4 तरीके वैकल्पिक डेटा APAC में फिनटेक कंपनियों में सुधार कर रहा है

फिनटेक फर्मों की विभिन्न श्रेणियां - अभी खरीदें, बाद में भुगतान करें (बीएनपीएल), डिजिटल उधार, भुगतान और संग्रह - जोखिम निर्णय लेने जैसे मुख्य व्यावसायिक कार्यों का समर्थन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग करके निर्मित भविष्य कहनेवाला मॉडल का तेजी से लाभ उठा रहे हैं।

एक के अनुसार रिपोर्ट ग्रैंड व्यू रिसर्च, इंक. द्वारा, फिनटेक बाजार के आकार में वैश्विक एआई 41.16 तक 2030 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जो 19.7 से 2022 तक अकेले एशिया-प्रशांत में 2030% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) से बढ़ रहा है।

फिनटेक या किसी भी व्यवसाय में एआई की सफलता डेटा के आधार पर सटीक भविष्यवाणी करने की संगठन की क्षमता पर निर्भर करती है।

जबकि आंतरिक डेटा (प्रथम-पक्ष डेटा) को AI मॉडल में शामिल करने की आवश्यकता होती है, यह डेटा अक्सर महत्वपूर्ण भविष्य कहनेवाला सुविधाओं को पकड़ने में विफल रहता है, जिससे ये मॉडल खराब प्रदर्शन करते हैं। इन स्थितियों में, वैकल्पिक डेटा और सुविधा संवर्धन एक शक्तिशाली लाभ स्थापित कर सकता है।

अत्यधिक भविष्य कहनेवाला सुविधाओं के साथ प्रथम पक्ष डेटा को समृद्ध करने से मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता बढ़ाने के लिए आवश्यक चौड़ाई, गहराई और पैमाना जुड़ जाता है।

यहां कुछ उपयोग के मामलों और प्रक्रियाओं के लिए चार डेटा संवर्धन रणनीतियों पर एक नज़र है, जिनका लाभ फिनटेक कंपनियां अपने व्यवसाय को बढ़ाने और जोखिम का प्रबंधन करने के लिए उठा सकती हैं।

1. अपने ग्राहक को जानिए (केवाईसी) सत्यापन प्रक्रियाओं में सुधार

आम तौर पर, सभी फिनटेक कंपनियां पर्याप्त डेटा और एक उच्च भविष्य कहनेवाला मॉडल के साथ एआई-संचालित केवाईसी कार्यान्वयन से लाभ उठा सकती हैं।

फिनटेक कंपनियां अपने आंतरिक डेटा को बड़े पैमाने पर, उच्च गुणवत्ता वाले वैकल्पिक डेटा के साथ समृद्ध करने पर विचार कर सकती हैं, ताकि ग्राहक की पहचान को सत्यापित करने में मदद करने के लिए ग्राहक इनपुट, जैसे पता, के साथ तुलना की जा सके।

ये मशीन-जनित अंतर्दृष्टि मैनुअल की तुलना में अधिक सटीक हो सकती हैं और मानवीय त्रुटि के खिलाफ सुरक्षा की एक परत के रूप में काम करती हैं और ग्राहक को ऑनबोर्डिंग भी तेज कर सकती हैं।

सटीक और निकट रीयल-टाइम सत्यापन समग्र उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है जो बदले में ग्राहक रूपांतरण दरों को बढ़ाता है।

2. ऋण उपलब्धता में सुधार के लिए जोखिम मॉडलिंग को बढ़ाना

कई फिनटेक फर्म वर्चुअल क्रेडिट कार्ड या ई-वॉलेट के माध्यम से और कई बार बाद में भुगतान योजना के साथ उपभोक्ता ऋण प्रदान करती हैं।

पिछले पांच वर्षों में इन कंपनियों का तेजी से उदय हुआ है, जिनमें से अधिकांश उभरते बाजारों जैसे दक्षिण पूर्व एशिया और लैटिन अमेरिका में हैं, जहां व्यापक आबादी के बीच ऋण की सीमित उपलब्धता है।

चूंकि अधिकांश आवेदकों में पारंपरिक क्रेडिट स्कोर की कमी है, इसलिए क्रेडिट प्रदाता की इस नई नस्ल को जोखिम का आकलन करने और त्वरित स्वीकृति या निर्णय लेने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करना चाहिए।

इसके जवाब में, ये कंपनियां अपने स्वयं के जोखिम मूल्यांकन मॉडल का निर्माण कर रही हैं जो वैकल्पिक डेटा का उपयोग करके पारंपरिक जोखिम स्कोरिंग को प्रतिस्थापित करते हैं, जिन्हें अक्सर तीसरे पक्ष के डेटा प्रदाताओं से प्राप्त किया जाता है। यह विधि ऐसे मॉडल तैयार करती है जो पारंपरिक जोखिम मार्करों के प्रॉक्सी के रूप में कार्य करते हैं।

एआई और वैकल्पिक उपभोक्ता डेटा की शक्ति का लाभ उठाकर, पारंपरिक क्रेडिट ब्यूरो की तुलना में सटीक स्तर के साथ जोखिम का आकलन करना संभव है।

3. समान संभावनाओं तक पहुंचने के लिए उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों को समझना

