4 sposoby, w jakie alternatywne dane usprawniają firmy fintech w regionie Azji i Pacyfiku

Różne kategorie firm fintech – Kup teraz, zapłać później (BNPL), pożyczki cyfrowe, płatności i windykacje – coraz częściej wykorzystują modele predykcyjne zbudowane przy użyciu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby wspierać podstawowe funkcje biznesowe, takie jak podejmowanie decyzji o ryzyku.

Według raport Według Grand View Research, Inc., globalna sztuczna inteligencja na rynku fintech ma osiągnąć do 41.16 r. 2030 mld USD, przy czym w latach 19.7–2022 będzie rosnąć przy łącznym rocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 2030% w samym regionie Azji i Pacyfiku.

Sukces sztucznej inteligencji w fintechu lub jakiejkolwiek innej firmie zależy od zdolności organizacji do dokonywania dokładnych prognoz na podstawie danych.

Podczas gdy dane wewnętrzne (dane własne) muszą być uwzględnione w modelach sztucznej inteligencji, dane te często nie są w stanie uchwycić krytycznych funkcji predykcyjnych, co powoduje, że modele te działają słabiej. W takich sytuacjach alternatywne dane a wzbogacenie funkcji może zapewnić potężną przewagę.

Wzbogacenie własnych danych o wysoce predykcyjne funkcje zapewnia niezbędną szerokość, głębię i skalę niezbędną do zwiększenia dokładności modeli uczenia maszynowego.

Oto spojrzenie na cztery strategie wzbogacania danych dla niektórych przypadków użycia i procesów, które firmy fintech mogą wykorzystać do rozwoju swojej działalności i zarządzania ryzykiem.

1. Poprawa procesów weryfikacji Poznaj swojego klienta (KYC)

Ogólnie rzecz biorąc, wszystkie firmy z branży fintech mogą czerpać korzyści z implementacji KYC opartej na sztucznej inteligencji z wystarczającą ilością danych i wysoce predykcyjnym modelem.

Firmy z branży fintech mogą przyjrzeć się wzbogaceniu swoich wewnętrznych danych o wielkoskalowe, wysokiej jakości alternatywne dane w celu porównania z danymi wejściowymi klientów, takimi jak adres, aby pomóc w weryfikacji tożsamości klienta.

Te generowane przez maszyny spostrzeżenia mogą być dokładniejsze niż te wykonywane ręcznie i służyć jako warstwa ochrony przed błędami ludzkimi, a także mogą przyspieszyć wdrażanie klientów.

Dokładna weryfikacja w czasie zbliżonym do rzeczywistego może pomóc poprawić ogólne wrażenia użytkownika, co z kolei zwiększa współczynniki konwersji klientów.

2. Wzmocnienie modelowania ryzyka w celu poprawy dostępności kredytu

Wiele firm fintech zapewnia kredyty konsumenckie za pośrednictwem wirtualnych kart kredytowych lub e-portfeli, często z systemem płatności później.

W ciągu ostatnich pięciu lat te firmy zaczęły szybko się pojawiać, z większością na rynkach wschodzących, takich jak Azja Południowo-Wschodnia i Ameryka Łacińska, gdzie dostępność kredytów wśród szerszej populacji jest ograniczona.

Ponieważ większość wnioskodawców nie ma tradycyjnej oceny kredytowej, ten nowy rodzaj kredytodawców musi stosować różne metody oceny ryzyka i podejmować szybkie decyzje o akceptacji lub odrzuceniu.

W odpowiedzi na to firmy te budują własne modele oceny ryzyka, które zastępują tradycyjną punktację ryzyka przy użyciu alternatywnych danych, często pozyskiwanych od zewnętrznych dostawców danych. Ta metoda tworzy modele, które działają jako proxy tradycyjnych markerów ryzyka.

Wykorzystując moc sztucznej inteligencji i alternatywnych danych konsumenckich, możliwe jest oszacowanie ryzyka z dokładnością porównywalną z tradycyjnymi biurami kredytowymi.

