4 উপায়ে বিকল্প ডেটা APAC-তে Fintech কোম্পানিগুলির উন্নতি করছে৷

ফিনটেক ফার্মগুলির বিভিন্ন বিভাগ - এখন কিনুন, পরে পে করুন (BNPL), ডিজিটাল ঋণ, অর্থপ্রদান এবং সংগ্রহ - ক্রমবর্ধমানভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে তৈরি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিকে ব্যবহার করছে যা ঝুঁকির সিদ্ধান্ত নেওয়ার মতো মূল ব্যবসায়িক কাজগুলিকে সমর্থন করে৷

একটি মতে রিপোর্ট গ্র্যান্ড ভিউ রিসার্চ, Inc. দ্বারা, 41.16 থেকে 2030 সালের মধ্যে শুধুমাত্র এশিয়া-প্যাসিফিক অঞ্চলে 19.7% চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হার (CAGR) বৃদ্ধি পেয়ে 2022 সাল নাগাদ ফিনটেক বাজারের আকারে বিশ্বব্যাপী AI US$2030 বিলিয়নে পৌঁছবে বলে আশা করা হচ্ছে।

ফিনটেক বা সেই বিষয়ে যেকোন ব্যবসায় AI-এর সাফল্য ডেটার উপর ভিত্তি করে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি সংস্থার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে।

যদিও অভ্যন্তরীণ ডেটা (প্রথম-পক্ষের ডেটা) AI মডেলগুলিতে ফ্যাক্টর করা প্রয়োজন, এই ডেটা প্রায়শই সমালোচনামূলক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করতে ব্যর্থ হয়, যার ফলে এই মডেলগুলি কম পারফর্ম করে। এই পরিস্থিতিতে, বিকল্প তথ্য এবং বৈশিষ্ট্য সমৃদ্ধকরণ একটি শক্তিশালী সুবিধা স্থাপন করতে পারে।

অত্যন্ত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশিষ্ট্য সহ প্রথম পক্ষের ডেটা সমৃদ্ধ করা মেশিন লার্নিং মডেলগুলির নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় প্রস্থ, গভীরতা এবং স্কেল যোগ করে।

এখানে কিছু নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্রক্রিয়াগুলির জন্য চারটি ডেটা সমৃদ্ধকরণ কৌশল দেখুন যা ফিনটেক কোম্পানিগুলি তাদের ব্যবসা বৃদ্ধি করতে এবং ঝুঁকি পরিচালনা করতে পারে।

1. আপনার গ্রাহককে জানুন (KYC) যাচাইকরণ প্রক্রিয়া উন্নত করা

সাধারণত, সমস্ত ফিনটেক কোম্পানিগুলি পর্যাপ্ত ডেটা এবং একটি উচ্চ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল সহ AI-চালিত KYC বাস্তবায়ন থেকে উপকৃত হতে পারে।

ফিনটেক কোম্পানিগুলি গ্রাহকের পরিচয় যাচাই করতে সাহায্য করার জন্য গ্রাহকের ইনপুট যেমন ঠিকানার সাথে তুলনা করার জন্য তাদের অভ্যন্তরীণ ডেটা বড় আকারের, উচ্চ মানের বিকল্প ডেটা দিয়ে সমৃদ্ধ করার দিকে নজর দিতে পারে।

এই মেশিন-উত্পাদিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি ম্যানুয়ালগুলির চেয়ে আরও নির্ভুল হতে পারে এবং মানব ত্রুটির বিরুদ্ধে সুরক্ষার স্তর হিসাবে কাজ করতে পারে এবং গ্রাহকের অনবোর্ডিংকেও গতি দিতে পারে৷

সঠিক এবং কাছাকাছি রিয়েল-টাইম যাচাইকরণ সামগ্রিক ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে যা গ্রাহকের রূপান্তর হারকে বাড়িয়ে তোলে।

2. ক্রেডিট প্রাপ্যতা উন্নত করার জন্য ঝুঁকি মডেলিং উন্নত করা

অনেক ফিনটেক ফার্ম ভার্চুয়াল ক্রেডিট কার্ড বা ই-ওয়ালেটের মাধ্যমে গ্রাহকদের ক্রেডিট প্রদান করে এবং প্রায়শই, পরবর্তীতে বেতনের স্কিম সহ।

দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া এবং লাতিন আমেরিকার মতো উদীয়মান বাজারের সংখ্যাগরিষ্ঠতা সহ গত পাঁচ বছরে এই কোম্পানিগুলির দ্রুত উত্থান দেখা গেছে, যেখানে বৃহত্তর জনসংখ্যার মধ্যে ঋণের সীমিত প্রাপ্যতা রয়েছে।

যেহেতু বেশিরভাগ আবেদনকারীর প্রথাগত ক্রেডিট স্কোরের অভাব রয়েছে, তাই ক্রেডিট প্রদানকারীর এই নতুন প্রজাতিকে অবশ্যই ঝুঁকি মূল্যায়ন করতে এবং দ্রুত গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যানের সিদ্ধান্ত নিতে বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে।

এর প্রতিক্রিয়া হিসাবে, এই সংস্থাগুলি তাদের নিজস্ব ঝুঁকি মূল্যায়ন মডেল তৈরি করছে যা বিকল্প ডেটা ব্যবহার করে প্রথাগত ঝুঁকির স্কোরিং প্রতিস্থাপন করে, প্রায়শই তৃতীয় পক্ষের ডেটা সরবরাহকারীদের কাছ থেকে পাওয়া যায়। এই পদ্ধতিটি এমন মডেল তৈরি করে যা ঐতিহ্যগত ঝুঁকি চিহ্নিতকারীর প্রক্সি হিসেবে কাজ করে।

AI এবং বিকল্প ভোক্তা ডেটার শক্তি ব্যবহার করে, ঐতিহ্যগত ক্রেডিট ব্যুরোগুলির সাথে তুলনীয় নির্ভুলতার স্তরের সাথে ঝুঁকি মূল্যায়ন করা সম্ভব।

3. অনুরূপ সম্ভাবনায় পৌঁছানোর জন্য উচ্চ-মূল্যের গ্রাহকদের বোঝা

প্রথম পক্ষের ডেটা সাধারণত এটি সংগ্রহকারী ব্যবসার সাথে গ্রাহকদের মিথস্ক্রিয়াতে সীমাবদ্ধ থাকে।

বিকল্প ডেটা বিশেষভাবে মূল্যবান হতে পারে যখন ফিনটেক এর সেরা গ্রাহকদের বোঝার গভীরতর করতে ব্যবহার করা হয়। এটি ব্যবসাগুলিকে দর্শকদের পরিবেশন করার উপর ফোকাস করার অনুমতি দেয় যা সর্বাধিক মান চালনা করে।

এটি তাদের একই বৈশিষ্ট্যগুলি ভাগ করে এমন সম্ভাবনার চেহারার শ্রোতাদের সনাক্ত করার ক্ষমতা দেয়৷

উদাহরণ স্বরূপ, ফিনটেক ফার্মগুলি যেগুলি কিছু ধরণের ক্রেডিট প্রদান করে তারা তাদের সর্বোচ্চ-মূল্যের গ্রাহকদের প্রতিকৃতি তৈরি করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং নিয়োগ করতে পারে এবং তারপরে এই বৈশিষ্ট্যগুলির বিরুদ্ধে তাদের উপযুক্ততার ভিত্তিতে গ্রাহকদের স্কোর করতে পারে।

এটি অর্জন করতে, তারা তাদের অভ্যন্তরীণ ডেটাকে তৃতীয় পক্ষের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে একত্রিত করে যেমন জীবনের পর্যায়, আগ্রহ এবং ভ্রমণের অভিপ্রায়।

এই মডেলটি নতুন শ্রোতাদের কাছে পৌঁছানোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে যাতে উচ্চ-মূল্যের গ্রাহকে পরিণত হওয়ার সম্ভাবনা থাকে।

