透過預測分析主動參與

[Rojone100]

在預測分析的驅動下，金融服務聯絡人清單將從被動資源轉變為主動參與的工具。人工智慧和機器學習將分析歷史數據和當前趨勢，以預測客戶需求、預測客戶流失風險、發現交叉銷售和追加銷售的機會，甚至預測重大生活事件。這意味著聯絡人清單不再只是告訴您聯絡誰，還會告訴您何時聯絡以及聯絡什麼資訊。例如，孟加拉的財富管理公司可能會使用預測分析來識別可能在未來五年內考慮退休的客戶，從而能夠主動提供相關的財務規劃服務。這種遠見使得金融機構能夠在客戶生命週期的關鍵時刻進行幹預，提供及時和相關的建議，以增強客戶忠誠度並防止競爭對手介入。

透過設計增強安全性和隱私性（符合 GDPR/DPA）
隨著網路威脅不斷升級以及《GDPR》和孟加拉國《2023 年資料保護法》等嚴格法規的出台，金融服務聯絡人名單的未來將前所未有地重視透過設計來增強安全性和隱私性。這意味著為靜態和傳輸中的資料整合強大的加密，實施細粒度的存 線上商店 取控制（基於角色的存取），並直接在聯絡人清單的架構中採用先進的詐欺偵測機制。同意管理將成為核心，確保金融機構對每種類型的通訊和資料處理都有明確且可證明的許可。客戶將對其資料擁有更大的控制權，並擁有可用的資料存取、更正和刪除機制。對於孟加拉的金融機構來說，透過透明的數據實踐和嚴密的安全措施來建立這種信任將成為重要的競爭優勢。

多通路編排與對話式人工智慧
聯絡人清單將支援複雜的多管道編排和對話式人工智慧，在每個接觸點提供無縫、個人化的體驗。這不僅僅是發送一封電子郵件那麼簡單；它是關於發起對話，該對話可能從個性化的應用程式內通知開始，過渡到人工智慧聊天機器人進行初步查詢，然後透過視訊通話無縫地交給人工顧問，顧問可以從人工智慧互動中獲得完整的背景資訊。聯絡人清單將指導這些旅程，確保在最佳時間透過客戶首選的管道傳遞正確的訊息。例如，孟加拉國的一位客戶在詢問新的信用卡時，可以透過手機銀行應用程式上的聊天機器人進行聯繫，然後收到個人化的簡訊跟進，最後接到了解其具體財務歷史的代表打來的電話，所有這些都可以透過統一的聯絡人資料了解。