Comment le géant indonésien BNPL tire parti de la science des données pour stimuler l'innovation

La science des données et l'apprentissage automatique comptent parmi les concepts commerciaux les plus complexes et les plus importants aujourd'hui. Et de nombreuses entreprises, quel que soit leur créneau, comptent sur eux pour offrir une meilleure expérience utilisateur à leurs clients.

Mais quel rôle la science des données et l'apprentissage automatique jouent-ils dans le développement de systèmes financiers innovants, en particulier dans des pays comme l'Indonésie ?

Le manque de données sur les antécédents de crédit combiné à l'utilisation importante des téléphones mobiles en Indonésie représente un endroit idéal pour les entreprises de technologie financière pour fournir des solutions financières avancées et conviviales aux consommateurs.

Dans ce nouvel article concernant notre nouveau projet épisode de Data Point of View, Laurie Hood, directrice du marketing chez Mobilewalla, s'est entretenue avec Joel Samuel, vice-président, ingénieur en apprentissage automatique, chez FinAccel, la société mère de la plateforme indonésienne Buy Now, Pay Later (BNPL) Kredivo.

Ils ont discuté de l'importance de l'apprentissage automatique et de la science des données pour atteindre les objectifs commerciaux et offrir une meilleure expérience utilisateur, des défis liés à la recherche de spécialistes de la science des données, du développement des technologies financières et du commerce électronique en Asie du Sud-Est, et de l'essence de commencer petit.

Informations clés du podcast

Il y a deux raisons principales pour fournir de meilleures solutions en Indonésie

Joël et FinAccel visent à fournir de meilleures solutions fintech au marché indonésien pour deux raisons.

« Le premier est la faible pénétration des cartes de crédit en Indonésie. Il n'y a que 17 millions de cartes de crédit par rapport à notre population, qui est d'environ 250 millions aujourd'hui. Ainsi, il n'y a que 0.07 cartes de crédit par habitant. C'est vraiment bas. Le second est la forte pénétration des téléphones mobiles.

Actuellement, l'Indonésie compte plus de 119 millions de téléphones portables. C'est presque 0.8 téléphone mobile par habitant. Donc, c'est un endroit idéal. Vous avez un téléphone portable, mais vous n'avez pas de carte de crédit.

Nous croyons en « échouez vite et apprenez vite ».

Joël et son équipe croient fermement que les projets doivent se faire petit à petit. De cette façon, même si vous échouez, vous aurez la possibilité d'apprendre rapidement de votre erreur.

« Nous pouvons repérer s'il y a quelque chose qui ne va pas avec le modèle que nous avons mis en production. Nous croyons aussi vraiment à « échouer rapidement et apprendre rapidement ».

On pousse toujours la production petit à petit pour voir l'effet et l'impact du modèle. Donc, nous commençons par les choses simples et les petites choses.

Selon Joël,

"Le commerce électronique est en plein essor en Indonésie, et le pays compte trois ou quatre "licornes" qui ont commencé sur la base du commerce électronique. L'un des défis du commerce électronique, non seulement en Indonésie, mais partout dans le monde, est l'abandon de panier.

Et ce problème concerne davantage les options de paiement ou les canaux de paiement. La plupart des gens abandonnent le panier parce qu'ils ont des problèmes avec le paiement - c'est le sweet spot de FinAccel. »

En ce qui concerne le point de vue de la science des données par la haute direction, Joel a partagé que "depuis le début, nous avons eu l'adhésion du plus haut niveau, en pensant que si nous voulons perturber le meilleur acteur du marché, comme la banque ou la société multi-finance qui est déjà là, la seule chose que nous pouvons faire est d'introduire la méthodologie de la science des données.

Il a expliqué qu'ils résolvaient le problème d'une meilleure manière parce que la haute direction de l'entreprise est convaincue que la science des données est une grande opportunité.

"Mais même si nous avons déjà défini notre objectif ou l'initiative qui vient de la direction, nous devons prouver que nous pouvons livrer cette initiative ou l'adhésion à la toute première unité."

Un défi pour les équipes de science des données consiste à établir la confiance organisationnelle. Chez FinAccel, l'équipe a eu des réunions régulières avec le COO et le PDG au cours des deux premières années, l'équipe était en place pour présenter ses résultats.

Ils ont également un bon flux de travail et un bon cadre de surveillance afin qu'ils puissent rapidement repérer s'il y a quelque chose qui ne va pas avec un modèle qui a été poussé en production.

Joel et son équipe ont renforcé la confiance en commençant par un petit problème, en passant rapidement à la production, puis en voyant rapidement les résultats.

De cette façon, la direction peut voir immédiatement l'impact de son approche de la science des données.

Regardez le podcast Data Point of View de Mobilewalla avec Laurie Hood et Joel Samuel ici.