4 maneiras pelas quais os dados alternativos estão melhorando as fintechs na APAC

Várias categorias de fintechs – Compre agora, pague depois (BNPL), empréstimos digitais, pagamentos e cobranças – estão cada vez mais alavancando modelos preditivos construídos com inteligência artificial e aprendizado de máquina para dar suporte às principais funções de negócios, como decisão de risco.

De acordo com uma Denunciar pela Grand View Research, Inc., espera-se que a IA global no tamanho do mercado de fintech atinja US$ 41.16 bilhões até 2030, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 19.7% somente na Ásia-Pacífico de 2022 a 2030.

O sucesso da IA ​​em fintech, ou em qualquer negócio, depende da capacidade de uma organização de fazer previsões precisas com base em dados.

Embora os dados internos (dados primários) precisem ser incluídos nos modelos de IA, esses dados geralmente não conseguem capturar recursos preditivos críticos, fazendo com que esses modelos tenham um desempenho inferior. Nestas situações, dados alternativos e o enriquecimento de recursos pode estabelecer uma vantagem poderosa.

O enriquecimento de dados próprios com recursos altamente preditivos adiciona a amplitude, profundidade e escala necessárias para aumentar a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Aqui estão quatro estratégias de enriquecimento de dados para determinados casos de uso e processos que as empresas de tecnologia financeira podem alavancar para expandir seus negócios e gerenciar riscos.

1. Aprimoramento dos processos de verificação do Conheça seu cliente (KYC)

Geralmente, todas as empresas de fintech podem se beneficiar da implementação de KYC orientada por IA com dados suficientes e um modelo altamente preditivo.

As empresas de fintech podem procurar enriquecer seus dados internos com dados alternativos de grande escala e alta qualidade para comparar com as entradas do cliente, como endereço, para ajudar a verificar a identidade do cliente.

Esses insights gerados por máquina podem ser mais precisos do que os manuais e servem como uma camada de proteção contra erros humanos e também podem acelerar a integração do cliente.

A verificação precisa e quase em tempo real pode ajudar a melhorar a experiência geral do usuário, o que, por sua vez, aumenta as taxas de conversão do cliente.

2. Aprimorando a modelagem de risco para melhorar a disponibilidade de crédito

Muitas fintechs fornecem crédito ao consumidor por meio de cartões de crédito virtuais ou carteiras eletrônicas e, muitas vezes, com um esquema de pagamento posterior.

Os últimos cinco anos viram o rápido surgimento dessas empresas, com a maioria em mercados emergentes como o Sudeste Asiático e a América Latina, onde há disponibilidade limitada de crédito entre a população em geral.

Como a maioria dos solicitantes não possui as pontuações de crédito tradicionais, esse novo tipo de provedor de crédito deve usar métodos diferentes para avaliar o risco e tomar decisões rápidas de aceitação ou recusa.

Em resposta a isso, essas empresas estão construindo seus próprios modelos de avaliação de risco que substituem a pontuação de risco tradicional usando dados alternativos, muitas vezes provenientes de provedores de dados de terceiros. Este método produz modelos que atuam como proxies dos marcadores de risco tradicionais.

Ao alavancar o poder da IA ​​e dados alternativos do consumidor, é possível avaliar o risco com um nível de precisão comparável às agências de crédito tradicionais.

3. Entendendo os clientes de alto valor para alcançar perspectivas semelhantes

Os dados primários geralmente são limitados às interações dos consumidores com a empresa que os coleta.

Dados alternativos podem ser particularmente valiosos quando usados ​​para aprofundar o entendimento de uma fintech sobre seus melhores clientes. Isso permite que as empresas se concentrem em atender o público que gera o maior valor.

Também os capacita a identificar públicos semelhantes de clientes em potencial que compartilham as mesmas características.

Por exemplo, as fintechs que fornecem algum tipo de crédito podem empregar modelagem preditiva para construir retratos de seus clientes de maior valor e, em seguida, pontuar os consumidores com base em sua adequação a esses atributos.

Para conseguir isso, eles combinam seus dados internos com recursos preditivos de terceiros, como estágios da vida, interesses e intenção de viagem.

Esse modelo pode ser usado para alcançar novos públicos com maior probabilidade de se transformar em clientes de alto valor.

4. Fornecimento de modelos de afinidade com insights comportamentais exclusivos

A modelagem de afinidade é semelhante à modelagem de risco descrita acima. Mas enquanto a modelagem de risco determina a probabilidade de resultados indesejados, como inadimplência de crédito, a modelagem de afinidade prevê a probabilidade de resultados desejados, como aceitação de oferta.

Especificamente, a análise de afinidade ajuda as fintechs a determinar quais clientes são mais propensos a comprar outros produtos e serviços com base em seu histórico de compras, dados demográficos ou comportamento individual.

Essas informações permitem mais eficácia de cross-selling, upselling, programas de fidelidade e experiências personalizadas, levando os clientes a novos produtos e atualizações de serviços.

Esses modelos de afinidade, como os modelos de risco de crédito descritos acima, são construídos aplicando aprendizado de máquina nos dados do consumidor.

Às vezes, é possível criar esses modelos usando dados primários contendo detalhes como compras históricas e dados de comportamento financeiro, mas esses dados são cada vez mais comuns entre os serviços financeiros.

Para construir modelos de afinidade com maior alcance e precisão, as fintechs podem combinar seus dados com insights comportamentais exclusivos, como uso de aplicativos e interesses fora de seu ambiente, para entender quais clientes têm propensão a comprar novas ofertas, bem como recomendar as próximas melhores. produto que corresponda às suas preferências.

O caso de negócios para dados e IA em fintech

Se você não adotar um plano para alavancar dados alternativos e IA em sua fintech em breve, provavelmente ficará para trás.

Índice Global de Adoção de IA da IBM 2022 diz que 35% das empresas hoje relataram o uso de IA em seus negócios e 42% adicionais relataram que estão explorando a IA.

Em uma tribo Denunciar Fintech Five by Five, 70% das fintechs já usam IA com adoção mais ampla esperada até 2025. 90% delas usam APIs e 38% dos entrevistados acham que a maior aplicação futura da IA ​​serão as previsões do comportamento do consumidor.

Independentemente do produto ou serviço oferecido, os consumidores modernos esperam experiências inteligentes e personalizadas que acompanham o acesso a dados, modelagem preditiva, IA e automação de marketing.