mit dem Kundenwert in Beziehung gesetzt, ist eine erheblich gezieltere Aussteuerung von Folgemaßnahmen machbar, als dies bisher der Fall ist. Darüber hinaus präsentieren die Experten denkbare Beispiele aus den Bereichen Kundenanalyse, Kundenbedarfsmanagement, Cross- und Upselling, Prozesse und Abläufe sowie Kundenservice.

Das Whitepaper steht auf der Website der PPI AG kostenlos zum Download zur Verfügung: www.ppi.de/wp-ki-kundenmanagement

Die PPI AG ist seit über 30 Jahren als Beratungs- und Softwarehaus erfolgreich für Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister tätig. Als stabil wachsende Aktiengesellschaft in Familienbesitz verknüpfen wir Fach- und Technologie-Know-how, um Projekte kompetent und unkompliziert umzusetzen. Im Zahlungsverkehr nehmen wir in Europa mit unseren Standardprodukten eine marktführende Stellung ein. Mehr als 700 Mitarbeiter konzentrieren sich dabei ganz auf den Erfolg unserer Kunden.

Kontakt
PPI AG
Gerald Nowak
Moorfuhrtweg 13
22301 Hamburg
+49 40 227433-1647
gerald.nowak@ppi.de
http://www.ppi.de

BSOZD NEWS: Whitepaper von PPI: Mit KI zum Kundenmanagement 4.0

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