Tilores AI Produktfunktionen
Übersicht
Tilores AI ist eine API-gesteuerte Lösung, die darauf ausgelegt ist, verstreute Kundendaten in Echtzeit zu vereinheitlichen. Sie ermöglicht Unternehmen, eine umfassende, einheitliche Kundensicht über verschiedene Quellsysteme hinweg zu erstellen und damit Echtzeitlösungen für Risikomanagement, Betrugserkennung, personalisierte digitale Erlebnisse sowie zur Unterstützung von Generative AI-Anwendungen ohne umfangreichen Entwicklungsaufwand bereitzustellen.
Hauptzweck und Zielgruppe
- Hauptzweck: Bereitstellung einer Echtzeit-Plattform zur einheitlichen Kundendatenverarbeitung, die Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen bereinigt, normalisiert und integriert, um sie für verschiedene Geschäftsbereiche zugänglich und nutzbar zu machen.
- Zielgruppe: Datengetriebene Unternehmen, Firmen mit Fokus auf Risiko- und Betrugsmanagement, Customer-Experience-Teams, Marketingabteilungen sowie Entwickler, die GenAI-Anwendungen entwickeln und präzise, einheitliche Kundendaten benötigen.
Funktionsdetails und Arbeitsweise
- Customer 360 View: Wandelt isolierte Kundendaten in ein einheitliches Profil um und synchronisiert vollständige Profile zurück zu den jeweiligen Quellsystemen der Abteilungen, um Kundenservice, interne Abstimmung und Produktentwicklung zu verbessern.
- Customer Risk Management: Ermöglicht Echtzeitabfragen der vereinheitlichten Kundendaten zur Erkennung von Betrug bereits bei der Kontoeröffnung, indem neue Anmeldungen mit bestehenden Kunden verglichen oder Beziehungen zu anderen Kontoinhabern aufgedeckt werden.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) für LLMs: Verbessert die Leistung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) durch Bereitstellung einer Echtzeit-Fuzzy-Suche auf strukturierten Daten, wodurch LLMs genaue, relevante und einheitliche Kunden- oder Unternehmensdaten abrufen können, um kontextbezogene Antworten zu liefern.
- Skalierbare Datenvereinigung: Vereinheitlicht sowohl neue als auch historische Kundendaten und unterstützt die Entwicklung neuer Anwendungsfälle.
- Automatisierte Datensynchronisation: Synchronisiert automatisch vereinheitlichte Kundendaten zurück zu allen Quellsystemen, um Entwicklungsaufwand und Komplexität zu reduzieren.
- Transparente Datenprozesse: Bietet nachvollziehbare Begründungen für jedes Profilzusammenführen oder Beziehungsmapping mit anpassbaren Parametern, die an die Geschäftsanforderungen angepasst werden können.
- Datenbereinigung und -normalisierung: Sämtliche Kundendaten werden vor der Integration bereinigt, normalisiert und angereichert, um einem einheitlichen Schema zu entsprechen.
- API-First-Ansatz: Nutzt eine global verteilte GraphQL-API zur Anbindung der Quellsysteme.
- Vorgefertigte Konnektoren: Verfügt über vorgefertigte Konnektoren für bekannte Plattformen wie Salesforce, HubSpot und Snowflake.
Vorteile für den Nutzer
- Verbesserte Datenkonsistenz: Überwindet Herausforderungen durch inkonsistente, unvollständige und veraltete Kundendaten.
- Verbesserte Entscheidungsgrundlage: Bietet eine einheitliche Sicht für bessere Abstimmung, Planung und Reporting im gesamten Unternehmen.
- Reduzierte Entwicklungskomplexität: Vereinfachung der Datenvereinigung und -verwaltung ohne umfangreiche individuelle Entwicklung.
- Echtzeiteinblicke: Ermöglicht den Echtzeitzugriff auf vereinheitlichte Kundendaten für sofortige Aktionen und Analysen.
- Betrugsprävention: Unterstützt proaktive Betrugserkennung bereits bei der Kontoeröffnung.
- Personalisierte Kundenerlebnisse: Fördert die Bereitstellung hochgradig personalisierter digitaler Erlebnisse.
- Optimierung von GenAI-Anwendungen: Versorgt LLMs mit präzisen und kontextbezogenen Kundendaten zur Verbesserung von Leistung und Relevanz.
- Operative Effizienz: Ermöglicht es internen Abteilungen, eigenständig mit ihren Kundendaten zu arbeiten und Berichte zu erstellen, wodurch die Abhängigkeit von Data-Analytics-Teams oder Entwicklerressourcen reduziert wird.
Kompatibilität und Integration
- API-Integration: Primäre Integrationsmethode über eine global verteilte GraphQL-API.
- Vorgefertigte Konnektoren: Direkte Integration in bekannte Plattformen wie Salesforce, HubSpot und Snowflake.
- Datenaufnahme: Unterstützt die Aufnahme neuer und historischer Kundendaten.
- Datensynchronisation: Kann vereinheitlichte Daten zurück in verschiedene Quellsysteme der Abteilungen synchronisieren.
Kundenfeedback und Fallstudien
- Banxware-Fallstudie: Zeigte eine Reduzierung des manuellen Aufwands für Kreditentscheidungen bei Kunden um 99 % durch Vereinheitlichung verstreuter Kundendaten, was interne Berichte, Kreditrisikobewertung und Betrugsprävention bei der Anmeldung verbesserte.
Zugriff und Aktivierung
- Kostenlose Testphase: Nutzer können die Plattform kostenlos ausprobieren.
- Datenberatung anfragen: Option für Unternehmen, eine Datenberatung für maßgeschneiderte Lösungen anzufordern.
- Anmeldung: Bestehende Nutzer können sich in ihre Konten einloggen.
- API-Zugang: Zugriff auf die Plattformfunktionen erfolgt primär über die API.
