4 Cara Data Alternatif Meningkatkan Perusahaan Fintech di APAC

Berbagai kategori perusahaan fintech – Beli Sekarang, Bayar Nanti (BNPL), pinjaman digital, pembayaran, dan penagihan – semakin memanfaatkan model prediktif yang dibangun menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mendukung fungsi bisnis inti seperti pengambilan keputusan risiko.

Menurut melaporkan oleh Grand View Research, Inc., AI global dalam ukuran pasar fintech diperkirakan akan mencapai US$41.16 miliar pada tahun 2030, tumbuh pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 19.7% di Asia-Pasifik saja dari tahun 2022 hingga 2030.

Keberhasilan AI di fintech, atau bisnis apa pun dalam hal ini, bergantung pada kemampuan organisasi untuk membuat prediksi yang akurat berdasarkan data.

Meskipun data internal (data pihak pertama) perlu diperhitungkan ke dalam model AI, data ini sering gagal menangkap fitur prediktif penting, yang menyebabkan model ini berperforma buruk. Dalam situasi-situasi ini, data alternatif dan pengayaan fitur dapat membangun keuntungan yang kuat.

Memperkaya data pihak pertama dengan fitur yang sangat prediktif menambah luas, kedalaman, dan skala yang diperlukan untuk meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin.

Berikut adalah empat strategi pengayaan data untuk kasus penggunaan dan proses tertentu yang dapat dimanfaatkan oleh perusahaan tekfin untuk mengembangkan bisnis mereka dan mengelola risiko.

1. Meningkatkan Proses Verifikasi Kenali Pelanggan Anda (KYC)

Secara umum, semua perusahaan fintech dapat mengambil manfaat dari implementasi KYC berbasis AI dengan data yang cukup dan model yang sangat prediktif.

Perusahaan Fintech dapat melihat untuk memperkaya data internal mereka dengan data alternatif berskala besar dan berkualitas tinggi untuk dibandingkan dengan masukan pelanggan, seperti alamat, untuk membantu memverifikasi identitas pelanggan.

Wawasan yang dihasilkan mesin ini bisa lebih akurat daripada yang manual dan berfungsi sebagai lapisan perlindungan terhadap kesalahan manusia dan juga dapat mempercepat orientasi pelanggan.

Verifikasi yang akurat dan mendekati waktu nyata dapat membantu meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan yang pada gilirannya meningkatkan tingkat konversi pelanggan.

2. Meningkatkan Pemodelan Risiko untuk Meningkatkan Ketersediaan Kredit

Banyak perusahaan fintech memberikan kredit konsumen melalui kartu kredit virtual atau e-wallet dan seringkali, dengan skema bayar kemudian.

Lima tahun terakhir telah terlihat pesatnya kemunculan perusahaan-perusahaan ini, dengan mayoritas di pasar negara berkembang seperti Asia Tenggara dan Amerika Latin, di mana ketersediaan kredit terbatas di antara populasi yang lebih luas.

Karena sebagian besar pemohon tidak memiliki nilai kredit tradisional, jenis penyedia kredit baru ini harus menggunakan metode yang berbeda untuk menilai risiko dan membuat keputusan menerima atau menolak dengan cepat.

Menanggapi hal ini, perusahaan-perusahaan ini sedang membangun model penilaian risiko mereka sendiri yang menggantikan penilaian risiko tradisional menggunakan data alternatif, yang sering kali bersumber dari penyedia data pihak ketiga. Metode ini menghasilkan model yang bertindak sebagai proxy dari penanda risiko tradisional.

Dengan memanfaatkan kekuatan AI dan data konsumen alternatif, dimungkinkan untuk menilai risiko dengan tingkat presisi yang sebanding dengan biro kredit tradisional.

3. Memahami Pelanggan Bernilai Tinggi untuk Mencapai Prospek Serupa

Data pihak pertama biasanya terbatas pada interaksi konsumen dengan bisnis yang mengumpulkannya.

Data alternatif bisa sangat berharga jika digunakan untuk memperdalam pemahaman fintech tentang pelanggan terbaiknya. Hal ini memungkinkan bisnis untuk fokus melayani audiens yang mendorong nilai terbesar.

Ini juga memberdayakan mereka untuk mengidentifikasi audiens prospek yang mirip yang memiliki karakteristik yang sama.

Misalnya, perusahaan tekfin yang memberikan beberapa jenis kredit dapat menggunakan pemodelan prediktif untuk membangun potret pelanggan bernilai tertinggi mereka dan kemudian menilai konsumen berdasarkan kecocokan mereka dengan atribut ini.

Untuk mencapai ini, mereka menggabungkan data internal mereka dengan fitur prediktif pihak ketiga seperti tahapan kehidupan, minat, dan tujuan perjalanan.

Model ini dapat digunakan untuk menjangkau audiens baru dengan kemungkinan terbesar untuk berubah menjadi pelanggan bernilai tinggi.

4. Mendukung Model Afinitas dengan Wawasan Perilaku Unik

Pemodelan afinitas mirip dengan pemodelan risiko yang dijelaskan di atas. Tetapi sementara pemodelan risiko menentukan kemungkinan hasil yang tidak diinginkan seperti default kredit, pemodelan afinitas memprediksi kemungkinan hasil yang diinginkan, seperti penerimaan penawaran.

Secara khusus, analisis afinitas membantu perusahaan fintech menentukan pelanggan mana yang paling mungkin membeli produk dan layanan lain berdasarkan riwayat pembelian, demografi, atau perilaku individu mereka.

Informasi ini memungkinkan cross-selling, upselling, program loyalitas dan pengalaman pribadi yang lebih efektif, mengarahkan pelanggan ke produk baru dan peningkatan layanan.

Model afinitas ini, seperti model risiko kredit yang dijelaskan di atas, dibuat dengan menerapkan pembelajaran mesin pada data konsumen.

Terkadang dimungkinkan untuk membuat model ini menggunakan data pihak pertama yang berisi detail seperti pembelian historis dan data perilaku keuangan, namun data ini semakin umum di antara layanan keuangan.

Untuk membangun model afinitas dengan jangkauan dan akurasi yang lebih besar, perusahaan fintech dapat menggabungkan data mereka dengan wawasan perilaku yang unik seperti penggunaan aplikasi dan minat di luar lingkungan mereka untuk memahami pelanggan mana yang memiliki kecenderungan untuk membeli penawaran baru, serta merekomendasikan penawaran terbaik berikutnya produk yang sesuai dengan preferensi mereka.

Kasus Bisnis untuk Data dan AI di Fintech

Jika Anda tidak segera mengadopsi rencana untuk memanfaatkan data alternatif dan AI di perusahaan fintech Anda, kemungkinan besar Anda akan tertinggal.

Indeks Adopsi AI Global IBM 2022 mengatakan 35% perusahaan saat ini telah melaporkan menggunakan AI dalam bisnis mereka, dan 42% tambahan melaporkan bahwa mereka sedang mengeksplorasi AI.

Dalam sebuah Suku melaporkan Fintech Five by Five, 70% fintech sudah menggunakan AI dengan adopsi yang lebih luas yang diharapkan pada tahun 2025. 90% dari mereka menggunakan API dan 38% responden berpikir aplikasi AI terbesar di masa depan adalah prediksi perilaku konsumen.

Terlepas dari produk atau layanan yang ditawarkan, konsumen modern mengharapkan pengalaman cerdas yang dipersonalisasi yang datang bersama dengan akses ke data, pemodelan prediktif, AI, dan otomatisasi pemasaran.