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次に取るべき最善のアクション: マシンラーニングを利用した顧客ニーズの予測

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2019/12/12
アワード・アーミル

Abstract

従来ウェルスマネジメント企業は、収集・保存した顧客データを活用し、その商業的価値を解き明かす能力が欠けていた。予測分析やマシンラーニング(ML)が進化したことにより、ウェルスマネージャは、より的確により高いコスト効率で、顧客ニーズを満たすようになってきた。

次に取るべき最善のアクション(NBA)であるMLの利用によって、アドバイザーは緊急を要する顧客ニーズに対し高度にパーソナライズされた助言を提供することができる。本レポートでは、ウェルスマネジメント分野でのNBAツールの利用とベンダーエコシステム、その機能を可能にする技術コンポーネント、更に高度なAIツールをアドバイザー・ワークフローの主要構成要素に統合する際の危険性を調査している。

(詳しい情報は、セレント北川俊来TKitagawa@celent.comまでお問合せください。)

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Insight details

分野
ウェルスマネジメント
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ウェルス&アセットマネジメント
種類
レポート
拠点
アジア, 欧州/中東/アフリカ, 南米, 北米