인도네시아의 BNPL Giant가 데이터 과학을 활용하여 혁신을 주도하는 방법 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스 수직 검색. 일체 포함.

인도네시아의 BNPL Giant가 데이터 과학을 활용하여 혁신을 주도하는 방법

데이터 과학과 기계 학습은 오늘날 가장 복잡하면서도 중요한 비즈니스 개념 중 하나입니다. 그리고 틈새 시장에 관계없이 많은 회사에서 고객에게 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 이를 사용합니다.

그러나 데이터 과학과 기계 학습은 특히 인도네시아와 같은 국가에서 혁신적인 금융 시스템 개발에 어떤 역할을 합니까?

신용 기록 데이터의 부족과 인도네시아에서 휴대폰의 상당한 사용은 핀테크 회사가 고급 사용자 친화적인 소비자 금융 솔루션을 제공할 수 있는 최적의 장소를 나타냅니다.

이번에 삽화 Data Point of View의 Laurie Hood, Mobilewalla 최고 마케팅 책임자는 인도네시아 BNPL(Buy Now, Pay Later) 플랫폼 Kredivo의 모회사인 FinAccel에서 VP 겸 기계 학습 엔지니어 책임자인 Joel Samuel과 이야기를 나눴습니다.

그들은 비즈니스 목표를 달성하고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 머신 러닝과 데이터 과학의 중요성, 동남아시아에서 데이터 과학 전문가, 핀테크 및 전자 상거래 개발을 찾는 어려움, 작게 시작하는 것의 본질에 대해 논의했습니다.

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팟캐스트의 주요 통찰력

인도네시아에서 더 나은 솔루션을 제공해야 하는 두 가지 주요 이유가 있습니다.

조엘과 지느러미 두 가지 이유로 인도네시아 시장에 더 나은 핀테크 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

“첫 번째는 인도네시아의 신용카드 보급률이 낮다는 것입니다. 현재 약 17억 250천만 명인 인구에 비해 신용카드는 0.07만 장에 불과합니다. 따라서 XNUMX인당 신용카드는 XNUMX장에 불과합니다. 정말 낮습니다. 두 번째는 휴대폰의 높은 보급률입니다.

현재 인도네시아에는 119억 0.8만 대 이상의 휴대전화가 있습니다. XNUMX인당 거의 XNUMX대의 휴대폰입니다. 그래서 달콤한 장소입니다. 휴대전화는 있지만 신용카드는 없습니다.”

우리는 '빨리 실패하고 빨리 배운다'는 신념을 가지고 있습니다.

조엘과 그의 팀은 프로젝트가 조금씩 이루어져야 한다고 굳게 믿고 있습니다. 그렇게 하면 실패하더라도 실수로부터 빠르게 배울 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

“우리가 생산에 투입한 모델에 문제가 있는지 알아낼 수 있습니다. 우리는 또한 '빨리 실패하고 빨리 배운다'는 신념을 갖고 있습니다.

우리는 항상 모델의 효과와 영향을 보기 위해 조금씩 생산을 추진합니다. 그래서 우리는 단순하고 작은 것부터 시작합니다.”

조엘에 따르면,

“인도네시아는 전자상거래가 붐이고, 전자상거래를 기반으로 시작한 '유니콘'이 XNUMX~XNUMX개 있다. 인도네시아뿐만 아니라 전 세계적으로 전자 상거래의 과제 중 하나는 장바구니 포기입니다.

그리고 그 문제는 지불 옵션이나 지불 채널에 관한 것입니다. 대부분의 사람들은 지불이 번거롭기 때문에 장바구니를 버립니다. FinAccel의 장점입니다.”

고위 경영진의 데이터 과학에 대한 관점과 관련하여 Joel은 “처음부터 우리는 은행이나 은행과 같이 시장에서 최고의 플레이어를 혼란에 빠뜨리려면 이미 존재하는 다중 금융 회사에서 우리가 할 수 있는 한 가지는 데이터 과학 방법론을 도입하는 것입니다.

그는 회사의 최고 경영진이 데이터 과학이 큰 기회라고 믿기 때문에 더 나은 방법으로 문제를 해결한다고 설명했습니다.

"그러나 우리가 이미 우리의 목표나 최고 경영진의 이니셔티브를 정의했지만, 우리는 그 이니셔티브나 승인을 맨 처음 단위로 전달할 수 있다는 것을 증명해야 합니다."

데이터 과학 팀의 과제는 조직의 신뢰를 구축하는 것입니다. FinAccel에서 팀은 결과를 발표하기 위해 처음 XNUMX년 동안 COO 및 CEO와 정기적인 회의를 가졌습니다.

또한 프로덕션으로 푸시된 모델에 문제가 있는 경우 신속하게 파악할 수 있도록 훌륭한 모니터링 워크플로 및 프레임워크가 있습니다.

Joel과 그의 팀은 작은 문제로 시작하여 신속하게 프로덕션으로 이동한 다음 결과를 빠르게 확인함으로써 자신감을 쌓았습니다.

이러한 방식으로 경영진은 데이터 과학 접근 방식의 영향을 즉시 확인할 수 있습니다.

Laurie Hood와 Joel Samuel이 출연하는 Mobilewalla의 Data Point of View 팟캐스트 시청 여기에서 지금 확인해 보세요..

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