4. অনন্য আচরণগত অন্তর্দৃষ্টি সহ অ্যাফিনিটি মডেলগুলিকে শক্তিশালী করা৷

অ্যাফিনিটি মডেলিং উপরে বর্ণিত ঝুঁকি মডেলিংয়ের অনুরূপ। কিন্তু ঝুঁকি মডেলিং যখন ক্রেডিট ডিফল্টের মতো অবাঞ্ছিত ফলাফলের সম্ভাবনা নির্ধারণ করে, তখন অ্যাফিনিটি মডেলিং অফার গ্রহণের মতো পছন্দসই ফলাফলের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয়।

বিশেষত, অ্যাফিনিটি বিশ্লেষণ ফিনটেক কোম্পানিগুলিকে তাদের কেনার ইতিহাস, জনসংখ্যা বা ব্যক্তিগত আচরণের উপর ভিত্তি করে কোন গ্রাহকরা অন্যান্য পণ্য এবং পরিষেবাগুলি কেনার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করে৷

এই তথ্যটি আরও কার্যকর ক্রস-সেলিং, আপসেলিং, লয়ালটি প্রোগ্রাম এবং ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা সক্ষম করে, গ্রাহকদের নতুন পণ্য এবং পরিষেবা আপগ্রেডের দিকে নিয়ে যায়।

এই অ্যাফিনিটি মডেলগুলি, উপরে বর্ণিত ক্রেডিট রিস্ক মডেলগুলির মতো, ভোক্তা ডেটাতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করে তৈরি করা হয়৷

কখনও কখনও ঐতিহাসিক ক্রয় এবং আর্থিক আচরণের ডেটার মতো বিবরণ সহ প্রথম-পক্ষের ডেটা ব্যবহার করে এই মডেলগুলি তৈরি করা সম্ভব, তবে এই ডেটা আর্থিক পরিষেবাগুলির মধ্যে ক্রমবর্ধমান সাধারণ।

বৃহত্তর নাগালের সাথে এবং নির্ভুলতার সাথে অ্যাফিনিটি মডেলগুলি তৈরি করতে, ফিনটেক সংস্থাগুলি তাদের ডেটাকে অনন্য আচরণগত অন্তর্দৃষ্টি যেমন অ্যাপ ব্যবহার এবং তাদের পরিবেশের বাইরে আগ্রহের সাথে একত্রিত করতে পারে যাতে বুঝতে পারে কোন গ্রাহকদের নতুন অফার কেনার প্রবণতা রয়েছে এবং সেইসাথে পরবর্তী সেরাটির সুপারিশ করতে পারে। পণ্য যা তাদের পছন্দের সাথে মেলে।

ফিনটেক-এ ডেটা এবং এআই-এর ব্যবসার ক্ষেত্রে

আপনি যদি শীঘ্রই আপনার ফিনটেক কোম্পানিতে বিকল্প ডেটা এবং AI ব্যবহার করার পরিকল্পনা গ্রহণ না করেন, তাহলে সম্ভবত আপনি পিছিয়ে থাকবেন।

আইবিএম গ্লোবাল এআই অ্যাডপশন ইনডেক্স 2022 বলেছেন যে 35% কোম্পানি আজ তাদের ব্যবসায় AI ব্যবহার করে রিপোর্ট করেছে, এবং অতিরিক্ত 42% রিপোর্ট করেছে যে তারা AI অন্বেষণ করছে।

একটি উপজাতিতে রিপোর্ট ফিনটেক ফাইভ বাই ফাইভ, 70% ফিনটেক ইতিমধ্যেই 2025 সালের মধ্যে প্রত্যাশিত বৃহত্তর গ্রহণের সাথে AI ব্যবহার করছে৷ তাদের মধ্যে 90% API ব্যবহার করে এবং 38% উত্তরদাতারা মনে করেন AI এর সবচেয়ে বড় ভবিষ্যত প্রয়োগ হবে ভোক্তা আচরণের পূর্বাভাস৷

পণ্য বা পরিষেবা যাই হোক না কেন, আধুনিক ভোক্তারা স্মার্ট, ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা আশা করতে আসছেন যা ডেটা অ্যাক্সেস, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং, এআই এবং বিপণন অটোমেশনের সাথে আসে।