Hoe de Indonesische BNPL-gigant datawetenschap gebruikt om innovatie te stimuleren

Datawetenschap en machine learning behoren tegenwoordig tot de meest complexe maar belangrijke bedrijfsconcepten. En veel bedrijven, ongeacht hun niche, vertrouwen erop dat ze hun klanten een betere gebruikerservaring bieden.

Maar welke rol spelen data science en machine learning bij de ontwikkeling van innovatieve financiële systemen, vooral in landen als Indonesië?

Het gebrek aan kredietgeschiedenisgegevens in combinatie met het substantiële gebruik van mobiele telefoons in Indonesië vormt een goede plek voor fintech-bedrijven om geavanceerde gebruiksvriendelijke financiële consumentenoplossingen te leveren.

In deze aflevering van Data Point of View sprak Laurie Hood, Chief Marketing Officer bij Mobilewalla met Joel Samuel, VP, Head of Machine Learning Engineer bij FinAccel, het moederbedrijf van het Indonesische Buy Now, Pay Later (BNPL)-platform Kredivo.

Ze bespraken het belang van machine learning en datawetenschap bij het bereiken van bedrijfsdoelen en het leveren van een betere gebruikerservaring, de uitdagingen bij het vinden van datawetenschapsspecialisten, fintech- en e-commerce-ontwikkeling in Zuidoost-Azië, en de essentie van klein beginnen.

Belangrijkste inzichten uit de podcast

Er zijn twee belangrijke redenen om betere oplossingen te bieden in Indonesië:

Joël en FinAccel streven om twee redenen betere fintech-oplossingen te bieden aan de Indonesische markt.

“De eerste is de lage penetratie van creditcards in Indonesië. Er zijn slechts 17 miljoen creditcards in vergelijking met onze bevolking, die tegenwoordig ongeveer 250 miljoen is. Er zijn dus slechts 0.07 creditcards per hoofd van de bevolking. Het is echt laag. De tweede is de hoge penetratie van mobiele telefoons.

Op dit moment heeft Indonesië meer dan 119 miljoen mobiele telefoons. Het is bijna 0.8 mobiele telefoons per hoofd van de bevolking. Het is dus een zoete plek. Je hebt een mobiele telefoon, maar geen creditcard.”

Wij geloven in 'snel falen en snel leren'.

Joel en zijn team zijn er sterk van overtuigd dat projecten beetje bij beetje moeten worden uitgevoerd. Op die manier heb je, zelfs als je faalt, de mogelijkheid om snel van je fout te leren.

“We kunnen zien of er iets mis is met het model dat we in productie hebben genomen. We geloven ook echt in 'snel falen en snel leren'.

We pushen de productie altijd beetje bij beetje om het effect en de impact van het model te zien. Dus beginnen we met de simpele dingen en de kleine dingen.”

Volgens Joël,

“E-commerce is booming in Indonesië en het land heeft drie of vier “eenhoorns” die zijn begonnen op basis van e-commerce. Een van de uitdagingen met e-commerce, niet alleen in Indonesië, maar over de hele wereld, is het achterlaten van winkelwagens.

En dat gaat meer over de betaalmogelijkheden of de betaalkanalen. De meeste mensen laten het karretje achter omdat ze problemen hebben met de betaling – dat is de sweet spot van FinAccel.”

Wat betreft de visie op datawetenschap door senior leiderschap, deelde Joel dat "vanaf het begin hebben we buy-in van het hoogste niveau gehad, met de gedachte dat als we de beste speler op de markt willen ontwrichten, zoals de bank of het multifinancieringsbedrijf dat er al is, het enige dat we kunnen doen, is datawetenschapsmethodologie introduceren.

Hij legde uit dat ze het probleem op een betere manier oplossen omdat het topmanagement van het bedrijf gelooft dat datawetenschap een grote kans biedt.

"Maar ook al hebben we ons doel of het initiatief van het topmanagement al gedefinieerd, we moeten bewijzen dat we dat initiatief of de buy-in bij de allereerste unit kunnen leveren."

Een uitdaging voor data science-teams is het opbouwen van vertrouwen in de organisatie. Bij FinAccel had het team gedurende de eerste twee jaar dat het team aanwezig was regelmatig vergaderingen met de COO en CEO om hun resultaten te presenteren.

Ze hebben ook een goede bewakingsworkflow en -kader, zodat ze snel kunnen zien of er iets mis is met een model dat naar productie is geduwd.

Joel en zijn team hebben vertrouwen opgebouwd door met een klein probleem te beginnen, snel naar productie te gaan en dan snel de resultaten te zien.

Zo ziet het management direct de impact van hun data science-aanpak.

Bekijk Mobilewalla's Data Point of View-podcast met Laurie Hood en Joel Samuel hier.