4 طرق تعمل البيانات البديلة على تحسين شركات التكنولوجيا المالية في منطقة آسيا والمحيط الهادئ

تستفيد فئات مختلفة من شركات التكنولوجيا المالية - اشتر الآن وادفع لاحقًا (BNPL) والإقراض الرقمي والمدفوعات والتحصيل - بشكل متزايد من النماذج التنبؤية التي تم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدعم وظائف الأعمال الأساسية مثل اتخاذ القرارات بشأن المخاطر.

ووفقا ل تقرير من قبل Grand View Research، Inc. ، من المتوقع أن يصل حجم سوق التكنولوجيا المالية العالمية إلى 41.16 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 19.7٪ في منطقة آسيا والمحيط الهادئ وحدها من عام 2022 إلى عام 2030.

يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية ، أو أي عمل تجاري في هذا الشأن ، على قدرة المؤسسة على إجراء تنبؤات دقيقة بناءً على البيانات.

بينما تحتاج البيانات الداخلية (بيانات الطرف الأول) إلى أخذها في الاعتبار في نماذج الذكاء الاصطناعي ، غالبًا ما تفشل هذه البيانات في التقاط الميزات التنبؤية الهامة ، مما يتسبب في ضعف أداء هذه النماذج. في هذه الحالات ، بيانات بديلة وإثراء الميزات يمكن أن يؤسسا ميزة قوية.

يضيف إثراء بيانات الطرف الأول بميزات تنبؤية عالية الاتساع والعمق والحجم الضروريين لزيادة دقة نماذج التعلم الآلي.

فيما يلي نظرة على أربع استراتيجيات لإثراء البيانات لحالات استخدام معينة والعمليات التي يمكن لشركات التكنولوجيا المالية الاستفادة منها لتنمية أعمالها وإدارة المخاطر.

1. تحسين عمليات التحقق من اعرف عميلك (KYC)

بشكل عام ، يمكن لجميع شركات التكنولوجيا المالية الاستفادة من تطبيق اعرف عميلك المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع بيانات كافية ونموذج تنبؤي للغاية.

يمكن لشركات التكنولوجيا المالية أن تنظر في إثراء بياناتها الداخلية ببيانات بديلة واسعة النطاق وعالية الجودة لمقارنتها مع مدخلات العملاء ، مثل العنوان ، للمساعدة في التحقق من هوية العميل.

يمكن أن تكون هذه الرؤى التي يتم إنشاؤها آليًا أكثر دقة من الرؤى اليدوية وتكون بمثابة طبقة حماية ضد الخطأ البشري ويمكنها أيضًا تسريع عملية استيعاب العملاء.

يمكن أن يساعد التحقق الدقيق وشبه في الوقت الفعلي في تحسين تجربة المستخدم الإجمالية والتي بدورها تعزز معدلات تحويل العملاء.

2. تعزيز نمذجة المخاطر لتحسين توافر الائتمان

تقدم العديد من شركات التكنولوجيا المالية الائتمان الاستهلاكي عبر بطاقات الائتمان الافتراضية أو المحافظ الإلكترونية وفي كثير من الأحيان ، مع نظام الدفع لاحقًا.

شهدت السنوات الخمس الماضية ظهورًا سريعًا لهذه الشركات ، مع وجود معظمها في الأسواق الناشئة مثل جنوب شرق آسيا وأمريكا اللاتينية ، حيث يوجد توافر محدود للائتمان بين عموم السكان.

نظرًا لأن غالبية المتقدمين يفتقرون إلى درجات الائتمان التقليدية ، يجب على هذا النوع الجديد من مقدمي الائتمان استخدام طرق مختلفة لتقييم المخاطر واتخاذ قرارات قبول أو رفض سريعة.

واستجابةً لذلك ، تقوم هذه الشركات ببناء نماذج تقييم المخاطر الخاصة بها والتي تحل محل درجات المخاطر التقليدية باستخدام بيانات بديلة ، غالبًا ما يتم الحصول عليها من موفري بيانات الطرف الثالث. تنتج هذه الطريقة نماذج تعمل بمثابة وكلاء لعلامات الخطر التقليدية.

من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي وبيانات المستهلك البديلة ، من الممكن تقييم المخاطر بمستوى من الدقة يمكن مقارنته بمكاتب الائتمان التقليدية.

