Kuidas Indoneesia BNPL hiiglane kasutab andmeteadust innovatsiooni edendamiseks

Andmeteadus ja masinõpe on tänapäeval ühed kõige keerulisemad, kuid samas olulised ärikontseptsioonid. Ja paljud ettevõtted sõltuvad nende nišist, et pakkuda oma klientidele paremat kasutuskogemust.

Kuid millist rolli mängivad andmeteadus ja masinõpe uuenduslike finantssüsteemide arendamisel, eriti sellistes riikides nagu Indoneesia?

Krediidiajaloo andmete puudumine koos mobiiltelefonide ulatusliku kasutamisega Indoneesias on fintech-ettevõtetele suurepärane koht täiustatud kasutajasõbralike finantslahenduste pakkumisel.

Selle episood Mobilewalla turundusjuht Laurie Hood rääkis Indoneesia Osta kohe, maksa hiljem (BNPL) platvormi Kredivo emaettevõtte FinAccel masinõppeinseneri juhi Joel Samueliga.

Nad arutasid masinõppe ja andmeteaduse tähtsust ärieesmärkide saavutamisel ja parema kasutuskogemuse pakkumisel, väljakutseid andmeteaduse spetsialistide leidmisel, fintechi ja e-kaubanduse arendamist Kagu-Aasias ning väikese alustamise olemust.

Podcasti peamised ülevaated

Indoneesias paremate lahenduste pakkumisel on kaks peamist põhjust

Joel ja Finaakiline eesmärk on pakkuda Indoneesia turule paremaid fintech-lahendusi kahel põhjusel.

„Esimene on krediitkaartide madal levik Indoneesias. Krediitkaarte on meie rahvaarvuga võrreldes vaid 17 miljonit, mis on tänapäeval umbes 250 miljonit. Seega on elaniku kohta ainult 0.07 krediitkaarti. See on tõesti madal. Teine on mobiiltelefonide suur levik.

Praegu on Indoneesias enam kui 119 miljonit mobiiltelefoni. See on peaaegu 0.8 mobiiltelefoni elaniku kohta. Nii et see on armas koht. Sul on mobiiltelefon, aga sul pole krediitkaarti.

Me usume, et "ära kuku kiiresti ja õpi kiiresti".

Joel ja tema meeskond usuvad kindlalt, et projekte tuleks teha vähehaaval. Nii on teil isegi ebaõnnestumise korral võimalus oma veast kiiresti õppida.

"Me saame märgata, kui mudelil, mille tootmisse lükkasime, on midagi valesti. Usume väga ka põhimõtet „Edu kiiresti ja õpi kiiresti”.

Tootmist lükkame alati vähehaaval, et näha mudeli mõju ja mõju. Niisiis, alustame lihtsatest asjadest ja väikestest asjadest.

Joeli sõnul

"Indoneesias õitseb e-kaubandus ja riigis on kolm või neli "ükssarvikut", mis said alguse e-kaubandusest. Üks e-kaubandusega seotud väljakutseid, mitte ainult Indoneesias, vaid kogu maailmas, on käru hülgamine.

Ja see probleem puudutab rohkem maksevõimalusi või maksekanaleid. Enamik inimesi hülgab käru, kuna neil on maksmisega probleeme – see on FinAcceli parim koht.

Seoses kõrgema juhtkonna vaatega andmeteadusele jagas Joel, et „algusest peale oleme sisseostnud tipptasemelt, mõeldes, et kui tahame häirida turu parimat tegijat, näiteks panka või Multifinantsettevõte, mis on juba olemas, on üks asi, mida me teha saame, on andmeteaduse metoodika kasutuselevõtt.

Ta selgitas, et nad lahendavad probleemi paremini, sest ettevõtte tippjuhtkond usub, et andmeteadus on suur võimalus.

"Kuid kuigi oleme oma eesmärgi või tippjuhtkonna algatuse juba määratlenud, peame tõestama, et suudame selle algatuse või sisseostu juba esimeses üksuses ellu viia."

Andmeteaduse meeskondade väljakutse on organisatsiooni usalduse loomine. FinAccelis kohtus meeskond regulaarselt tegevjuhi ja tegevjuhiga kahe esimese aasta jooksul, kus meeskond oma tulemusi tutvustas.

Neil on ka hea jälgimise töövoog ja raamistik, et nad saaksid kiiresti tuvastada, kui tootmisse viidud mudeliga on midagi valesti.

Joel ja tema meeskond on loonud enesekindluse, alustades väikesest probleemist, liikudes kiiresti tootmisse ja nägedes seejärel kiiresti tulemusi.

Nii näeb juhtkond kohe oma andmeteadusliku lähenemisviisi mõju.

Vaadake Mobilewalla Data Point of View taskuhäälingusaadet, kus osalevad Laurie Hood ja Joel Samuel siin.