외부 소스에서 얻은 관련 컨텍스트 데이터를 사용하여 내부 데이터를 강화하는 프로세스인 데이터 강화는 인공 지능(AI)에 대한 투자를 최대한 활용하여 보다 정확한 예측 모델을 구축할 수 있도록 하려는 금융 서비스 회사에 매우 중요합니다. 싱가포르에 기반을 둔 소비자 인텔리전스 솔루션 제공업체인 Mobilewalla는 의사 결정을 개선할 수 있다고 말합니다.
안에 새 용지 데이터 중심 AI로 핀테크를 위한 예측 모델링 정확도 개선이라는 제목의 이 회사는 기업이 정확한 예측 모델을 구축하는 데 데이터 품질, 폭 및 깊이가 중요한 이유와 데이터 강화 및 기능 엔지니어링이 핀테크에서 AI에 어떻게 도움이 되는지 탐구합니다.
이 논문에 따르면 AI와 관련된 대부분의 관심은 복잡한 ML 기술과 알고리즘 코드 정제에 집중되어 있지만 금융 서비스 제공업체는 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 모델링 정확도를 예측하는 데 훨씬 더 큰 영향을 미칠 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다.
이 보고서는 신용 등급을 신청자로부터 직접 수집한 정보가 채무 불이행 가능성이 있는 사람을 걸러내고 사기를 방지하는 데 종종 불충분한 사용 사례로 인용합니다. 대신, 보다 정확한 신용 평가를 가능하게 하려면 신청자로부터 수집된 데이터에 위치, 인구 통계 및 행동 패턴 등과 같은 추가 정보가 추가되어야 합니다.
이러한 진술은 Mobilewalla 설립자이자 CEO이자 회장인 Anindya Datta가 올해 초에 한 말을 반영합니다. Fintech News Singapore에서 주최한 Fintech Fireside Asia 패널 토론에서 Anindya 말했다 가계 특성 및 앱 참여와 같은 일부 정보는 채무 불이행 성향을 평가하는 데 가치가 없어 보일 수 있지만 실제로는 대출 채무 불이행 가능성을 예측합니다.
그는 XNUMX개 이상의 BNPL(지금 구매 후 후불) 플레이어가 Mobilewalla의 데이터에 의존하여 소비자 부도 위험과 부채 징수 프로세스를 평가한다고 말했습니다. 위험을 평가하기 위한 대체 데이터, 궁극적으로 전통적인 신용 데이터가 없는 사람들에게 신용에 대한 접근을 확대합니다.
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소비자 인텔리전스 분야의 선두주자인 Mobilewalla는 풍부한 데이터 세트를 수집, 정리 및 처리하여 기업에서 고객을 더 잘 이해하는 데 사용할 수 있습니다. 금융 부문에서 회사는 인도네시아 최고의 BNPL 브랜드인 Kredivo와 협력하여 고객을 보다 적절하게 분류하고 고객 경험을 맞춤화하며 인수 후 다른 디지털 솔루션을 교차 판매할 수 있도록 했습니다.
금융 부문에서 제XNUMX자 데이터 및 데이터 강화 기술에 대한 수요 증가는 업계에서 AI의 채택이 급증함에 따라 발생합니다.
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