4 روشی که داده های جایگزین باعث بهبود شرکت های فین تک در APAC می شود

دسته‌های مختلف شرکت‌های فین‌تک – اکنون بخرید، دیرتر بپردازید (BNPL)، وام‌دهی دیجیتال، پرداخت‌ها و مجموعه‌ها – به طور فزاینده‌ای از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده ساخته‌شده با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پشتیبانی از عملکردهای اصلی کسب‌وکار مانند تصمیم‌گیری ریسک استفاده می‌کنند.

با توجه به گزارش توسط Grand View Research, Inc، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی جهانی در اندازه بازار فین‌تک تا سال 41.16 به 2030 میلیارد دلار برسد که با نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) 19.7 درصد تنها در آسیا و اقیانوسیه از سال 2022 تا 2030 رشد می‌کند.

موفقیت هوش مصنوعی در فین‌تک یا هر کسب‌وکاری در این زمینه، به توانایی سازمان برای پیش‌بینی دقیق بر اساس داده‌ها بستگی دارد.

در حالی که داده‌های داخلی (داده‌های شخص اول) باید در مدل‌های هوش مصنوعی لحاظ شوند، این داده‌ها اغلب نمی‌توانند ویژگی‌های پیش‌بینی حیاتی را ثبت کنند و باعث می‌شوند این مدل‌ها عملکرد ضعیفی داشته باشند. در این مواقع، داده های جایگزین و غنی سازی ویژگی می تواند یک مزیت قدرتمند ایجاد کند.

غنی‌سازی داده‌های شخص اول با ویژگی‌های بسیار پیش‌بینی، وسعت، عمق و مقیاس لازم را برای افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین اضافه می‌کند.

در اینجا نگاهی به چهار استراتژی غنی‌سازی داده برای موارد و فرآیندهای خاص استفاده می‌کنیم که شرکت‌های فین‌تک می‌توانند برای رشد کسب‌وکار خود و مدیریت ریسک از آنها استفاده کنند.

1. بهبود فرآیندهای تأیید مشتری خود (KYC).

به طور کلی، همه شرکت‌های فین‌تک می‌توانند از اجرای KYC مبتنی بر هوش مصنوعی با داده‌های کافی و یک مدل بسیار پیش‌بینی‌کننده بهره ببرند.

شرکت‌های فین‌تک می‌توانند به غنی‌سازی داده‌های داخلی خود با داده‌های جایگزین در مقیاس بزرگ و با کیفیت بالا برای مقایسه با ورودی‌های مشتری، مانند آدرس، برای کمک به تأیید هویت مشتری نگاه کنند.

این بینش‌های تولید شده توسط ماشین می‌توانند دقیق‌تر از نمونه‌های دستی باشند و به عنوان لایه‌ای از محافظت در برابر خطای انسانی عمل کنند و همچنین می‌توانند ورود مشتری را سرعت بخشند.

راستی‌آزمایی دقیق و تقریباً هم‌زمان می‌تواند به بهبود تجربه کلی کاربر کمک کند که به نوبه خود نرخ تبدیل مشتری را افزایش می‌دهد.

2. تقویت مدل‌سازی ریسک برای بهبود در دسترس بودن اعتبار

بسیاری از شرکت‌های فین‌تک اعتبار مصرف‌کننده را از طریق کارت‌های اعتباری مجازی یا کیف‌پول‌های الکترونیکی و اغلب اوقات، با طرح پرداخت دیرتر ارائه می‌کنند.

در پنج سال گذشته شاهد ظهور سریع این شرکت‌ها بوده‌ایم که اکثریت آن‌ها در بازارهای نوظهور مانند آسیای جنوب شرقی و آمریکای لاتین هستند، جایی که اعتبار محدودی در میان جمعیت گسترده‌تر وجود دارد.

از آنجایی که اکثر متقاضیان فاقد امتیازات اعتباری سنتی هستند، این نوع جدید ارائه دهنده اعتبار باید از روش های مختلفی برای ارزیابی ریسک و اتخاذ تصمیمات پذیرش یا رد سریع استفاده کند.

در پاسخ به این، این شرکت‌ها در حال ساخت مدل‌های ارزیابی ریسک خود هستند که با استفاده از داده‌های جایگزین، که اغلب از ارائه‌دهندگان داده شخص ثالث تهیه می‌شوند، جایگزین امتیازدهی ریسک سنتی می‌شوند. این روش مدل هایی را تولید می کند که به عنوان نماینده نشانگرهای ریسک سنتی عمل می کنند.

با استفاده از قدرت هوش مصنوعی و داده های جایگزین مصرف کننده، ارزیابی ریسک با سطحی از دقت قابل مقایسه با دفاتر اعتباری سنتی امکان پذیر است.