3. Zrozumienie klientów o wysokiej wartości, aby osiągnąć podobne perspektywy

Dane własne ograniczają się zwykle do interakcji konsumentów z firmą je zbierającą.

Dane alternatywne mogą być szczególnie cenne, gdy zostaną wykorzystane do pogłębienia zrozumienia przez fintech jego najlepszych klientów. Dzięki temu firmy mogą skupić się na obsłudze odbiorców, którzy generują największą wartość.

Umożliwia im również identyfikację podobnych odbiorców potencjalnych klientów, którzy mają te same cechy.

Na przykład firmy fintech, które zapewniają pewien rodzaj kredytu, mogą stosować modelowanie predykcyjne, aby budować portrety swoich klientów o najwyższej wartości, a następnie oceniać konsumentów na podstawie ich dopasowania do tych atrybutów.

Aby to osiągnąć, łączą swoje dane wewnętrzne z funkcjami predykcyjnymi innych firm, takimi jak etapy życia, zainteresowania i zamiary podróży.

Ten model można wykorzystać do dotarcia do nowych odbiorców z największym prawdopodobieństwem przekształcenia się w klientów o wysokiej wartości.

4. Zasilanie modeli powinowactwa unikalnymi spostrzeżeniami behawioralnymi

Modelowanie powinowactwa jest podobne do opisanego powyżej modelowania ryzyka. Ale podczas gdy modelowanie ryzyka określa prawdopodobieństwo niepożądanych wyników, takich jak niespłacanie kredytów, modelowanie powinowactwa przewiduje prawdopodobieństwo pożądanych wyników, takich jak przyjęcie oferty.

W szczególności analiza powinowactwa pomaga firmom z branży fintech określić, którzy klienci z największym prawdopodobieństwem kupią inne produkty i usługi na podstawie ich historii zakupów, danych demograficznych lub indywidualnych zachowań.

Informacje te umożliwiają bardziej efektywny cross-selling, upselling, programy lojalnościowe i spersonalizowane doświadczenia, prowadząc klientów do nowych produktów i aktualizacji usług.

Te modele powinowactwa, podobnie jak modele ryzyka kredytowego opisane powyżej, są konstruowane przez zastosowanie uczenia maszynowego na danych konsumenckich.

Czasami możliwe jest tworzenie takich modeli przy użyciu danych własnych zawierających szczegóły, takie jak historyczne zakupy i dane dotyczące zachowań finansowych, jednak dane te są coraz częściej spotykane w usługach finansowych.

Aby skonstruować modele powinowactwa z większym zasięgiem i dokładnością, firmy fintech mogą łączyć swoje dane z unikalnymi spostrzeżeniami behawioralnymi, takimi jak korzystanie z aplikacji i zainteresowania poza swoim środowiskiem, aby zrozumieć, którzy klienci mają skłonność do kupowania nowych ofert, a także polecać najlepsze produkt, który odpowiada ich preferencjom.

Uzasadnienie biznesowe dla danych i sztucznej inteligencji w Fintech

Jeśli nie przyjmiesz wkrótce planu wykorzystania alternatywnych danych i sztucznej inteligencji w swojej firmie fintech, prawdopodobnie zostaniesz w tyle.

Globalny indeks wdrażania sztucznej inteligencji IBM w 2022 r. mówi, że 35% dzisiejszych firm zgłosiło stosowanie sztucznej inteligencji w swojej działalności, a dodatkowe 42% zgłosiło, że bada sztuczną inteligencję.

W plemieniu raport Fintech Five by Five, 70% fintechów korzysta już ze sztucznej inteligencji, a szersze zastosowanie spodziewane jest do 2025 r. 90% z nich korzysta z interfejsów API, a 38% respondentów uważa, że ​​największym przyszłym zastosowaniem sztucznej inteligencji będą przewidywania zachowań konsumentów.

Niezależnie od oferowanego produktu lub usługi, współcześni konsumenci oczekują inteligentnych, spersonalizowanych doświadczeń, które towarzyszą dostępowi do danych, modelowaniu predykcyjnemu, sztucznej inteligencji i automatyzacji marketingu.