Dijital Bankacılıkta Hem Bugün Hem Yarın İçin Makine Öğrenimi

Birçok kurum için değişken tüketici davranışlarına ayak uydurmak son derece zorlu olurken, geleneksel hareket eden kuruluşların başında gelen bankacılık, makine öğrenimi ve otomasyonun gücünü kullanmakta zorlanılmasına rağmen başarıya ulaşılabildiğini göstermiş oldu. Doğrudan müşteriden aldığı çok sayıdaki veriye rağmen finans profesyonellerinin otomasyon kullanımına uzak kalması beraberinde sayısız zorluğu getirebilirken veri analizini en kaliteli şekilde toplamak ve kullanmak için DenizBank yetkililerinin sırlarını sizlerle paylaşıyoruz. DenizBank Kampanyalarını Birleştiren DenizBank Modelleri verimli hale getirmek, beslemek ve algoritmaları kullanarak kurgular geliştirmek tüm bankalar için değer ve önem taşıması gereken şartlar arasında. Tüm kampanyaları aynı çatı altnda birleştirmek için benzer özellikteki kitleleri çok iyi analiz etmiş olmak gerekirken, ülkemizdeki ilk ve öncü mobil cüzdan uygulaması fastPay'i hizmete sunmuş olan DenizBank yetkilileri tüm bu zorlukların üstesinden gelmek için makine öğreniminin şart olduğunu fark ediyor. Kredi kartlarını tanımlayarak veya bakiye oluşturarak güvenli, masraf olmadan ve son derece hızlı şekilde işlem yapma imkanı sunan uygulama kod ile temassız ödeme gibi özelliklere sahip olmasıyla da çağın gereklerini yansıtıyor. Hazırladığı uygulama kampanyalarından reklam grupları oluşturmaya yönelik neler elde edildiğini inceleme şansı yaratan DenizBank, birbiriyle ilişkili reklam öğelerini tek bir reklamda bir araya getirmekte sorun yaşarken, benzer özelliklerdeki kitleleri kendi kampanyaları arasındaki rekabete sürüklüyordu. Bankanın reklam grubunun kullanıma açılmasıyla birlikte rekabet içinde olan kampanyalar bir araya getirildi, özel reklam öğelerini yeniden yapılandırma fırsatı elde edildi. Böylece gelişmiş sinyallerden faydalanmak için tek dönüşüm etkinliği olarak Firebase kayıt etkinliğine araçlar arasında yer verildi. Makine Öğreniminin Yarattığı Fark Reklam gruplarını kullanarak reklam öğelerini birleştirmekle kalmayıp kampanyaları sadeleştirmek de mümkün olurken hızlı makine öğrenimi ile daha iyi sonuçlar sağlandığı da görülmüş oldu. Makine öğrenimiyle birlikte kampanya yönetiminde ve temas noktalarında kalite seviyesi arttırılırken, sunulan çıktıların daha verimli işlenebilir bir hal aldığı da açıklanan bilgiler arasındaydı. Kayıt hacminde 4,5 kat artış yakalayan DenizBank, dönüşüm oranını ise %85 arttırmış olmasıyla makine öğreniminin sonuçları nasıl optimize ettiğini ispatlarken, reklam grupları ile yapılan sadeleştirmenin altında makine öğreniminin yer aldığı da açıklanmış oldu. Günün neler getireceğini bilemese de zorlukları yenmek için neye ihtiyacı olduğunu bilme imkanına sahip olduklarını belirten uzmanlar, veri kullanımını güçlendirmek için pazarlama stratejilerinin merkezine kullanıcıları almak kadar, kampanya yaklaşımlarında makine öğreniminden gelişen şekilde farklı kitlelere uyumluluk sağlamak gerektiğini de DenizBank projeleri aracılığıyla tüm bankacılık dünyasına göstermiş oldu.