3. فهم العملاء ذوي القيمة العالية للوصول إلى عملاء محتملين مشابهين

عادةً ما تقتصر بيانات الطرف الأول على تفاعلات المستهلكين مع الشركة التي تجمعها.

يمكن أن تكون البيانات البديلة ذات قيمة خاصة عند استخدامها لتعميق فهم التكنولوجيا المالية لأفضل عملائها. يتيح ذلك للشركات التركيز على خدمة الجماهير التي تحقق أكبر قيمة.

كما أنه يمكّنهم من تحديد الجماهير المشابهة للآفاق التي تشترك في نفس الخصائص.

على سبيل المثال ، قد تستخدم شركات التكنولوجيا المالية التي تقدم نوعًا من الائتمان النمذجة التنبؤية لبناء صور لعملائها ذوي القيمة الأعلى ثم تصنيف المستهلكين بناءً على مدى ملاءمتهم لهذه السمات.

لتحقيق ذلك ، يقومون بدمج بياناتهم الداخلية مع ميزات تنبؤية خارجية مثل مراحل الحياة والاهتمامات ونية السفر.

يمكن استخدام هذا النموذج للوصول إلى جماهير جديدة مع احتمال أكبر للتحول إلى عملاء ذوي قيمة عالية.

4. تعزيز نماذج التقارب برؤى سلوكية فريدة

نمذجة التقارب مماثلة لنمذجة المخاطر الموصوفة أعلاه. ولكن بينما تحدد نماذج المخاطر احتمالية حدوث نتائج غير مرغوب فيها مثل التخلف عن سداد الائتمان ، فإن نمذجة التقارب تتنبأ باحتمالية النتائج المرجوة ، مثل قبول العرض.

على وجه التحديد ، يساعد تحليل التقارب شركات التكنولوجيا المالية على تحديد العملاء الأكثر احتمالية للشراء في المنتجات والخدمات الأخرى بناءً على تاريخ الشراء أو التركيبة السكانية أو السلوك الفردي.

تتيح هذه المعلومات المزيد من عمليات البيع المتقاطع والبيع الإضافي وبرامج الولاء والتجارب الشخصية الأكثر فعالية ، مما يقود العملاء إلى منتجات جديدة وترقيات الخدمة.

يتم إنشاء نماذج التقارب هذه ، مثل نماذج مخاطر الائتمان الموضحة أعلاه ، من خلال تطبيق التعلم الآلي على بيانات المستهلك.

في بعض الأحيان يكون من الممكن إنشاء هذه النماذج باستخدام بيانات الطرف الأول التي تحتوي على تفاصيل مثل المشتريات التاريخية وبيانات السلوك المالي ، ولكن هذه البيانات شائعة بشكل متزايد بين الخدمات المالية.

لإنشاء نماذج تقارب ذات مدى وصول ودقة أكبر ، يمكن لشركات التكنولوجيا المالية دمج بياناتها مع رؤى سلوكية فريدة مثل استخدام التطبيقات والاهتمامات خارج بيئتها لفهم العملاء الذين لديهم ميل لشراء عروض جديدة ، وكذلك التوصية بالأفضل التالي المنتج الذي يطابق تفضيلاتهم.

حالة الأعمال للبيانات والذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا المالية

إذا لم تتبنى خطة للاستفادة من البيانات البديلة والذكاء الاصطناعي في شركة التكنولوجيا المالية الخاصة بك قريبًا ، فمن المحتمل أن تتخلف عن الركب.

مؤشر آي بي إم العالمي للذكاء الاصطناعي 2022 ذكرت 35٪ من الشركات اليوم أنها تستخدم الذكاء الاصطناعي في أعمالها ، وأفادت 42٪ أخرى أنها تستكشف الذكاء الاصطناعي.

في قبيلة تقرير تستخدم Fintech Five by Five ، 70٪ من شركات التكنولوجيا المالية بالفعل الذكاء الاصطناعي مع توقع اعتماد أوسع بحلول عام 2025. يستخدم 90٪ منهم واجهات برمجة التطبيقات و 38٪ من المشاركين يعتقدون أن أكبر تطبيق مستقبلي للذكاء الاصطناعي سيكون تنبؤات بسلوك المستهلك.

بغض النظر عن المنتج أو الخدمة التي يتم تقديمها ، يتوقع المستهلكون الحديثون التجارب الذكية والشخصية التي تأتي جنبًا إلى جنب مع الوصول إلى البيانات والنمذجة التنبؤية والذكاء الاصطناعي وأتمتة التسويق.