फिनटेक में एआई मॉडल की सटीकता बढ़ाने के लिए डेटा संवर्धन कुंजी

डेटा संवर्धन, बाहरी स्रोतों से प्राप्त प्रासंगिक, प्रासंगिक डेटा के साथ आंतरिक डेटा को बढ़ाने की प्रक्रिया, वित्तीय सेवा कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में अपने निवेश का अधिकतम लाभ उठाना चाहती हैं, जिससे उन्हें अधिक सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने की अनुमति मिलती है और सिंगापुर स्थित उपभोक्ता खुफिया समाधान प्रदाता, मोबाइलवाला कहते हैं, निर्णय लेने में सुधार करें।

में नया कागज डेटा-सेंट्रिक एआई के साथ फिनटेक के लिए प्रेडिक्टिव मॉडलिंग एक्यूरेसी में सुधार शीर्षक से, फर्म इस बात की पड़ताल करती है कि सटीक प्रेडिक्टिव मॉडल बनाने के लिए डेटा की गुणवत्ता, चौड़ाई और गहराई व्यवसायों के लिए महत्वपूर्ण क्यों हैं, और डेटा संवर्धन और फीचर इंजीनियरिंग फिनटेक में एआई को कैसे लाभ पहुंचाते हैं।

कागज के अनुसार, जबकि एआई से संबंधित अधिकांश ध्यान जटिल एमएल तकनीकों और रिफाइनिंग एल्गोरिथम कोड पर केंद्रित है, वित्तीय सेवा प्रदाताओं के लिए यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा मॉडलिंग सटीकता की भविष्यवाणी करने के लिए और भी अधिक प्रभावशाली हो सकता है।

पेपर क्रेडिट रेटिंग को एक उपयोग के मामले के रूप में उद्धृत करता है जहां आवेदकों से सीधे एकत्र की गई जानकारी अक्सर संभावित चूककर्ताओं को फ़िल्टर करने और धोखाधड़ी को रोकने के लिए अपर्याप्त होती है। इसके बजाय, अधिक सटीक क्रेडिट मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए, आवेदकों से एकत्र किए गए डेटा को स्थान, जनसांख्यिकी और व्यवहार पैटर्न जैसी अतिरिक्त जानकारी के साथ समृद्ध किया जाना चाहिए, पेपर कहता है।

ये बयान मोबाइलवाला के संस्थापक, सीईओ और चेयरमैन अनिंद्य दत्ता द्वारा इस साल की शुरुआत में दिए गए बयानों से मिलते जुलते हैं। फिनटेक न्यूज सिंगापुर द्वारा आयोजित फिनटेक फायरसाइड एशिया पैनल चर्चा के दौरान, अनिंद्य कहा जबकि कुछ जानकारी, जैसे घरेलू विशेषताएं और ऐप जुड़ाव, किसी की डिफ़ॉल्ट प्रवृत्ति का आकलन करने में बेकार लग सकती हैं, वे वास्तव में ऋण चूक की संभावना का अनुमान लगाती हैं।

उन्होंने कहा कि एक दर्जन से अधिक अब खरीदें, बाद में भुगतान करें (बीएनपीएल) खिलाड़ी उपभोक्ता डिफ़ॉल्ट जोखिम के साथ-साथ ऋण वसूली प्रक्रिया का आकलन करने के लिए मोबाइलवाला के डेटा पर भरोसा करते हैं, उन्होंने कहा कि उनकी वृद्धि और सफलता आंशिक रूप से उपयोग करने की उनकी क्षमता से प्राप्त हुई है। जोखिम का आकलन करने के लिए वैकल्पिक डेटा, अंततः पारंपरिक क्रेडिट डेटा की कमी वाले लोगों के लिए क्रेडिट तक पहुंच का विस्तार करना।

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मोबाइलवाला, उपभोक्ता खुफिया में अग्रणी, एक समृद्ध डेटासेट एकत्र करता है, साफ करता है और संसाधित करता है, जिसका उपयोग उद्यमों द्वारा अपने ग्राहकों को बेहतर ढंग से समझने के लिए किया जा सकता है। वित्त क्षेत्र में, कंपनी ने इंडोनेशिया के शीर्ष बीएनपीएल ब्रांड क्रेडिवो के साथ काम किया है, जिससे उन्हें अपने ग्राहकों को अधिक उचित रूप से विभाजित करने, ग्राहक अनुभव को दर्जी करने और अधिग्रहण के बाद अन्य डिजिटल समाधानों को क्रॉस-सेल करने की अनुमति मिलती है।

वित्त क्षेत्र में तीसरे पक्ष के डेटा और डेटा संवर्धन तकनीकों की बढ़ती मांग उद्योग में एआई को तेजी से अपनाने के कारण आती है।

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