प्रथम-पक्ष डेटा आमतौर पर इसे एकत्रित करने वाले व्यवसाय के साथ उपभोक्ताओं की सहभागिता तक सीमित होता है।

वैकल्पिक डेटा विशेष रूप से मूल्यवान हो सकता है जब फिनटेक की अपने सर्वोत्तम ग्राहकों की समझ को गहरा करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह व्यवसायों को उन दर्शकों की सेवा करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है जो सबसे अधिक मूल्य प्राप्त करते हैं।

यह उन्हें समान विशेषताओं को साझा करने वाली संभावनाओं के समान दिखने वाले दर्शकों की पहचान करने के लिए भी सशक्त बनाता है।

उदाहरण के लिए, फिनटेक फर्म जो किसी प्रकार का क्रेडिट प्रदान करती हैं, वे अपने उच्चतम-मूल्य वाले ग्राहकों के चित्र बनाने के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग को नियोजित कर सकती हैं और फिर इन विशेषताओं के खिलाफ उपभोक्ताओं को उनके फिट के आधार पर स्कोर कर सकती हैं।

इसे प्राप्त करने के लिए, वे अपने आंतरिक डेटा को जीवन के चरणों, रुचियों और यात्रा के इरादे जैसी तृतीय-पक्ष भविष्य कहनेवाला सुविधाओं के साथ जोड़ते हैं।

इस मॉडल का उपयोग उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों में बदलने की सबसे बड़ी संभावना वाले नए दर्शकों तक पहुंचने के लिए किया जा सकता है।

4. अद्वितीय व्यवहार अंतर्दृष्टि के साथ एफ़िनिटी मॉडल को सशक्त बनाना

एफ़िनिटी मॉडलिंग ऊपर वर्णित जोखिम मॉडलिंग के समान है। लेकिन जब जोखिम मॉडलिंग अवांछित परिणामों की संभावना को निर्धारित करता है जैसे कि क्रेडिट चूक, आत्मीयता मॉडलिंग वांछित परिणामों की संभावना की भविष्यवाणी करता है, जैसे कि प्रस्ताव स्वीकृति।

विशेष रूप से, आत्मीयता विश्लेषण फिनटेक कंपनियों को यह निर्धारित करने में मदद करता है कि कौन से ग्राहक अपने खरीद इतिहास, जनसांख्यिकी या व्यक्तिगत व्यवहार के आधार पर अन्य उत्पादों और सेवाओं में खरीद सकते हैं।

यह जानकारी अधिक प्रभावी क्रॉस-सेलिंग, अपसेलिंग, लॉयल्टी प्रोग्राम और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करती है, जिससे ग्राहक नए उत्पादों और सेवा उन्नयन के लिए अग्रणी होते हैं।

ये एफ़िनिटी मॉडल, ऊपर वर्णित क्रेडिट जोखिम मॉडल की तरह, उपभोक्ता डेटा पर मशीन लर्निंग को लागू करके बनाए गए हैं।

कभी-कभी ऐतिहासिक खरीदारी और वित्तीय व्यवहार डेटा जैसे विवरण वाले प्रथम-पक्ष डेटा का उपयोग करके इन मॉडलों को बनाना संभव होता है, हालांकि वित्तीय सेवाओं के बीच यह डेटा तेजी से सामान्य होता जा रहा है।

अधिक पहुंच और सटीकता के साथ एफ़िनिटी मॉडल बनाने के लिए, फिनटेक फर्म अपने डेटा को अद्वितीय व्यवहार संबंधी अंतर्दृष्टि जैसे कि ऐप के उपयोग और अपने पर्यावरण के बाहर रुचियों के साथ जोड़ सकते हैं ताकि यह समझ सकें कि कौन से ग्राहक नए प्रसाद खरीदने की प्रवृत्ति रखते हैं, साथ ही साथ अगले सर्वोत्तम की सिफारिश करते हैं। उत्पाद जो उनकी प्राथमिकताओं से मेल खाता है।

फिनटेक में डेटा और एआई के लिए बिजनेस केस

यदि आप जल्द ही अपनी फिनटेक कंपनी में वैकल्पिक डेटा और एआई का लाभ उठाने की योजना नहीं अपनाते हैं, तो आप शायद पीछे रह जाएंगे।

आईबीएम ग्लोबल एआई एडॉप्शन इंडेक्स 2022 कहते हैं कि 35% कंपनियों ने आज अपने व्यवसाय में एआई का उपयोग करने की सूचना दी है, और अतिरिक्त 42% ने बताया कि वे एआई की खोज कर रही हैं।

एक जनजाति में रिपोर्ट फिनटेक फाइव बाय फाइव, 70% फिनटेक पहले से ही 2025 तक व्यापक रूप से अपनाने के साथ एआई का उपयोग करते हैं। उनमें से 90% एपीआई का उपयोग करते हैं और 38% उत्तरदाताओं को लगता है कि एआई का सबसे बड़ा भविष्य का अनुप्रयोग उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी होगा।

उत्पाद या सेवा की पेशकश की परवाह किए बिना, आधुनिक उपभोक्ता स्मार्ट, व्यक्तिगत अनुभवों की अपेक्षा करने के लिए आ रहे हैं जो डेटा तक पहुंच, भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग, एआई और मार्केटिंग ऑटोमेशन के साथ आते हैं।