外部ソースから取得した関連するコンテキスト データを使用して内部データを強化するプロセスであるデータ エンリッチメントは、人工知能 (AI) への投資を最大限に活用しようとする金融サービス企業にとって重要です。これにより、より正確な予測モデルを構築し、意思決定を改善すると、シンガポールを拠点とする消費者インテリジェンス ソリューション プロバイダーの Mobilewalla は言います。
で 新しい紙 Improving Predictive Modeling Accuracy for Fintechs with Data-Centric AI というタイトルのこの会社は、企業が正確な予測モデルを構築するためにデータの品質、幅、深さが重要な理由と、データの強化と機能エンジニアリングがフィンテックの AI にどのように役立つかを探っています。
この論文によると、AI に関連する注目の大部分は複雑な ML 技術とアルゴリズム コードの改良に集中していますが、金融サービス プロバイダーにとっては、アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータがモデリングの精度を予測するためにさらに大きな影響を与える可能性があることを覚えておくことが重要です。
この論文は、申請者から直接収集された情報が、不履行の可能性がある人を除外し、詐欺を防ぐのに不十分であることが多いユースケースとして、信用格付けを挙げています。 代わりに、申請者から収集されたデータは、より正確な信用評価を可能にするために、場所、人口統計、行動パターンなどの追加情報で強化されるべきである、と論文は述べています.
これらの声明は、Mobilewalla の創設者、CEO、および会長である Anindya Datta が今年初めに行った声明を反映しています。 Fintech News Singapore が主催する Fintech Fireside Asia のパネル ディスカッションで、Anindya と 世帯の特徴やアプリの利用状況などの一部の情報は、債務不履行の傾向を評価する上で無価値に見えるかもしれませんが、実際にはローンの債務不履行の可能性を予測するものです。
XNUMX を超える BNPL (Buy Now, Pay After) プレーヤーは、Mobilewalla のデータを利用して、消費者の債務不履行リスクや債務回収プロセスを評価しています。リスクを評価するための代替データを提供し、最終的には従来の信用データを持たない人々に信用へのアクセスを拡大します
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消費者インテリジェンスのリーダーである Mobilewalla は、豊富なデータセットを収集、クリーニング、および処理します。これは、企業が顧客をよりよく理解するために使用できます。 金融部門では、同社はインドネシアのトップ BNPL ブランドである Kredivo などと協力して、顧客をより適切にセグメント化し、顧客体験を調整し、買収後に他のデジタル ソリューションをクロスセルできるようにしました。
金融セクターでのサードパーティ データおよびデータ エンリッチメント技術に対する需要の高まりは、業界での AI の急速な採用を背景にしています。
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