4 tapaa vaihtoehtoinen data parantaa fintech-yrityksiä APAC-alueella

Useat fintech-yritysryhmät – Osta nyt, maksa myöhemmin (BNPL), digitaalinen lainaus, maksut ja perintä – hyödyntävät yhä enemmän tekoälyn ja koneoppimisen avulla rakennettuja ennakoivia malleja tukemaan ydinliiketoimintoja, kuten riskipäätösten tekemistä.

Mukaan raportti Grand View Research, Inc:n mukaan fintech-markkinoiden koon maailmanlaajuisen tekoälyn odotetaan saavuttavan 41.16 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuoteen 2030 mennessä ja kasvavan 19.7 %:n vuosittaisella kasvuvauhdilla pelkästään Aasian ja Tyynenmeren alueella vuosina 2022–2030.

Tekoälyn menestys fintechissä tai missä tahansa liiketoiminnassa riippuu organisaation kyvystä tehdä tarkkoja ennusteita tietojen perusteella.

Vaikka sisäiset tiedot (ensimmäisen osapuolen tiedot) on otettava huomioon tekoälymalleissa, nämä tiedot eivät usein pysty kaappaamaan kriittisiä ennakoivia ominaisuuksia, mikä aiheuttaa näiden mallien tehokkuuden. Näissä tilanteissa, vaihtoehtoisia tietoja ja ominaisuuksien rikastaminen voi luoda voimakkaan edun.

Ensimmäisen osapuolen tietojen rikastaminen erittäin ennakoivilla ominaisuuksilla lisää tarvittavaa leveyttä, syvyyttä ja mittakaavaa, joita tarvitaan koneoppimismallien tarkkuuden lisäämiseen.

Tässä on katsaus neljään tiedon rikastusstrategiaan tietyille käyttötapauksille ja prosesseille, joita fintech-yritykset voivat hyödyntää kasvattaakseen liiketoimintaansa ja hallitakseen riskejä.

1. Asiakkaasi tuntemisen (KYC) vahvistusprosessien parantaminen

Yleensä kaikki fintech-yritykset voivat hyötyä tekoälypohjaisesta KYC-toteutuksesta, jossa on riittävästi tietoa ja erittäin ennakoiva malli.

Fintech-yritykset voivat tarkastella sisäisten tietojensa rikastamista laajamittaisella, korkealaatuisella vaihtoehtoisella tiedolla, jota voidaan verrata asiakkaiden syötteisiin, kuten osoitteeseen, asiakkaan henkilöllisyyden vahvistamiseksi.

Nämä koneellisesti luodut oivallukset voivat olla tarkempia kuin manuaaliset ja toimivat suojakerroksena inhimillisiltä virheiltä ja voivat myös nopeuttaa asiakkaiden käyttöönottoa.

Tarkka ja lähes reaaliaikainen vahvistus voi auttaa parantamaan yleistä käyttökokemusta, mikä puolestaan ​​parantaa asiakkaiden tulosprosentteja.

2. Riskimallinnuksen tehostaminen luoton saatavuuden parantamiseksi

Monet fintech-yritykset tarjoavat kulutusluottoja virtuaalisten luottokorttien tai e-lompakoiden kautta ja usein myös maksa myöhemmin -järjestelmällä.

Nämä yhtiöt ovat nousseet nopeasti viimeisten viiden vuoden aikana, ja enemmistö on kehittyvillä markkinoilla, kuten Kaakkois-Aasiassa ja Latinalaisessa Amerikassa, joissa luoton saatavuus laajemman väestön keskuudessa on rajallinen.

Koska suurimmalla osalla hakijoista puuttuu perinteiset luottopisteet, tämän uudenlaisen luotonantajan on käytettävä erilaisia ​​​​menetelmiä riskin arvioinnissa ja nopeassa hyväksymis- tai hylkäyspäätöksessä.

Vastauksena tähän nämä yritykset rakentavat omia riskinarviointimallejaan, jotka syrjäyttävät perinteisen riskipisteytyksen käyttämällä vaihtoehtoisia tietoja, jotka usein hankitaan kolmansilta osapuolilta. Tämä menetelmä tuottaa malleja, jotka toimivat perinteisten riskimarkkereiden prokseina.

Tekoälyn ja vaihtoehtoisten kuluttajatietojen tehoa hyödyntämällä on mahdollista arvioida riskejä perinteisten luottotoimistojen kanssa verrattavalla tarkkuudella.

