FI Works, die Relationship Intelligence and Engagement Platform, die speziell für Community Banks und Credit Unions entwickelt wurde, kündigte am 10. November den Start von Signals an, einer neuen Funktion, die Machine Learning nutzt, um Haushalte zu identifizieren, die wahrscheinlich ein Produkt hinzufügen, Giro- oder digitale Dienste annehmen oder das Institut ganz verlassen werden.

Das Unternehmen erklärt, der Start adressiere eine verbreitete Frustration bei Community-Instituten: prädiktive Tools, die Chancen aufzeigen, aber die Mitarbeiter allein lassen, wenn es darum geht, wie sie damit umgehen sollen. Signals soll diese Lücke schließen, indem die modellgestützte Identifikation mit Umsetzungstools in einer einzigen Umgebung kombiniert wird.

Da Signals in derselben Plattform wie FI Works' Marketingautomatisierung und CRM läuft, können Teams direkt von einem Signal zu einer gezielten Kampagne, einer Opportunity oder einer Nachfassaufgabe für die Frontline wechseln — ohne Listen zu exportieren oder zwischen Systemen zu wechseln.

„Die Gelegenheit zu finden, ist nur die halbe Arbeit. Signals bringt Entdeckung und Aktion an denselben Ort — genau dorthin, wo Community-Finanzinstitute sie immer schon gebraucht haben“, sagte Keith Henkel, Gründer und CEO von FI Works.

Community-Institute investieren zunehmend in Tools, die versprechen, versteckte Chancen in ihren Daten zu erkennen. Viele dieser Tools stützen sich jedoch in erster Linie auf Transaktionsdaten, die nur einen schmalen Ausschnitt einer Beziehung offenbaren. Bis eine Zahlung an einen anderen Kreditgeber im Transaktionsfeed erscheint, hat der Kunde oder Member das Geschäft oft bereits anderswohin verlagert. FI Works beschreibt Signals als seine Antwort auf diese Lücke.

„Institute, die in der Vergangenheit Signal-Tools gekauft haben, sagen uns, dass sich die Ergebnisse wie ein ‚Na und?‘ anfühlen“, sagte Henkel. „Die meisten dieser Tools zeigen Chancen auf, die man bereits verloren hat. FI Works Signals spannt ein viel weiteres Netz über alles, was ein Institut über seine Beziehungen weiß, und ermöglicht es einem Team, in Sekunden von einem Signal direkt in eine Kampagne zu wechseln. Niemand muss ein Data Scientist sein, um die Ergebnisse zu nutzen.“

Signals analysiert die integrierten Daten eines Instituts — nicht nur Transaktionen — um Chancen aufzudecken, Kredite und Einlagen zu steigern, die Nutzung von Diensten zu erhöhen und wertvolle Beziehungen zu halten. Prädiktive Scores helfen Finanzinstituten, ihre Ansprachen zu priorisieren, während prognostizierte Salden und Rentabilitätsschätzungen den potenziellen Wert jeder Gelegenheit aufzeigen. Da die Funktion darauf ausgelegt ist, Frühwarnsignale zu erkennen, kann ein Abwanderungssignal ein Gespräch auslösen, bevor der Kunde oder Member beginnt, Geld zu verlagern. Verbundenes Reporting hilft Teams, Ergebnisse zu verfolgen und ihren Ansatz über die Zeit zu verfeinern.

„Die Gelegenheit zu finden, ist nur die halbe Arbeit“, fügte Henkel hinzu. „Banken und Credit Unions müssen wissen, wen sie kontaktieren sollen, warum und was diese Beziehung wert sein könnte — und dann brauchen sie einen Weg, darauf zu handeln. Signals bringt Entdeckung und Aktion an denselben Ort, genau dorthin, wo Community-Institute sie immer schon gebraucht haben.“

Mit dem Start positioniert FI Works prädiktive Scores, prognostizierte Salden, Rentabilitätsschätzungen und verbundenes Reporting neben den Kampagnen- und Beziehungsmanagement-Tools, die Community-Institute bereits täglich nutzen.

Quelle: Global FinTech Series