4 דרכים חלופיים לשיפור חברות פינטק ב-APAC

קטגוריות שונות של חברות פינטק - קנה עכשיו, שלם מאוחר יותר (BNPL), הלוואות דיגיטליות, תשלומים וגביות - ממנפות יותר ויותר מודלים חיזויים שנבנו באמצעות בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לתמוך בפונקציות עסקיות ליבה כגון החלטות סיכונים.

פי לדווח על ידי Grand View Research, Inc., הבינה המלאכותית העולמית בגודל שוק הפינטק צפויה להגיע ל-41.16 מיליארד דולר עד 2030, לצמוח בקצב צמיחה שנתי מורכב (CAGR) של 19.7% באסיה-פסיפיק בלבד מ-2022 עד 2030.

ההצלחה של AI בפינטק, או כל עסק לצורך העניין, תלויה ביכולתו של ארגון לבצע תחזיות מדויקות על סמך נתונים.

בעוד נתונים פנימיים (נתונים של צד ראשון) צריכים להילקח בחשבון לתוך מודלים של AI, נתונים אלה לעתים קרובות לא מצליחים ללכוד תכונות חיזוי קריטיות, מה שגורם למודלים אלה לתת ביצועים נמוכים. במצבים אלו, נתונים חלופיים והעשרת תכונות יכולה ליצור יתרון רב עוצמה.

העשרת נתוני צד ראשון עם תכונות חיזוי גבוהות מוסיפה את הרוחב, העומק והקנה מידה הדרושים כדי להגביר את הדיוק של מודלים של למידת מכונה.

הנה הצצה לארבע אסטרטגיות להעשרת נתונים עבור מקרי שימוש ותהליכים מסוימים שחברות פינטק יכולות למנף כדי להרחיב את העסק שלהן ולנהל סיכונים.

1. שיפור תהליכי אימות הכרת הלקוח שלך (KYC).

באופן כללי, כל חברות הפינטק יכולות להפיק תועלת מיישום KYC מונע בינה מלאכותית עם מספיק נתונים ומודל חיזוי מאוד.

חברות פינטק יכולות להעשיר את הנתונים הפנימיים שלהן בנתונים אלטרנטיביים בקנה מידה גדול ואיכותי כדי להשוות עם תשומות הלקוח, כגון כתובת, כדי לסייע באימות זהות הלקוח.

תובנות אלו שנוצרו על ידי מכונה יכולות להיות מדויקות יותר מאלה ידניות ולשמש שכבת הגנה מפני טעויות אנוש ויכולות גם להאיץ את כניסת הלקוחות למטוס.

האימות המדויק והכמעט בזמן אמת יכול לעזור לשפר את חווית המשתמש הכוללת, אשר בתורו מגבירה את שיעורי ההמרה של הלקוחות.

2. שיפור מודל סיכונים לשיפור זמינות האשראי

חברות פינטק רבות מספקות אשראי צרכני באמצעות כרטיסי אשראי וירטואליים או ארנקים אלקטרוניים ולעיתים קרובות, עם תוכנית תשלום מאוחר יותר.

בחמש השנים האחרונות הופיעו החברות הללו במהירות, כאשר רובן נמצאות בשווקים מתעוררים כמו דרום מזרח אסיה ואמריקה הלטינית, שבהן קיימת זמינות מוגבלת של אשראי בקרב האוכלוסייה הרחבה יותר.

מכיוון שלרוב המועמדים אין ציוני אשראי מסורתיים, זן חדש זה של ספק אשראי חייב להשתמש בשיטות שונות כדי להעריך סיכונים ולקבל החלטות קבלה או דחייה מהירה.

בתגובה לכך, חברות אלו בונות מודלים להערכת סיכונים משלהן המחליפים את ניקוד הסיכון המסורתי תוך שימוש בנתונים חלופיים, שמקורם לעתים קרובות מספקי נתונים של צד שלישי. שיטה זו מייצרת מודלים הפועלים כפרוקסי של סמני סיכון מסורתיים.

על ידי מינוף הכוח של בינה מלאכותית ונתוני צרכנים חלופיים, ניתן להעריך סיכון ברמת דיוק השווה ללשכות אשראי מסורתיות.

