Databricks verkündet, dass die Discovery Bank, eine Universalbank mit über zwei Millionen Konten, die Databricks-Data-Intelligence-Platform nutzt, um ihr „ shared-value banking model “ anzubieten. Mit der offenen, einheitlichen Plattform von Databricks hat die Discovery Bank ihre Fähigkeit verbessert, schnelle und zuverlässige Datenprodukte zu erstellen sowie hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, die positive Bankgewohnheiten belohnen.
Die Herausforderung: Volumen und Geschwindigkeit von Daten zu verwalten
Die Discovery Bank wurde 2019 gegründet. Das Shared-Value-Banking-Modell bietet Anreize für Kunden, positive finanzielle Gewohnheiten zu pflegen, was ein detailliertes Verständnis ihres Verhaltens erfordert. Die lokale Umgebung des Unternehmens hatte jedoch Schwierigkeiten, mit dem Volumen und der Geschwindigkeit der erforderlichen Daten Schritt zu halten.
Discovery Bank benötigte einen datengesteuerten Ansatz mit ausgefeilten Erkenntnissen und Analysen. Nach der Evaluierung einer Reihe von Unternehmensdatenplattformen entschied sich die Bank für die skalierbare Data-Intelligence-Platform von Databricks, um Kundendaten aufzubereiten und anzureichern. Die Data-Intelligence-Platform würde es der Discovery Bank auch ermöglichen, organisatorische Ziele wie eine verbesserte Zusammenarbeit zu vereinheitlichen und hyper-personalisierte Anwendungsfälle wie gezielte Marketingstrategien durchzuführen.
Einführung der Data-Intelligence-Platform
Discovery Bank entschied sich für die Standardisierung und Konsolidierung seiner Daten, des maschinellen Lernens (ML) und der künstlichen Intelligenz (KI) auf der vereinheitlichten Databricks-Data-Intelligence-Platform. Die zentralisierte Plattform von Databricks verschaffte der Discovery Bank einen umfassenden Überblick über ihre Daten und transformative Technologie, was zu einer Verbesserung der Zeit bis zu Erkenntnissen, der Zeit bis zur Produktion und datengestützter Innovation führte und eine Investitionsrendite von mehr als 500 Prozent ergab. Andere Erfolge umfassen:
- Verbesserte Datenverarbeitung: Datenexperten können jetzt maßgeschneiderte Daten- und Modellierungspipelines sicher und nahtlos einbinden. Die Datenverarbeitungszeiten sind 20-mal schneller, von neun Stunden auf unter 10 Minuten, und die Zeiten für die Erstellung und Implementierung von Datenprodukten sind 5-mal schneller.
- Automatisierte Workflows: Delta Lake ist die optimierte Speicherschicht, die die Grundlage für Tabellen in einem Lakehouse auf Databricks bildet. Mit Delta Lake nutzt die Discovery Bank automatisierte Workflows zur Planung von ETL-Pipelines, die Rohdaten schnell konsolidieren und aufbereiten.
- Verstärkte Governance und Collaboration: MLflow ist eine Open-Source Plattform, die beim Aufbau von Modellen und generativen KI-Applikationen hilft. Mit MLflow, gewährleistet Discovery Bank die Qualität des Modells und erstellt die Modellanforderungen für die Governance. Discovery Bank nutzt außerdem den Databricks-Unity-Catalog um die Data Lineage, den Tabellenverlauf und die Zugriffskontrollen zu verwalten, unterstützt die teamübergreifende Zusammenarbeit und bietet ein beispielloses Maß an Daten- und KI-Governance.
„Die Databricks Data-Intelligence-Platform ermöglicht es kleinen Teams, schneller und kostengünstiger hochwertige Datenprodukte zu erstellen als alles andere, was wir zuvor ausprobiert oder gemacht haben. Sie ist einfach zu bedienen, schnell und leicht zu verwalten“, sagt Stuart Emslie, Head of Actuarial und Data Science bei der Discovery Bank.
Aufbau eines Next-Best-Action Frameworks
Ein zentralisiertes Datenökosystem ermöglicht es der Discovery Bank, granulare Einblicke in die Kunden zu gewinnen und einen Verhaltens-Fingerabdruck für jeden Kunden zu erstellen. Dieser Fingerabdruck dient als Grundlage für die Segmentierung im Rahmen von Marketingstrategien, die Preisgestaltung und das Risikomanagement, die Kundenbetreuung und das Betrugsmanagement sowie für Initiativen zur Verhaltensänderung im Rahmen der Next-Best-Action (NBA) der Discovery Bank. Das NBA-Framework der Discovery Bank hat zu einer 40-prozentigen Steigerung der Wirksamkeit ihrer Engagement-Initiativen geführt und wurde in die Kundenbetreuung integriert, wobei die Agenten mit KI-generierten Kommunikationsvorlagen unterstützt werden.
„Ein zentralisiertes NBA-System ist von entscheidender Bedeutung, da es uns ermöglicht, sinnvolle und personalisierte Interaktionen mit unseren Kunden zu schaffen. Indem wir die Bedürfnisse, Vorlieben und die finanzielle Gesundheit unserer Kunden verstehen, können wir unsere Produkte und Dienstleistungen auf eine Weise kommunizieren, die auf den Kunden zugeschnitten ist. Dadurch unterstützen wir ihn auf seinem Weg zu einem besseren finanziellen Wohlergehen und zur Belohnung für einen guten Umgang mit seinem Geld mit unserem Programm zur Verhaltensänderung namens Vitality Money”, sagt Nic Salmon, Chief Product Officer bei der Discovery Bank.
„Die Bereitstellung hyperpersonalisierter, datengesteuerter Erlebnisse war noch nie so wichtig für die finanzielle Gesundheit und die Bedürfnisse der Kunden”, sagt Yannis Daubin, VP Südeuropa, Israel, Naher Osten und Afrika bei Databricks. „Mit der Data Intelligence Platform, die als Single Source of Truth fungiert, hat die Discovery Bank einen unglaublichen Return on Investment erzielt und kann nun sowohl ihre Mitarbeiter als auch ihre Kunden besser bedienen.“
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