インドネシアの BNPL 巨人がデータ サイエンスを活用してイノベーション PlatoBlockchain データ インテリジェンスを推進する方法。垂直検索。あい。

インドネシアの BNPL 巨人がデータ サイエンスを活用してイノベーションを推進する方法

データ サイエンスと機械学習は、今日の最も複雑でありながら重要なビジネス コンセプトの XNUMX つです。 そして、ニッチに関係なく、多くの企業が、顧客により良いユーザー エクスペリエンスを提供するために、それらに依存しています。

しかし、特にインドネシアのような国では、革新的な金融システムの開発において、データ サイエンスと機械学習はどのような役割を果たしているのでしょうか?

クレジット履歴データが不足していることと、インドネシアで携帯電話がかなり使用されていることは、フィンテック企業が高度なユーザーフレンドリーな消費者向け金融ソリューションを提供するのに最適な場所であることを示しています。

この中の エピソード Mobilewalla の最高マーケティング責任者であるローリー・フッド (Laurie Hood) は、インドネシアの Buy Now, Pay Later (BNPL) プラットフォーム Kredivo の親会社である FinAccel の副社長であり、機械学習エンジニアの責任者である Joel Samuel と話をしました。

彼らは、ビジネス目標を達成し、より良いユーザー エクスペリエンスを提供する上での機械学習とデータ サイエンスの重要性、データ サイエンスの専門家を見つける際の課題、東南アジアでのフィンテックと e コマースの開発、および小規模から始めることの本質について議論しました。

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ポッドキャストからの重要な洞察

インドネシアでより良いソリューションを提供する主な理由は XNUMX つあります。

ジョエルと フィンアクセル は、XNUMX つの理由から、より優れたフィンテック ソリューションをインドネシア市場に提供することを目指しています。

「17 つ目は、インドネシアでのクレジット カードの普及率の低さです。 現在の人口は約 250 億 0.07 万であるのに対し、クレジット カードは XNUMX 万枚しかありません。 したがって、XNUMX 人あたりのクレジット カードの枚数は XNUMX 枚しかありません。 本当に低いです。 XNUMXつ目は、携帯電話の普及率の高さです。

現在、インドネシアには 119 億 0.8 万台以上の携帯電話があります。 これは、XNUMX 人あたり約 XNUMX 台の携帯電話です。 だから、それはスイートスポットです。 あなたは携帯電話を持っていますが、クレジットカードを持っていません。」

私たちは「早く失敗し、早く学ぶ」ことを信じています。

ジョエルと彼のチームは、プロジェクトは少しずつ行うべきだと強く信じています。 そうすれば、失敗したとしても、間違いからすぐに学ぶ機会が得られます。

「本番環境にプッシュしたモデルに何か問題があるかどうかを特定できます。 私たちはまた、「早く失敗し、早く学ぶ」ことを心から信じています。

モデルの効果やインパクトを見極めるために、常に少しずつ制作を進めています。 だから、私たちは簡単なことや小さなことから始めます。」

ジョエルによれば、

「インドネシアでは電子商取引が活況を呈しており、同国には電子商取引に基づいて開始された「ユニコーン」が XNUMX、XNUMX 社あります。 インドネシアだけでなく世界中の e コマースの課題の XNUMX つは、カートの放棄です。

そして、その問題は、支払いオプションまたは支払いチャネルに関するものです. ほとんどの人は、支払いに手間がかかるため、カートを放棄します。これが FinAccel のスイート スポットです。」

シニア リーダーによるデータ サイエンスの見解について、Joel 氏は次のように述べています。すでに存在するマルチファイナンス企業である私たちにできることの XNUMX つは、データ サイエンスの方法論を導入することです。

彼は、会社のトップレベルの経営陣がデータサイエンスが大きなチャンスであると信じているため、より良い方法で問題を解決すると説明しました.

「しかし、トップマネジメントからの目標やイニシアチブをすでに定義していても、最初のユニットでそのイニシアチブまたはバイインを提供できることを証明する必要があります。」

データ サイエンス チームの課題は、組織の信頼を構築することです。 FinAccel では、チームが配置された最初の XNUMX 年間、チームは COO および CEO と定期的に会議を開き、結果を発表しました。

また、本番環境にプッシュされたモデルに問題がある場合に迅速に発見できるように、優れた監視ワークフローとフレームワークも備えています。

Joel と彼のチームは、小さな問題から始めて、すぐに本番環境に移行し、すぐに結果を確認することで自信をつけてきました。

このようにして、経営陣はデータ サイエンス アプローチの影響をすぐに確認できます。

ローリー・フッドとジョエル・サミュエルをフィーチャーした Mobilewalla の Data Point of View ポッドキャストを見る こちら.

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