さまざまなカテゴリのフィンテック企業（今すぐ購入、後払い（BNPL）、デジタル貸付、支払い、回収）は、人工知能と機械学習を使用して構築された予測モデルを活用して、リスク決定などのコアビジネス機能をサポートするようになっています。
によると、 レポート Grand View Research、Inc.によると、フィンテックの市場規模における世界のAIは、41.16年までに2030億米ドルに達し、19.7年から2022年までアジア太平洋地域だけで年平均成長率（CAGR）2030％で成長すると予測されています。
フィンテックやその他のビジネスにおけるAIの成功は、データに基づいて正確な予測を行う組織の能力にかかっています。
内部データ（ファーストパーティデータ）をAIモデルに組み込む必要がありますが、このデータは重要な予測機能をキャプチャできないことが多く、これらのモデルのパフォーマンスが低下します。 これらの状況では、 代替データ 機能の強化は強力な利点を確立できます。
高度な予測機能でファーストパーティのデータを強化すると、機械学習モデルの精度を高めるために必要な幅、深さ、規模が追加されます。
フィンテック企業がビジネスを成長させ、リスクを管理するために活用できる特定のユースケースとプロセスのXNUMXつのデータ強化戦略を見てみましょう。
1. KYC（Know Your Customer）検証プロセスの改善
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一般に、すべてのフィンテック企業は、十分なデータと高度な予測モデルを備えたAI主導のKYC実装の恩恵を受けることができます。
フィンテック企業は、住所などの顧客入力と比較して顧客の身元を確認するために、大規模で高品質の代替データを使用して内部データを強化することを検討できます。
これらの機械で生成された洞察は、手動の洞察よりも正確であり、人的エラーに対する保護の層として機能し、顧客のオンボーディングをスピードアップすることもできます。
正確でほぼリアルタイムの検証は、全体的なユーザーエクスペリエンスの向上に役立ち、それによって顧客のコンバージョン率が向上します。
2.クレジットの可用性を向上させるためのリスクモデリングの強化
多くのフィンテック企業は、仮想クレジットカードまたは電子財布を介して消費者信用を提供し、多くの場合、後払い方式で提供します。
過去XNUMX年間でこれらの企業が急速に出現し、その大部分は東南アジアやラテンアメリカなどの新興市場で見られます。
申請者の大多数は従来のクレジットスコアを欠いているため、この新しい種類のクレジットプロバイダーは、リスクを評価し、迅速な承認または拒否の決定を行うためにさまざまな方法を使用する必要があります。
これに対応して、これらの企業は、多くの場合サードパーティのデータプロバイダーから提供される代替データを使用して、従来のリスクスコアリングに取って代わる独自のリスク評価モデルを構築しています。 この方法では、従来のリスクマーカーのプロキシとして機能するモデルが作成されます。
AIと代替の消費者データの力を活用することで、従来の信用調査機関に匹敵するレベルの精度でリスクを評価することができます。
3.同様の見込み客に到達するための価値の高い顧客を理解する
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ファーストパーティのデータは通常、それを収集する企業との消費者の相互作用に限定されています。
代替データは、フィンテックの最良の顧客に対する理解を深めるために使用される場合に特に価値があります。 これにより、企業は最大の価値を生み出すオーディエンスにサービスを提供することに集中できます。
また、同じ特性を共有する見込み客の似たようなオーディエンスを特定することもできます。
たとえば、ある種のクレジットを提供するフィンテック企業は、予測モデリングを使用して、最も価値の高い顧客のポートレートを作成し、これらの属性に対する適合性に基づいて消費者をスコアリングする場合があります。
これを実現するために、彼らは内部データをライフステージ、興味、旅行の意図などのサードパーティの予測機能と組み合わせています。
このモデルは、価値の高い顧客になる可能性が最も高い新しいオーディエンスにリーチするために使用できます。
4.独自の行動洞察によるアフィニティモデルの強化
アフィニティモデリングは、上記のリスクモデリングに似ています。 ただし、リスクモデリングはクレジットのデフォルトなどの望ましくない結果の可能性を決定しますが、アフィニティモデリングはオファーの受け入れなどの望ましい結果の可能性を予測します。
具体的には、親和性分析は、フィンテック企業が購入履歴、人口統計、または個人の行動に基づいて、他の製品やサービスを購入する可能性が最も高い顧客を特定するのに役立ちます。
この情報により、より効果的なクロスセリング、アップセル、ロイヤルティプログラム、およびパーソナライズされたエクスペリエンスが可能になり、顧客は新製品やサービスのアップグレードにつながります。
これらのアフィニティモデルは、上記の信用リスクモデルと同様に、消費者データに機械学習を適用することで構築されます。
過去の購入や財務行動データなどの詳細を含むファーストパーティデータを使用してこれらのモデルを作成できる場合もありますが、このデータは金融サービス間でますます一般的になっています。
リーチと精度の高いアフィニティモデルを構築するために、フィンテック企業は、データをアプリの使用状況や環境外の関心などの独自の行動洞察と組み合わせて、どの顧客が新しい製品を購入する傾向があるかを理解し、次善の策を推奨することができます。彼らの好みに合った製品。
FintechにおけるデータとAIのビジネスケース
フィンテック企業で代替データとAIを活用する計画をすぐに採用しないと、取り残される可能性があります。
IBMグローバルAI採用インデックス2022 今日の企業の35％が、ビジネスでAIを使用していると報告しており、さらに42％がAIを模索していると報告しています。
部族で レポート Fintech Five by Five、フィンテックの70％はすでにAIを使用しており、2025年までに広く採用されると予想されています。90％がAPIを使用し、回答者の38％がAIの最大の将来のアプリケーションは消費者行動の予測であると考えています。
提供されている製品やサービスに関係なく、現代の消費者は、データへのアクセス、予測モデリング、AI、マーケティングの自動化に伴うスマートでパーソナライズされたエクスペリエンスを期待するようになっています。
