ロイヤル・バンク・オブ・カナダ

顧客に即した金融サービスを作成し、1,700万人の顧客との関係を深化

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クライアントの期待は、カジュアルでカスタマイズされた挨拶や時折のタイムリーなオファーから、顧客体験が関係を深め、組織よりも顧客の利益を優先するものへとシフトしています。

ロイヤル・バンク・オブ・カナダ(RBC)は、北米を代表する多様な金融サービス企業の1つであり、個人および商業銀行、ウェルスマネジメント、保険、投資家、資本市場の商品とサービスをグローバルに提供しています。彼らはカナダ最大の銀行の1つであるだけでなく、世界最大の銀行の1つです(2019年『Fortune』誌の「世界のトップ企業500社」で世界で256位にランクされています)。

RBCは、世界で最も信頼され成功している金融機関の1つであるために、常にクライアントを第一に考え、クライアントの繁栄とコミュニティの繁栄を保証します。 

彼らは、データと分析の助けを借りて、卓越した顧客体験を生み出し、顧客とのつながりを維持し、銀行が彼らの生活で果たす役割を再考しています。何百万もの顧客を抱える顧客体験を変革し、関係を深めるには、データをまとめて意思決定を推進するAIエンジンに燃料を供給する必要があります。プロジェクトチームは、RBCが適切にDNA(Data&Analytics)と呼んでいる分析エコシステムを充実させることに専念しています。

数字で見るRBC

326億
総収入
(2019年度)
1,700万
クライアント
1,400+
36
部門
Ahmed El-Kays

Ahmed El-Kays データアーキテクチャ担当シニアディレクター

RBCでのAhmad El-Kaysの責任には、エンタープライズデータと分析アーキテクチャ、エンタープライズデータモデリング、エンタープライズデータ分析、メタデータエンジニアリングが含まれます。過去2年間、AhmadはRBCデータ知識チームの構築を任されており、現在60人を超えるデータおよび分析の専門家からなる組織を率いています。現在の役職に就く前は、ScotiabankのエンタープライズアーキテクチャグループおよびRBCのエンタープライズ情報管理に従事していました。彼はモントリオールのマギル大学でコンピュータサイエンスの理学修士を取得しています。

意思決定を改善するためのプロセスの自動化

「今後数年間の目的は、AIによって通知されるすべてのクライアントとのやり取りにあります。AIは、AIを使用して、クライアントのニーズが何であるかではなく、ニーズが何であるかに応じてクライアントにサービスを提供します。」

Ahmed El-Kays、Royal Bank of Canada(RBC)のデータアーキテクチャ担当シニアディレクター

Teradata Vantageの分析に頼っている基幹業務

個人と商用の 銀行取引

ウェルスマネジメント

保険

アンチマネーロンダリング/詐欺

CRMシステム

部門

コールセンター

販売

RBCのように大規模で洗練された組織の場合、最新のエンタープライズ分析エコシステムを有効にするには、ビジネスクリティカルなアクティビティをサポートするための多次元のスケーラビリティが必要です。

スケーラブルなクエリの同時実行性、複雑さ、データ容量、高度なスキーマ、データの鮮度、および混合ワークロードを通じて、将来の主要な銀行は、単一のスケーラブルなディメンションだけでなく、すべてのディメンションにわたってハイパースケールのパフォーマンスを要求します。 

RBCのデータオーケストレーションは、顧客を1つのセグメントとして扱います

「ビジネスは、クライアントに洞察を提供し、その場で関連するオファリングを提供し、トランザクションの実行中に洞察やアドバイスを提供する必要があります。たとえば、お客様が当社ウェブサイトで住宅ローンを探しているとき、当社は銀行に関連するものではなく、お客様に関連する方法でサービスを提供したいと思っています。」

企業規模で実行されるテラデータの最新のデータ分析プラットフォームの助けを借りて、RBCは将来にわたって支配的な企業であり続けます。

RBCは意思決定を自動化して、顧客体験を変革し、1,700万人のクライアントとの関係を深めています。銀行は、顧客とその事業を行うコミュニティにさらに大きな価値を生み出すために、人々とパートナーの想像力と洞察を解き放ち続けています。 

「DNAには、データウェアハウスとデータレイクの両方にある銀行で最も豊富なデータセットがあります。リアルタイムデータを使用することで、クライアント企業がやろうとしていることに関連する多くのデータサービスを提供できます。マシンラーニングに基づいてレコメンダーエンジンを立ち上げ、当社が持っているデータを活用して、その周りにモデルを構築し、商用アカウントマネージャーにクライアントに提供する適切な情報を提供しました。これまでは、関連性があるという裏付けがある情報ではなく、関連性があるだろうと考えた情報でした。」

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