מפתח העשרת נתונים לשיפור הדיוק של דגמי בינה מלאכותית בפינטק

העשרת נתונים, תהליך של שיפור נתונים פנימיים עם נתונים רלוונטיים והקשריים המתקבלים ממקורות חיצוניים, הוא קריטי עבור חברות שירותים פיננסיים המעוניינות להפיק את המרב מהשקעותיהן בבינה מלאכותית (AI), ומאפשרת להן לבנות מודלים חיזויים מדויקים יותר. לשפר את קבלת ההחלטות, אומר Mobilewalla, ספקית פתרונות מודיעין צרכנים מסינגפור.

ב מאמר חדש בשם Improving Predictive Modeling Precision for Fintechs with Data-Centric AI, החברה בוחנת מדוע איכות, רוחב ועומק נתונים חיוניים לעסקים כדי לבנות מודלים חזויים מדויקים, וכיצד העשרת נתונים והנדסת תכונות מועילות לבינה מלאכותית בפינטק.

על פי המאמר, בעוד שרוב תשומת הלב הקשורה לבינה מלאכותית מתרכזת בטכניקות ML מורכבות ובחידוד קוד אלגוריתם, חיוני לספקי שירותים פיננסיים לזכור שהנתונים המשמשים לאימון אלגוריתמים יכולים להיות משפיעים עוד יותר כדי לחזות את דיוק המודלים.

המאמר מציין את דירוג האשראי כמקרה שימוש שבו מידע שנאסף ישירות מפונים אינו מספיק לרוב כדי לסנן מחדלים סבירים ולמנוע הונאה. במקום זאת, יש להעשיר את הנתונים שנאספו ממועמדים במידע נוסף כמו מיקום, דמוגרפיה ודפוסי התנהגות ועוד, כדי לאפשר הערכת אשראי מדויקת יותר, נכתב בעיתון.

ההצהרות הללו מהדהדות את אלו שנאמרו מוקדם יותר השנה על ידי מייסד, מנכ"ל ויו"ר Mobilewalla, אנינדיה דאטה. במהלך דיון פאנל של Fintech Fireside Asia בהנחיית Fintech News Singapore, Anindya אמר שלמרות שמידע מסוים, כמו מאפייני משק בית ומעורבות באפליקציה, עשוי להיראות חסר ערך בהערכת הנטייה של אדם למחדל, הם למעשה מנבאים את הסבירות למחדל הלוואות.

יותר מתריסר שחקני קנייה עכשיו, משלמים מאוחר יותר (BNPL) מסתמכים על הנתונים של Mobilewalla כדי להעריך את סיכון ברירת המחדל של הצרכנים, כמו גם בתהליך גביית החובות, הוא אמר, וציין כי הצמיחה וההצלחה שלהם נבעו בחלקם מהיכולת שלהם לעשות שימוש נתונים חלופיים להערכת סיכונים, ובסופו של דבר מרחיבים את הגישה לאשראי לאלה חסרי נתוני אשראי מסורתיים.

תמונה דרך Freepik

Mobilewalla, מובילה בתחום מודיעין צרכנים, אוספת, מנקה ומעבדת מערך נתונים עשיר, שבו יכולים לשמש ארגונים כדי להבין טוב יותר את הלקוחות שלהם. במגזר הפיננסי, החברה עבדה עם אנשים כמו Kredivo, מותג ה-BNPL המוביל באינדונזיה, מה שמאפשר להם לפלח את הלקוחות שלהם בצורה מתאימה יותר, להתאים את חווית הלקוח ולהצליב פתרונות דיגיטליים אחרים לאחר הרכישה.

הביקוש הגובר לנתוני צד שלישי ולטכניקות העשרת נתונים במגזר הפיננסי מגיע על רקע האימוץ המשגשג של AI בתעשייה.

קרדיט תמונות מוצג: נערך מ- Freepik כאן ו כאן