3. درک مشتریان با ارزش بالا برای دستیابی به مشتریان بالقوه مشابه

داده های شخص اول معمولاً محدود به تعاملات مصرف کنندگان با کسب و کار جمع آوری آن می شود.

زمانی که برای تعمیق درک فین تک از بهترین مشتریانش استفاده می شود، داده های جایگزین می توانند بسیار ارزشمند باشند. این به کسب و کارها اجازه می دهد تا روی خدمت به مخاطبانی تمرکز کنند که بیشترین ارزش را دارند.

همچنین آنها را قادر می سازد تا مخاطبان مشابه مشتریان بالقوه را شناسایی کنند که ویژگی های مشابهی دارند.

برای مثال، شرکت‌های فین‌تک که نوعی اعتبار ارائه می‌کنند ممکن است از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای ساختن پرتره‌هایی از مشتریان با ارزش خود استفاده کنند و سپس مشتریان را بر اساس تناسب آنها با این ویژگی‌ها امتیاز دهند.

برای رسیدن به این هدف، آنها داده های داخلی خود را با ویژگی های پیش بینی شخص ثالث مانند مراحل زندگی، علایق و قصد سفر ترکیب می کنند.

از این مدل می توان برای دستیابی به مخاطبان جدید با بیشترین احتمال تبدیل شدن به مشتریان با ارزش استفاده کرد.

4. تقویت مدل های وابستگی با بینش رفتاری منحصر به فرد

مدل‌سازی تمایل مشابه مدل‌سازی ریسک است که در بالا توضیح داده شد. اما در حالی که مدل‌سازی ریسک احتمال نتایج ناخواسته مانند نکول اعتباری را تعیین می‌کند، مدل‌سازی تمایلی احتمال نتایج مطلوب مانند پذیرش پیشنهاد را پیش‌بینی می‌کند.

به طور خاص، تجزیه و تحلیل وابستگی به شرکت‌های فین‌تک کمک می‌کند تا بر اساس تاریخچه خرید، جمعیت‌شناسی یا رفتار فردی آن‌ها، تعیین کنند که کدام مشتریان بیشتر به محصولات و خدمات دیگر خرید می‌کنند.

این اطلاعات برنامه‌های فروش متقابل، افزایش فروش، وفاداری و تجربیات شخصی‌سازی شده مؤثرتری را ممکن می‌سازد و مشتریان را به سمت محصولات و خدمات جدید ارتقا می‌دهد.

این مدل‌های وابسته، مانند مدل‌های ریسک اعتباری که در بالا توضیح داده شد، با استفاده از یادگیری ماشین بر روی داده‌های مصرف‌کننده ساخته می‌شوند.

گاهی اوقات می توان این مدل ها را با استفاده از داده های شخص اول حاوی جزئیاتی مانند خریدهای تاریخی و داده های رفتار مالی ایجاد کرد، اما این داده ها به طور فزاینده ای در بین خدمات مالی رایج است.

برای ساخت مدل‌های وابستگی با دسترسی و دقت بیشتر، شرکت‌های فین‌تک می‌توانند داده‌های خود را با بینش‌های رفتاری منحصربه‌فرد مانند استفاده از اپلیکیشن و علایق خارج از محیط خود ترکیب کنند تا بفهمند چه مشتریانی تمایل به خرید پیشنهادات جدید دارند، و همچنین بهترین‌های بعدی را توصیه کنند. محصولی که با ترجیحات آنها مطابقت دارد.

مورد تجاری برای داده ها و هوش مصنوعی در فین تک

اگر به زودی برنامه ای برای استفاده از داده های جایگزین و هوش مصنوعی در شرکت فین تک خود اتخاذ نکنید، احتمالاً عقب خواهید ماند.

شاخص پذیرش جهانی هوش مصنوعی IBM 2022 می‌گوید 35 درصد از شرکت‌ها امروز گزارش داده‌اند که از هوش مصنوعی در تجارت خود استفاده می‌کنند و 42 درصد دیگر نیز گزارش داده‌اند که در حال بررسی هوش مصنوعی هستند.

در یک قبیله گزارش فین‌تک پنج در پنج، 70 درصد فین‌تک‌ها در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند که انتظار می‌رود تا سال 2025 پذیرش گسترده‌تری داشته باشد. 90 درصد از آنها از API استفاده می‌کنند و 38 درصد از پاسخ‌دهندگان فکر می‌کنند بزرگترین کاربرد آینده هوش مصنوعی پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده خواهد بود.

صرف نظر از محصول یا خدماتی که ارائه می‌شود، مصرف‌کنندگان مدرن انتظار تجربه‌های هوشمند و شخصی‌شده را دارند که همراه با دسترسی به داده‌ها، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، هوش مصنوعی و اتوماسیون بازاریابی است.