BNPL(지금 구매, 나중에 지불), 디지털 대출, 지불 및 수금과 같은 다양한 범주의 핀테크 회사는 위험 결정과 같은 핵심 비즈니스 기능을 지원하기 위해 인공 지능 및 머신 러닝을 사용하여 구축된 예측 모델을 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
A에 따라 신고 Grand View Research, Inc.에 따르면 핀테크 시장 규모의 글로벌 AI는 41.16년부터 2030년까지 아시아 태평양 지역에서만 19.7%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 성장할 것이며 2022년까지 2030억 XNUMX만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
핀테크 또는 이와 관련된 모든 비즈니스에서 AI의 성공은 데이터를 기반으로 정확한 예측을 할 수 있는 조직의 능력에 달려 있습니다.
내부 데이터(자사 데이터)는 AI 모델에 포함되어야 하지만 이 데이터는 종종 중요한 예측 기능을 캡처하지 못하여 이러한 모델의 성능이 저하됩니다. 이러한 상황에서, 대체 데이터 기능 강화는 강력한 이점을 제공할 수 있습니다.
고도의 예측 기능으로 자사 데이터를 강화하면 기계 학습 모델의 정확도를 높이는 데 필요한 폭, 깊이 및 규모가 추가됩니다.
다음은 핀테크 기업이 비즈니스를 성장시키고 위험을 관리하기 위해 활용할 수 있는 특정 사용 사례 및 프로세스에 대한 XNUMX가지 데이터 강화 전략을 살펴봅니다.
1. KYC(Know Your Customer) 검증 프로세스 개선
출처: 어도비 스톡
일반적으로 모든 핀테크 기업은 충분한 데이터와 고도의 예측 모델을 갖춘 AI 기반 KYC 구현의 이점을 누릴 수 있습니다.
핀테크 회사는 주소와 같은 고객 입력과 비교하여 고객 신원을 확인하는 데 도움이 되는 대규모 고품질 대체 데이터로 내부 데이터를 강화할 수 있습니다.
이러한 기계 생성 통찰력은 수동 통찰력보다 정확할 수 있으며 인적 오류에 대한 보호 계층 역할을 하며 고객 온보딩 속도를 높일 수도 있습니다.
정확하고 실시간에 가까운 검증은 전반적인 사용자 경험을 개선하여 고객 전환율을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 신용 가용성 향상을 위한 리스크 모델링 강화
많은 핀테크 회사는 가상 신용 카드 또는 전자 지갑을 통해 소비자 신용을 제공하며 종종 후불 방식을 사용합니다.
지난 XNUMX년 동안 이들 기업의 급속한 출현이 목격되었으며, 대다수는 동남아시아 및 라틴 아메리카와 같은 신흥 시장에서 광범위한 인구 사이에서 신용 이용이 제한적입니다.
대다수의 신청자들은 전통적인 신용 점수가 부족하기 때문에 이 새로운 유형의 신용 제공자는 위험을 평가하고 신속한 승인 또는 거절 결정을 내리기 위해 다른 방법을 사용해야 합니다.
이에 대응하여 이러한 회사는 종종 타사 데이터 제공업체에서 제공하는 대체 데이터를 사용하여 기존의 위험 평가를 대체하는 자체 위험 평가 모델을 구축하고 있습니다. 이 방법은 기존 위험 마커의 프록시 역할을 하는 모델을 생성합니다.
AI와 대체 소비자 데이터의 힘을 활용하여 기존 신용 조사 기관과 유사한 수준의 정밀도로 위험을 평가할 수 있습니다.
3. 유사한 잠재 고객에 도달하기 위해 고가치 고객 이해
출처 : iStock
자사 데이터는 일반적으로 이를 수집하는 기업과 소비자의 상호 작용으로 제한됩니다.
대체 데이터는 핀테크가 최고의 고객에 대한 이해를 심화하는 데 사용할 때 특히 유용할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 최고의 가치를 창출하는 잠재고객에게 서비스를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
또한 동일한 특성을 공유하는 유사한 잠재 고객을 식별할 수 있는 권한을 부여합니다.
예를 들어, 일종의 신용을 제공하는 핀테크 회사는 예측 모델링을 사용하여 가장 가치가 높은 고객의 초상화를 만든 다음 이러한 속성에 대한 적합성을 기반으로 소비자의 점수를 매길 수 있습니다.
이를 달성하기 위해 내부 데이터를 생애 단계, 관심사 및 여행 의도와 같은 타사 예측 기능과 결합합니다.
이 모델은 가치가 높은 고객으로 전환할 가능성이 가장 높은 새로운 잠재고객에게 도달하는 데 사용할 수 있습니다.
4. 고유한 행동 통찰력으로 선호도 모델 강화
선호도 모델링은 위에서 설명한 위험 모델링과 유사합니다. 그러나 위험 모델링은 신용 불이행과 같은 원치 않는 결과의 가능성을 결정하는 반면 선호도 모델링은 제안 수락과 같은 원하는 결과의 가능성을 예측합니다.
특히, 선호도 분석은 핀테크 기업이 구매 이력, 인구 통계 또는 개별 행동을 기반으로 다른 제품 및 서비스를 구매할 가능성이 가장 높은 고객을 결정하는 데 도움이 됩니다.
이 정보는 보다 효과적인 교차 판매, 상향 판매, 로열티 프로그램 및 개인화된 경험을 가능하게 하여 고객을 신제품 및 서비스 업그레이드로 안내합니다.
위에서 설명한 신용 위험 모델과 같은 이러한 선호도 모델은 소비자 데이터에 기계 학습을 적용하여 구성됩니다.
때때로 과거 구매 및 금융 행동 데이터와 같은 세부 정보가 포함된 자사 데이터를 사용하여 이러한 모델을 생성하는 것이 가능하지만 이 데이터는 금융 서비스에서 점점 더 일반적입니다.
더 큰 도달 범위와 정확도로 친화성 모델을 구성하기 위해 핀테크 회사는 앱 사용 및 환경 외부의 관심과 같은 고유한 행동 통찰력과 데이터를 결합하여 어떤 고객이 새로운 제품을 구매하는 경향이 있는지 이해하고 차선책을 추천할 수 있습니다. 취향에 맞는 제품.
핀테크의 데이터 및 AI에 대한 비즈니스 사례
핀테크 회사에서 곧 대체 데이터와 AI를 활용할 계획을 채택하지 않으면 뒤처질 가능성이 큽니다.
IBM 글로벌 AI 채택 지수 2022 오늘날 기업의 35%가 비즈니스에서 AI를 사용하고 있다고 보고했으며 추가로 42%는 AI를 탐색하고 있다고 보고했습니다.
부족에서 신고 Fintech Five by Five, 핀테크의 70%는 이미 AI를 사용하고 있으며 2025년까지 더 폭넓게 채택될 것으로 예상됩니다. 90%는 API를 사용하고 응답자의 38%는 AI의 가장 큰 미래 적용이 소비자 행동 예측이 될 것이라고 생각합니다.
제공되는 제품이나 서비스에 관계없이 현대 소비자는 데이터 액세스, 예측 모델링, AI 및 마케팅 자동화와 함께 제공되는 스마트하고 개인화된 경험을 기대하고 있습니다.
