创建最佳风险决策解决方案的五个关键特征
Posted: Thu Jan 23, 2025 10:14 am
这是Provenir全球营销高级副总裁 Kim Minor赞助的一篇文章。
要想在数字化优先、即时满足的世界中成功竞争，您需要一个旨在智能地服务客户的风险决策生态系统。该解决方案不仅可以连接您拥有的每一款信用决策和 AI/ML 软件，还可以让您实时访问任何外部和内部数据源，以自动优化整个客户生命周期内的决策及其影响。
但许多金融服务提供商无法将所有这些元素结合在一起，因为传统风险分析产品并非如此构建。因此，作为用户，当您想要世界一流的数据和 AI 决策解决方案时，您必须寻找多种产品。您依赖供应商进行更改。您依赖多个用户界面 (UI) 来保持控制。您等待了数月才让解决方案上线，而且......几年后，当技术无法随着您的业务扩展和扩展时，您就需要更换它。
无论您是拥有单一产品线的初创公司，还是提供一系列金融解决方案的独角兽公司，您都需要为客户打造一个金融“家园”，这意味着无论环境如何变化，都要从始至终提供出色的客户体验。
以下是风险决策平台的五个主要功能，可帮助您创造世界一流的客户体验：
无代码管理：集成系统、改变流程和推出新产品
在对全球 400 名金融科技和金融服务机构决策者进行的一项调查中，78% 的受访者表示，低代码/无代码 UI 是他们拥有的功能，或者在选择自动风险决策系统时是最重要的。不灵活的解决方案需要供应商或您的 IT 部门连接到新数据源、进行工作流程更改或推出新产品，这会阻碍上市时间、增加成本并让您落后于竞争对手。寻找具有预构建数据集成和可视化拖放界面的解决方案，以便轻松快速地进行更改以响应不断变化的消费者需求。
连接数据：轻松访问实时和历史数据
通过对决策者的调查，我们发现信用风险决策更多地依赖于历史数 亚美尼亚电报数据 据而非实时数据。61% 的受访者在制定信用风险决策时同时使用历史数据和实时数据，但只有 11% 的受访者主要使用实时数据。要做出准确的信用风险决策，必须能够轻松访问整个信用生命周期的数据。所有团队都必须能够访问相同的数据集，以确保做出全局决策。如果没有它，将新产品和流程更快地推向市场以及做出明智的风险决策所需的洞察力仍会隐藏在数据孤岛中。
集中控制：整个客户生命周期的数据和人工智能决策
为了推动客户生命周期的持续创新，组织需要能够轻松地启动、学习和迭代，但数据和 AI 决策的独立解决方案会减慢创新速度。消费者希望他们的体验是无缝的，让他们能够访问量身定制的金融服务产品，同时保护他们免受金融欺诈。为了支持这一消费者需求和业务战略，金融服务组织需要将数据和决策结合成一个统一的解决方案，该解决方案可以提供技术来访问、分析和处理欺诈、身份和信用决策过程中的数据。
自动优化：每次使用时决策都会变得更加准确
您知道当前风险模型的表现如何吗？或者模型是否正在发生漂移并且不健康？一旦发现性能变化，您需要多长时间才能做出响应？传统的决策依赖于人工干预来发现模型性能变化并确定效率改进选项，这意味着改进是临时发生的（如果有的话）。
为了以最高效率运行并运行尽可能准确的模型，您的 AI 决策和数据解决方案需要一个集中的 UI 来连接所有必要的数据，以便它可用于支持连续的反馈循环，其中历史数据和实时数据都用于持续自动优化性能。模型性能和准确性可以实时监控和调整。
要想在数字化优先、即时满足的世界中成功竞争，您需要一个旨在智能地服务客户的风险决策生态系统。该解决方案不仅可以连接您拥有的每一款信用决策和 AI/ML 软件，还可以让您实时访问任何外部和内部数据源，以自动优化整个客户生命周期内的决策及其影响。
但许多金融服务提供商无法将所有这些元素结合在一起，因为传统风险分析产品并非如此构建。因此，作为用户，当您想要世界一流的数据和 AI 决策解决方案时，您必须寻找多种产品。您依赖供应商进行更改。您依赖多个用户界面 (UI) 来保持控制。您等待了数月才让解决方案上线，而且......几年后，当技术无法随着您的业务扩展和扩展时，您就需要更换它。
无论您是拥有单一产品线的初创公司，还是提供一系列金融解决方案的独角兽公司，您都需要为客户打造一个金融“家园”，这意味着无论环境如何变化，都要从始至终提供出色的客户体验。
以下是风险决策平台的五个主要功能，可帮助您创造世界一流的客户体验：
无代码管理：集成系统、改变流程和推出新产品
在对全球 400 名金融科技和金融服务机构决策者进行的一项调查中，78% 的受访者表示，低代码/无代码 UI 是他们拥有的功能，或者在选择自动风险决策系统时是最重要的。不灵活的解决方案需要供应商或您的 IT 部门连接到新数据源、进行工作流程更改或推出新产品，这会阻碍上市时间、增加成本并让您落后于竞争对手。寻找具有预构建数据集成和可视化拖放界面的解决方案，以便轻松快速地进行更改以响应不断变化的消费者需求。
连接数据：轻松访问实时和历史数据
通过对决策者的调查，我们发现信用风险决策更多地依赖于历史数 亚美尼亚电报数据 据而非实时数据。61% 的受访者在制定信用风险决策时同时使用历史数据和实时数据，但只有 11% 的受访者主要使用实时数据。要做出准确的信用风险决策，必须能够轻松访问整个信用生命周期的数据。所有团队都必须能够访问相同的数据集，以确保做出全局决策。如果没有它，将新产品和流程更快地推向市场以及做出明智的风险决策所需的洞察力仍会隐藏在数据孤岛中。
集中控制：整个客户生命周期的数据和人工智能决策
为了推动客户生命周期的持续创新，组织需要能够轻松地启动、学习和迭代，但数据和 AI 决策的独立解决方案会减慢创新速度。消费者希望他们的体验是无缝的，让他们能够访问量身定制的金融服务产品，同时保护他们免受金融欺诈。为了支持这一消费者需求和业务战略，金融服务组织需要将数据和决策结合成一个统一的解决方案，该解决方案可以提供技术来访问、分析和处理欺诈、身份和信用决策过程中的数据。
自动优化：每次使用时决策都会变得更加准确
您知道当前风险模型的表现如何吗？或者模型是否正在发生漂移并且不健康？一旦发现性能变化，您需要多长时间才能做出响应？传统的决策依赖于人工干预来发现模型性能变化并确定效率改进选项，这意味着改进是临时发生的（如果有的话）。
为了以最高效率运行并运行尽可能准确的模型，您的 AI 决策和数据解决方案需要一个集中的 UI 来连接所有必要的数据，以便它可用于支持连续的反馈循环，其中历史数据和实时数据都用于持续自动优化性能。模型性能和准确性可以实时监控和调整。