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Statistiken

Biete durch persönliche Statistiken eine bessere Banking-Experience

Banking-Experience mit Mehrwert

Mach aus Finanzdaten Informationen, die die Kunden tatsächlich verstehen und umsetzen können – so unterstützt Du sie bei der Kontrolle ihrer persönlichen Finanzen.

Zusammenhänge im Ausgabeverhalten erkennen

Unsere Statistiken bieten nicht nur einen Mehrwert für Deine Kunden, sondern helfen Dir auch, Insights über das Ausgabeverhalten und Marktpräferenz deiner Kunden hinzuzuziehen, um Angebote zu personalisieren.

Mach Dich unentbehrlich für Deine Kunden

Die Kategorisierung von Tink zieht Schlüsse aus individuellen Präferenzen. So werden die Statistiken mit der Zeit immer relevanter und sorgen für eine bessere Kundenbindung.

Statistiken, die immer besser werden

Die Machine-Learning-Modelle von Tink werden auf Grundlage der Kundenpräferenzen ständig weiterentwickelt. Hier findest Du Beispiele für verwertbare Ergebnisse, die Du Deinen Kunden mithilfe unserer Datenauswertungen bieten kannst: 

  • Automatische Sortierung der monatlichen Ausgaben nach Kategorie 

  • Ausgaben im Laufe der Zeit

  • Aufschlüsselung der einzelnen Ausgaben pro Kategorie

  • Echtzeit-Informationen darüber, wie viel Einkommen Kunden für die Rücklagenbildung am Ende des Monats zur Verfügung steht

  • Prognosen für die Zukunft basierend auf den aktuellen Ausgabegewohnheiten

Offer a better banking experience with easy-to-understand financial statistics. Give insights based on several data points using Tink’s machine-learning models.
Offer a better banking experience with easy-to-understand financial statistics. Give insights based on several data points using Tink’s machine-learning models.

Statistiken, die immer besser werden

Die Machine-Learning-Modelle von Tink werden auf Grundlage der Kundenpräferenzen ständig weiterentwickelt. Hier findest Du Beispiele für verwertbare Ergebnisse, die Du Deinen Kunden mithilfe unserer Datenauswertungen bieten kannst: 

  • Automatische Sortierung der monatlichen Ausgaben nach Kategorie 

  • Ausgaben im Laufe der Zeit

  • Aufschlüsselung der einzelnen Ausgaben pro Kategorie

  • Echtzeit-Informationen darüber, wie viel Einkommen Kunden für die Rücklagenbildung am Ende des Monats zur Verfügung steht

  • Prognosen für die Zukunft basierend auf den aktuellen Ausgabegewohnheiten

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