3. הבנת לקוחות בעלי ערך גבוה כדי להגיע ללקוחות פוטנציאליים דומים

נתוני צד ראשון מוגבלים בדרך כלל לאינטראקציות של צרכנים עם העסק שאוסף אותם.

נתונים חלופיים יכולים להיות בעלי ערך במיוחד כאשר משתמשים בהם כדי להעמיק את ההבנה של פינטק לגבי הלקוחות הטובים ביותר שלו. זה מאפשר לעסקים להתמקד בשירות הקהלים שמניבים את הערך הגדול ביותר.

זה גם נותן להם כוח לזהות קהלים דומים של לקוחות פוטנציאליים שחולקים את אותם מאפיינים.

לדוגמה, חברות פינטק המספקות אשראי מסוג כלשהו עשויות להשתמש במודל חיזוי כדי לבנות דיוקנאות של הלקוחות בעלי הערך הגבוה ביותר שלהן ולאחר מכן לקלוע לצרכנים על סמך התאמתם לתכונות אלו.

כדי להשיג זאת, הם משלבים את הנתונים הפנימיים שלהם עם תכונות חיזוי של צד שלישי כמו שלבי חיים, תחומי עניין וכוונת נסיעה.

ניתן להשתמש במודל זה כדי להגיע לקהלים חדשים עם הסבירות הגבוהה ביותר להפוך ללקוחות בעלי ערך גבוה.

4. הפעלת מודלים של זיקה עם תובנות התנהגותיות ייחודיות

מודל זיקה דומה למידול הסיכון שתואר לעיל. אבל בעוד מודל סיכונים קובע את הסבירות לתוצאות לא רצויות כגון ברירת מחדל אשראי, מודל זיקה מנבא את הסבירות לתוצאות רצויות, כגון קבלת הצעה.

באופן ספציפי, ניתוח זיקה מסייע לחברות פינטק לקבוע אילו לקוחות צפויים לרכוש מוצרים ושירותים אחרים על סמך היסטוריית הקנייה, הדמוגרפיה או ההתנהגות האישית שלהם.

מידע זה מאפשר מכירה צולבת, מכירה נוספת, תוכניות נאמנות וחוויות מותאמות אישית יעילים יותר, ומובילים לקוחות למוצרים חדשים ושדרוגי שירות.

מודלים של זיקה אלה, כמו מודלים של סיכוני אשראי שתוארו לעיל, נבנים על ידי יישום למידת מכונה על נתוני צרכנים.

לפעמים אפשר ליצור מודלים אלה באמצעות נתוני צד ראשון המכילים פרטים כמו רכישות היסטוריות ונתוני התנהגות פיננסית, אולם נתונים אלה נפוצים יותר ויותר בקרב שירותים פיננסיים.

כדי לבנות מודלים של זיקה עם טווח הגעה ודיוק גבוהים יותר, חברות פינטק יכולות לשלב את הנתונים שלהן עם תובנות התנהגותיות ייחודיות כמו שימוש באפליקציה ותחומי עניין מחוץ לסביבתן כדי להבין לאילו לקוחות יש נטייה לרכוש הצעות חדשות, וכן להמליץ ​​על ההצעות הבאות הטובות ביותר. מוצר התואם את העדפותיהם.

המקרה העסקי עבור נתונים ובינה מלאכותית בפינטק

אם לא תאמץ בקרוב תוכנית למינוף נתונים חלופיים ובינה מלאכותית בחברת הפינטק שלך, סביר להניח שתישאר מאחור.

אינדקס אימוץ AI העולמי של IBM 2022 אומר ש-35% מהחברות היום דיווחו על שימוש בבינה מלאכותית בעסק שלהן, ו-42% נוספים דיווחו שהן בוחנות בינה מלאכותית.

בשבט לדווח Fintech Five by Five, 70% מהפינטק כבר משתמשים בבינה מלאכותית עם אימוץ רחב יותר צפוי עד 2025. 90% מהם משתמשים בממשקי API ו-38% מהמשיבים חושבים שהיישום העתידי הגדול ביותר של בינה מלאכותית יהיה תחזיות של התנהגות צרכנים.

ללא קשר למוצר או לשירות המוצעים, צרכנים מודרניים מתחילים לצפות לחוויות החכמות והאישיות שמגיעות יחד עם גישה לנתונים, מודלים חזויים, AI ואוטומציה שיווקית.