ফিনটেক-এ এআই মডেলের নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য ডেটা সমৃদ্ধকরণ কী

ডেটা সমৃদ্ধকরণ, বাহ্যিক উত্স থেকে প্রাপ্ত প্রাসঙ্গিক, প্রাসঙ্গিক ডেটা সহ অভ্যন্তরীণ ডেটা বাড়ানোর প্রক্রিয়া, আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) তে তাদের বিনিয়োগ থেকে সর্বাধিক লাভ করতে চায়, যাতে তারা আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করতে পারে এবং সিঙ্গাপুর-ভিত্তিক ভোক্তা বুদ্ধিমত্তা সমাধান প্রদানকারী মোবাইলওয়ালা বলেছেন, সিদ্ধান্ত গ্রহণের উন্নতি করুন।

একটি ইন নতুন কাগজ ডেটা-কেন্দ্রিক এআই সহ ফিনটেকের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিং নির্ভুলতার শিরোনাম, ফার্মটি অনুসন্ধান করে যে কেন ডেটার গুণমান, প্রস্থ এবং গভীরতা ব্যবসার জন্য সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ এবং কীভাবে ডেটা সমৃদ্ধকরণ এবং ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং ফিনটেক-এ AIকে উপকৃত করে।

গবেষণাপত্রের মতে, যদিও AI-র সাথে সম্পর্কিত বেশিরভাগ মনোযোগ জটিল ML কৌশল এবং রিফাইনিং অ্যালগরিদম কোডের উপর মনোনিবেশ করে, আর্থিক পরিষেবা প্রদানকারীদের জন্য এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা মডেলিং নির্ভুলতার পূর্বাভাস দিতে আরও বেশি প্রভাবশালী হতে পারে।

কাগজটি ক্রেডিট রেটিংকে একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে উল্লেখ করেছে যেখানে আবেদনকারীদের কাছ থেকে সরাসরি সংগ্রহ করা তথ্য প্রায়ই সম্ভাব্য খেলাপিদের ফিল্টার করতে এবং জালিয়াতি রোধ করতে অপর্যাপ্ত। পরিবর্তে, আবেদনকারীদের কাছ থেকে সংগৃহীত ডেটা আরও সঠিক ক্রেডিট মূল্যায়ন সক্ষম করার জন্য অবস্থান, জনসংখ্যা এবং আচরণের ধরণ এবং আরও অনেক কিছুর মতো অতিরিক্ত তথ্য দিয়ে সমৃদ্ধ করা উচিত, কাগজটি বলে।

মোবাইলওয়ালার প্রতিষ্ঠাতা, সিইও এবং চেয়ারম্যান অনিন্দ্য দত্ত এই বছরের শুরুতে এই বিবৃতিগুলির প্রতিধ্বনি করেছেন৷ ফিনটেক নিউজ সিঙ্গাপুর অনিন্দ্য আয়োজিত ফিনটেক ফায়ারসাইড এশিয়া প্যানেল আলোচনা চলাকালীন বলেছেন যদিও কিছু তথ্য, যেমন পরিবারের বৈশিষ্ট্য এবং অ্যাপের ব্যস্ততা, ডিফল্ট হওয়ার প্রবণতা মূল্যায়নে মূল্যহীন বলে মনে হতে পারে, তারা আসলে ঋণ খেলাপি হওয়ার সম্ভাবনার ভবিষ্যদ্বাণী করে।

এক ডজনেরও বেশি এখন কিনুন, পরে অর্থপ্রদান করুন (বিএনপিএল) খেলোয়াড়রা মোবাইলওয়ালার ডেটার উপর নির্ভর করে ভোক্তাদের ডিফল্ট ঝুঁকির মূল্যায়নের পাশাপাশি ঋণ সংগ্রহের প্রক্রিয়াতে, তিনি উল্লেখ করেন যে তাদের বৃদ্ধি এবং সাফল্য আংশিকভাবে তাদের ব্যবহার করার ক্ষমতা থেকে উদ্ভূত হয়েছে। ঝুঁকি মূল্যায়নের জন্য বিকল্প ডেটা, শেষ পর্যন্ত প্রথাগত ক্রেডিট ডেটার অভাব যাদের কাছে ক্রেডিট অ্যাক্সেস প্রসারিত করে।

Freepik এর মাধ্যমে ছবি

মোবাইলওয়ালা, ভোক্তা বুদ্ধিমত্তার একজন নেতা, একটি সমৃদ্ধ ডেটাসেট সংগ্রহ করে, পরিষ্কার করে এবং প্রক্রিয়াজাত করে, যা তাদের গ্রাহকদের আরও ভালভাবে বুঝতে উদ্যোগগুলি ব্যবহার করতে পারে। ফাইন্যান্স সেক্টরে, কোম্পানিটি ইন্দোনেশিয়ার শীর্ষ BNPL ব্র্যান্ড Kredivo-এর পছন্দের সাথে কাজ করেছে, যাতে তারা তাদের গ্রাহকদের আরও উপযুক্তভাবে ভাগ করতে, গ্রাহকের অভিজ্ঞতা তৈরি করতে এবং অধিগ্রহণের পরে অন্যান্য ডিজিটাল সমাধান ক্রস-সেল করতে দেয়।

ফাইনান্স সেক্টরে তৃতীয় পক্ষের ডেটা এবং ডেটা সমৃদ্ধকরণ কৌশলগুলির জন্য ক্রমবর্ধমান চাহিদা শিল্পে AI-এর ক্রমবর্ধমান গ্রহণের পিছনে আসে।

বৈশিষ্ট্যযুক্ত চিত্র ক্রেডিট: Freepik থেকে সম্পাদিত এখানে এবং এখানে