4 façons dont les données alternatives améliorent les entreprises Fintech en APAC

Diverses catégories d’entreprises de technologie financière – Acheter maintenant, payer plus tard (BNPL), prêts numériques, paiements et recouvrements – exploitent de plus en plus de modèles prédictifs construits à l’aide de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour prendre en charge les fonctions commerciales essentielles telles que la prise de décision en matière de risques.

D’après une rapport Selon Grand View Research, Inc., la taille du marché mondial de l’IA dans les technologies financières devrait atteindre 41.16 milliards de dollars américains d’ici 2030, avec une croissance annuelle composée (TCAC) de 19.7 % dans la seule Asie-Pacifique de 2022 à 2030.

Le succès de l'IA dans la fintech, ou dans toute autre entreprise, dépend de la capacité d'une organisation à faire des prédictions précises basées sur des données.

Bien que les données internes (données de première partie) doivent être prises en compte dans les modèles d'IA, ces données ne parviennent souvent pas à capturer les fonctionnalités prédictives critiques, ce qui entraîne une sous-performance de ces modèles. Dans ces situations, données alternatives et l'enrichissement des fonctionnalités peut créer un avantage puissant.

L'enrichissement des données first party avec des fonctionnalités hautement prédictives ajoute l'étendue, la profondeur et l'échelle nécessaires pour augmenter la précision des modèles d'apprentissage automatique.

Voici un aperçu de quatre stratégies d'enrichissement des données pour certains cas d'utilisation et processus que les entreprises de technologie financière peuvent exploiter pour développer leur activité et gérer les risques.

1. Améliorer les processus de vérification de la connaissance de votre client (KYC)

De manière générale, toutes les entreprises de technologie financière peuvent bénéficier d’une mise en œuvre de KYC basée sur l’IA, avec suffisamment de données et un modèle hautement prédictif.

Les entreprises Fintech peuvent envisager d’enrichir leurs données internes avec des données alternatives à grande échelle et de haute qualité à comparer avec les entrées des clients, telles que l’adresse, pour aider à vérifier l’identité du client.

Ces informations générées par la machine peuvent être plus précises que les informations manuelles et servir de couche de protection contre les erreurs humaines et peuvent également accélérer l'intégration des clients.

La vérification précise et en temps quasi réel peut contribuer à améliorer l'expérience utilisateur globale, ce qui à son tour augmente les taux de conversion des clients.

2. Améliorer la modélisation des risques pour améliorer la disponibilité du crédit

De nombreuses entreprises de technologie financière proposent du crédit à la consommation via des cartes de crédit virtuelles ou des portefeuilles électroniques et souvent avec un système de paiement ultérieur.

Les cinq dernières années ont vu l’émergence rapide de ces entreprises, la majorité étant implantée sur des marchés émergents tels que l’Asie du Sud-Est et l’Amérique latine, où la disponibilité du crédit parmi la population en général est limitée.

Étant donné que la majorité des candidats ne disposent pas de cotes de crédit traditionnelles, cette nouvelle génération de fournisseurs de crédit doit utiliser différentes méthodes pour évaluer les risques et prendre rapidement des décisions d'acceptation ou de refus.

En réponse à cela, ces entreprises construisent leurs propres modèles d'évaluation des risques qui remplacent la notation des risques traditionnelle en utilisant des données alternatives, souvent provenant de fournisseurs de données tiers. Cette méthode produit des modèles qui agissent comme des proxys des marqueurs de risque traditionnels.

En tirant parti de la puissance de l’IA et des données alternatives sur les consommateurs, il est possible d’évaluer le risque avec un niveau de précision comparable à celui des agences d’évaluation du crédit traditionnelles.

3. Comprendre les clients de grande valeur pour atteindre des prospects similaires

Les données de première partie se limitent généralement aux interactions des consommateurs avec l'entreprise qui les collecte.

Les données alternatives peuvent être particulièrement précieuses lorsqu’elles sont utilisées pour approfondir la compréhension qu’a une fintech de ses meilleurs clients. Cela permet aux entreprises de se concentrer sur le service aux publics qui génèrent la plus grande valeur.

Cela leur permet également d’identifier des audiences similaires de prospects partageant les mêmes caractéristiques.

Par exemple, les entreprises de technologie financière qui offrent une certaine forme de crédit peuvent utiliser une modélisation prédictive pour dresser le portrait de leurs clients les plus rentables, puis évaluer les consommateurs en fonction de leur adéquation à ces attributs.

Pour y parvenir, ils combinent leurs données internes avec des fonctionnalités prédictives tierces telles que les étapes de la vie, les intérêts et les intentions de voyage.

Ce modèle peut être utilisé pour atteindre de nouveaux publics ayant la plus grande probabilité de se transformer en clients à forte valeur ajoutée.

4. Alimenter les modèles d'affinité avec des informations comportementales uniques

La modélisation d'affinité est similaire à la modélisation des risques décrite ci-dessus. Mais alors que la modélisation des risques détermine la probabilité de résultats indésirables tels que des défauts de crédit, la modélisation d’affinité prédit la probabilité de résultats souhaités, comme l’acceptation d’une offre.

Plus précisément, l’analyse d’affinité aide les entreprises de technologie financière à déterminer quels clients sont les plus susceptibles d’acheter d’autres produits et services en fonction de leur historique d’achat, de leurs données démographiques ou de leur comportement individuel.

Ces informations permettent des ventes croisées, des ventes incitatives, des programmes de fidélité et des expériences personnalisées plus efficaces, conduisant les clients vers de nouveaux produits et des mises à niveau de services.

Ces modèles d'affinité, comme les modèles de risque de crédit décrits ci-dessus, sont construits en appliquant l'apprentissage automatique aux données des consommateurs.

Il est parfois possible de créer ces modèles à l'aide de données de première partie contenant des détails tels que l'historique des achats et des données sur le comportement financier, mais ces données sont de plus en plus courantes parmi les services financiers.

Pour construire des modèles d'affinité avec une plus grande portée et précision, les entreprises de technologie financière peuvent combiner leurs données avec des informations comportementales uniques telles que l'utilisation des applications et les intérêts en dehors de leur environnement pour comprendre quels clients ont la propension à acheter de nouvelles offres, ainsi que recommander la meilleure solution. produit qui correspond à leurs préférences.

L’analyse de rentabilisation des données et de l’IA dans la Fintech

Si vous n’adoptez pas bientôt un plan visant à exploiter les données alternatives et l’IA dans votre entreprise de technologie financière, vous serez probablement laissé pour compte.

Indice mondial d'adoption de l'IA IBM 2022 indique que 35 % des entreprises ont déclaré aujourd'hui utiliser l'IA dans leur activité, et 42 % supplémentaires ont déclaré qu'elles exploraient l'IA.

Dans une tribu rapport Fintech Five by Five, 70 % des fintechs utilisent déjà l'IA, avec une adoption plus large attendue d'ici 2025. 90 % d'entre elles utilisent des API et 38 % des personnes interrogées pensent que la plus grande application future de l'IA sera la prédiction du comportement des consommateurs.

Quel que soit le produit ou le service proposé, les consommateurs modernes s'attendent de plus en plus à des expériences intelligentes et personnalisées qui accompagnent l'accès aux données, la modélisation prédictive, l'IA et l'automatisation du marketing.