银行都在通过 Elastic 实现个性化 — 您的行业有何不可

想一想，当呈现在您眼前的内容正是您要找的信息时是什么感觉。这种感觉就像是一家您信赖的公司特别懂您一样，可是这样的时刻在商业领域并不多见。当然，如果信息呈现不当，就有可能让人觉得受到了侵犯。但如果信息呈现得当，就能巩固与您身为客户的关系，并让您愈发觉得自己获得了应得的服务。

反过来说，如何帮助您的组织向客户提供这样的个性化体验呢？

作为该行业的专业人士，您或许非常清楚个性化的工作原理，以及为什么各大公司不约而同地都那么重视为客户提供个性化服务。但是，真正要实现个性化，就需要处理海量的数据，这可不是每个组织都能做到游刃有余的。即使他们有这些数据，也可能没有访问或处理海量数据的能力。当然，除非他们已经在使用 Elastic 的解决方案。

在银行和支付领域，数字客户体验一直是近十年来的关键投资领域。然而，鉴于该行业的复杂性和严格监管的性质，主要重点在于确保在线渠道满足基本的安全性、合规性和客户要求。

然而，下一个前沿就是个性化。各大机构都在寻找新的方式来向客户提供能满足他们独特财务需求的体验之旅，也就是说，在恰当的时间通过恰当的交互方式为客户提供恰当的内容或服务。

为此，释放数据潜力就变得至关重要。与大多数行业相比，金融服务提供商坐拥大量的客户数据点，在推动个性化进程方面有着得天独厚的优势。例如，银行和支付领域的客户在开户时都会与金融机构分享有价值的信息，开户后伴随而来的是账户余额和资产价值的波动情况，以及他们的日常交易信息。客户在整个银行体验之旅中通过一系列数字接触点访问他们的财务数据，这些接触点包括支付应用、第三方网站乃至税务和财务规划软件。只要银行将这些数据利用起来，他们就能够比以往更清楚地了解自己的客户有哪些特征，以及他们需要什么样的金融产品和服务。

根据德勤的调查，只有 30% 的客户认为他们的银行提供了个性化的服务。银行面临的一项挑战是：整合和使用来自内部和外部来源的必要的实时结构化和非结构化数据。要实现这一点，提供商需要建立一个集成式数据基础架构，实现对数据的无缝处理、采集和频繁更新。通过更好地访问数据，银行和支付服务提供商可以使用数据分析、行为科学和人种学研究等策略来更好地瞄准客户需求。

借助 Elastic，银行和支付领域的公司能够统一孤立的数据结构 — 即使没有单一的存储库或统一的结构，也能将几十年的有用数据关联起来。Elastic 集中存储数据，能够实现闪电般的快速搜索、经过精细优化的相关性和可轻松扩展的强大分析功能，让技术和非技术职能部门都能够根据个人需求更好地为客户服务。下面列举了 Elastic 如何支持个性化策略的几个例子：

要详细了解 Elastic 如何帮助金融服务客户释放价值，请下载产品定位文件。