4 formas en que los datos alternativos están mejorando las empresas Fintech en APAC

Varias categorías de empresas fintech (Compre ahora, pague después (BNPL), préstamos digitales, pagos y cobros) están aprovechando cada vez más los modelos predictivos creados con inteligencia artificial y aprendizaje automático para respaldar las funciones comerciales centrales, como la toma de decisiones de riesgo.

De acuerdo a una reporte por Grand View Research, Inc., se espera que el tamaño del mercado global de IA en fintech alcance los US$41.16 millones para 2030, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 19.7 % solo en Asia-Pacífico de 2022 a 2030.

El éxito de la IA en fintech, o en cualquier negocio, depende de la capacidad de una organización para hacer predicciones precisas basadas en datos.

Si bien los datos internos (datos propios) deben tenerse en cuenta en los modelos de IA, estos datos a menudo no logran capturar características predictivas críticas, lo que hace que estos modelos tengan un rendimiento inferior. En estas situaciones, datos alternativos y el enriquecimiento de características puede establecer una poderosa ventaja.

Enriquecer los datos propios con características altamente predictivas agrega la amplitud, la profundidad y la escala necesarias para aumentar la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aquí hay un vistazo a cuatro estrategias de enriquecimiento de datos para ciertos casos de uso y procesos que las empresas fintech pueden aprovechar para hacer crecer su negocio y administrar el riesgo.

1. Mejorar los procesos de verificación de Conozca a su cliente (KYC)

En general, todas las empresas fintech pueden beneficiarse de la implementación de KYC impulsada por IA con suficientes datos y un modelo altamente predictivo.

Las empresas Fintech pueden considerar enriquecer sus datos internos con datos alternativos a gran escala y de alta calidad para comparar con las entradas de los clientes, como la dirección, para ayudar a verificar la identidad del cliente.

Estos conocimientos generados por máquinas pueden ser más precisos que los manuales y sirven como una capa de protección contra errores humanos y también pueden acelerar la incorporación de clientes.

La verificación precisa y casi en tiempo real puede ayudar a mejorar la experiencia general del usuario, lo que a su vez aumenta las tasas de conversión de los clientes.

2. Mejorar el modelado de riesgos para mejorar la disponibilidad de crédito

Muchas empresas fintech ofrecen crédito al consumidor a través de tarjetas de crédito virtuales o monederos electrónicos y, a menudo, con un esquema de pago posterior.

Los últimos cinco años han visto un rápido surgimiento de estas empresas, la mayoría en mercados emergentes como el Sudeste Asiático y América Latina, donde existe una disponibilidad limitada de crédito entre la población en general.

Dado que la mayoría de los solicitantes carecen de puntajes crediticios tradicionales, esta nueva generación de proveedores de crédito debe usar diferentes métodos para evaluar el riesgo y tomar decisiones rápidas de aceptación o rechazo.

En respuesta a esto, estas empresas están construyendo sus propios modelos de evaluación de riesgos que reemplazan la puntuación de riesgo tradicional utilizando datos alternativos, a menudo obtenidos de proveedores de datos de terceros. Este método produce modelos que actúan como representantes de los marcadores de riesgo tradicionales.

Al aprovechar el poder de la IA y los datos alternativos del consumidor, es posible evaluar el riesgo con un nivel de precisión comparable al de las agencias de crédito tradicionales.

3. Comprender a los clientes de alto valor para llegar a prospectos similares

Los datos de primera mano generalmente se limitan a las interacciones de los consumidores con la empresa que los recopila.

Los datos alternativos pueden ser particularmente valiosos cuando se utilizan para profundizar la comprensión de una fintech de sus mejores clientes. Esto permite a las empresas centrarse en servir a las audiencias que generan el mayor valor.

También les permite identificar audiencias similares de prospectos que comparten las mismas características.

Por ejemplo, las empresas fintech que brindan algún tipo de crédito pueden emplear modelos predictivos para crear retratos de sus clientes de mayor valor y luego calificar a los consumidores en función de su ajuste con respecto a estos atributos.

Para lograrlo, combinan sus datos internos con funciones predictivas de terceros, como etapas de la vida, intereses e intención de viaje.

Este modelo se puede utilizar para llegar a nuevas audiencias con la mayor probabilidad de convertirse en clientes de alto valor.

4. Potenciar los modelos de afinidad con información única sobre el comportamiento

El modelo de afinidad es similar al modelo de riesgo descrito anteriormente. Pero mientras que el modelado de riesgos determina la probabilidad de resultados no deseados, como los incumplimientos crediticios, el modelo de afinidad predice la probabilidad de los resultados deseados, como la aceptación de ofertas.

Específicamente, el análisis de afinidad ayuda a las empresas fintech a determinar qué clientes tienen más probabilidades de comprar otros productos y servicios en función de su historial de compras, datos demográficos o comportamiento individual.

Esta información permite una venta cruzada, una venta adicional, programas de fidelización y experiencias personalizadas más eficaces, lo que lleva a los clientes a nuevos productos y actualizaciones de servicios.

Estos modelos de afinidad, al igual que los modelos de riesgo de crédito descritos anteriormente, se construyen aplicando el aprendizaje automático en los datos del consumidor.

A veces, es posible crear estos modelos utilizando datos propios que contienen detalles como compras históricas y datos de comportamiento financiero; sin embargo, estos datos son cada vez más comunes entre los servicios financieros.

Para construir modelos de afinidad con mayor alcance y precisión, las empresas de tecnología financiera pueden combinar sus datos con información de comportamiento única, como el uso de aplicaciones y los intereses fuera de su entorno, para comprender qué clientes tienen la propensión a comprar nuevas ofertas, así como recomendar la mejor opción. producto que coincida con sus preferencias.

El caso de negocios para datos e IA en Fintech

Si no adopta pronto un plan para aprovechar los datos alternativos y la IA en su empresa fintech, es probable que se quede atrás.

Índice de adopción de IA global de IBM 2022 dice que el 35% de las empresas de hoy han informado que usan IA en sus negocios, y un 42% adicional informó que están explorando la IA.

en una tribu reporte Fintech Five by Five, el 70 % de las fintech ya usan IA y se espera una adopción más amplia para 2025. El 90 % de ellas usa API y el 38 % de los encuestados piensa que la mayor aplicación futura de IA será la predicción del comportamiento del consumidor.

Independientemente del producto o servicio que se ofrezca, los consumidores modernos esperan experiencias inteligentes y personalizadas que vienen junto con el acceso a datos, modelos predictivos, IA y automatización de marketing.