3. Arvokkaiden asiakkaiden ymmärtäminen samanlaisten mahdollisuuksien saavuttamiseksi

Ensimmäisen osapuolen tiedot rajoittuvat yleensä kuluttajien vuorovaikutukseen niitä keräävän yrityksen kanssa.

Vaihtoehtoinen data voi olla erityisen arvokasta, kun sitä käytetään syventämään fintechin ymmärrystä parhaista asiakkaistaan. Näin yritykset voivat keskittyä palvelemaan yleisöä, joka tuottaa suurimman arvon.

Se antaa heille myös mahdollisuuden tunnistaa samankaltaisia ​​yleisöjä, joilla on samat ominaisuudet.

Esimerkiksi fintech-yritykset, jotka tarjoavat jonkinlaista luottoa, voivat käyttää ennakoivaa mallintamista rakentaakseen muotokuvia arvokkaimmista asiakkaistaan ​​ja arvioida sitten kuluttajia niiden sopivuuden perusteella näihin ominaisuuksiin.

Tämän saavuttamiseksi he yhdistävät sisäiset tietonsa kolmannen osapuolen ennakoiviin ominaisuuksiin, kuten elämänvaiheet, kiinnostuksen kohteet ja matkustusaikeet.

Tätä mallia voidaan käyttää uusien yleisöjen tavoittamiseen, joilla on suurin todennäköisyys muuttua arvokkaiksi asiakkaiksi.

4. Affiniteettimallien tehostaminen ainutlaatuisilla käyttäytymistutkimuksilla

Affiniteettimallinnus on samanlainen kuin edellä kuvattu riskimallinnus. Mutta vaikka riskimallinnus määrittää ei-toivottujen tulosten, kuten luottohäiriöiden, todennäköisyyden, affiniteettimallinnus ennustaa toivottujen tulosten, kuten tarjouksen hyväksymisen, todennäköisyyden.

Erityisesti affiniteettianalyysi auttaa fintech-yrityksiä määrittämään, mitkä asiakkaat todennäköisimmin ostavat muita tuotteita ja palveluita ostohistoriansa, väestörakenteensa tai yksilöllisen käyttäytymisensä perusteella.

Nämä tiedot mahdollistavat tehokkaamman ristiinmyynnin, lisämyynnin, kanta-asiakasohjelmat ja henkilökohtaiset kokemukset, mikä johtaa asiakkaat uusiin tuotteisiin ja palvelupäivityksiin.

Nämä affiniteettimallit, kuten yllä kuvatut luottoriskimallit, on rakennettu soveltamalla koneoppimista kuluttajatietoihin.

Joskus on mahdollista luoda näitä malleja käyttämällä ensimmäisen osapuolen tietoja, jotka sisältävät yksityiskohtia, kuten historiallisia ostoja ja taloudellisen käyttäytymisen tietoja, mutta nämä tiedot ovat yhä yleisempiä rahoituspalveluiden keskuudessa.

Luodakseen affiniteettimalleja suuremman kattavuuden ja tarkkuuden saavuttamiseksi fintech-yritykset voivat yhdistää tietonsa ainutlaatuisiin käyttäytymistietoihin, kuten sovellusten käyttöön ja kiinnostuksen kohteisiin ympäristönsä ulkopuolella, jotta he ymmärtävät, millä asiakkailla on taipumus ostaa uusia tarjouksia, sekä suositellaan seuraavaksi parhaita. tuotteen, joka vastaa heidän mieltymyksiään.

Datan ja tekoälyn liiketoimintatapaus Fintechissä

Jos et ota pian käyttöön suunnitelmaa vaihtoehtoisten tietojen ja tekoälyn hyödyntämiseksi fintech-yrityksessäsi, jäät todennäköisesti jälkeen.

IBM Global AI Adoption Index 2022 sanoo, että 35 % yrityksistä on ilmoittanut käyttävänsä tekoälyä liiketoiminnassaan, ja lisäksi 42 % ilmoitti tutkivansa tekoälyä.

Heimossa raportti Fintech Five by Five, 70 % fintechistä käyttää jo tekoälyä, ja laajempaa käyttöönottoa odotetaan vuoteen 2025 mennessä. 90 % heistä käyttää API:ita ja 38 % vastaajista uskoo, että tekoälyn suurin tuleva sovellus tulee olemaan kuluttajien käyttäytymisen ennustaminen.

Tarjottavasta tuotteesta tai palvelusta riippumatta nykyaikaiset kuluttajat odottavat älykkäitä, henkilökohtaisia ​​kokemuksia, jotka liittyvät tietojen saatavuuteen, ennakoivaan mallinnukseen, tekoälyyn ja markkinoinnin automaatioon.