4 moduri în care datele alternative îmbunătățesc companiile Fintech din APAC

Diverse categorii de firme fintech – Cumpărați acum, plătiți mai târziu (BNPL), împrumuturi digitale, plăți și încasări – folosesc din ce în ce mai mult modele predictive construite folosind inteligența artificială și învățarea automată pentru a sprijini funcțiile de bază ale afacerii, cum ar fi luarea deciziilor privind riscul.

Potrivit unui raportează de Grand View Research, Inc., este de așteptat ca IA globală în dimensiunea pieței fintech să atingă 41.16 miliarde USD până în 2030, crescând la o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 19.7% numai în Asia-Pacific între 2022 și 2030.

Succesul inteligenței artificiale în domeniul fintech sau al oricărei afaceri, de altfel, depinde de capacitatea unei organizații de a face predicții precise pe baza datelor.

În timp ce datele interne (date de la prima parte) trebuie luate în considerare în modelele AI, aceste date adesea nu reușesc să capteze caracteristici predictive critice, ceea ce face ca aceste modele să aibă performanțe slabe. In aceste situatii, date alternative iar îmbogățirea caracteristicilor poate constitui un avantaj puternic.

Îmbogățirea datelor primare cu funcții foarte predictive adaugă lărgimea, profunzimea și scara necesare pentru a crește acuratețea modelelor de învățare automată.

Iată o privire la patru strategii de îmbogățire a datelor pentru anumite cazuri de utilizare și procese pe care companiile fintech le pot folosi pentru a-și dezvolta afacerea și a gestiona riscul.

1. Îmbunătățirea proceselor de verificare Know Your Customer (KYC).

În general, toate companiile fintech pot beneficia de implementarea KYC bazată pe inteligență artificială, cu date suficiente și un model foarte predictiv.

Companiile Fintech pot căuta să-și îmbogățească datele interne cu date alternative de înaltă calitate, pe scară largă, pentru a le compara cu intrările clienților, cum ar fi adresa, pentru a ajuta la verificarea identității clientului.

Aceste informații generate de mașini pot fi mai precise decât cele manuale și pot servi ca un strat de protecție împotriva erorilor umane și pot, de asemenea, să accelereze integrarea clienților.

Verificarea precisă și aproape în timp real poate ajuta la îmbunătățirea experienței generale a utilizatorului, ceea ce, la rândul său, crește ratele de conversie ale clienților.

2. Îmbunătățirea modelării riscului pentru a îmbunătăți disponibilitatea creditului

Multe firme fintech oferă credit de consum prin carduri de credit virtuale sau portofele electronice și, adesea, cu o schemă de plată mai târziu.

În ultimii cinci ani, aceste companii au apărut rapid, majoritatea pe piețele emergente precum Asia de Sud-Est și America Latină, unde există o disponibilitate limitată de credit în rândul populației mai largi.

Deoarece majoritatea solicitanților nu au scoruri de credit tradiționale, această nouă generație de furnizori de credite trebuie să utilizeze diferite metode pentru a evalua riscul și pentru a lua decizii rapide de acceptare sau refuzare.

Ca răspuns la aceasta, aceste companii își construiesc propriile modele de evaluare a riscurilor care înlocuiesc scorul tradițional al riscului folosind date alternative, adesea provenite de la furnizori de date terți. Această metodă produce modele care acționează ca reprezentanți ai markerilor de risc tradiționali.

Prin valorificarea puterii AI și a datelor alternative ale consumatorilor, este posibil să se evalueze riscul cu un nivel de precizie comparabil cu birourile de credit tradiționale.

3. Înțelegerea clienților de mare valoare pentru a ajunge la perspective similare

Datele primare sunt de obicei limitate la interacțiunile consumatorilor cu compania care le colectează.

Datele alternative pot fi deosebit de valoroase atunci când sunt utilizate pentru a aprofunda înțelegerea unui fintech cu privire la cei mai buni clienți. Acest lucru permite companiilor să se concentreze pe servirea publicului care generează cea mai mare valoare.

De asemenea, îi dă putere să identifice audiențe asemănătoare de potențiali care au aceleași caracteristici.

De exemplu, firmele fintech care oferă un anumit tip de credit pot folosi modele predictive pentru a construi portrete ale clienților lor de cea mai mare valoare și apoi a marca consumatorii în funcție de potrivirea lor cu aceste atribute.

Pentru a realiza acest lucru, ei combină datele lor interne cu funcții de predicție ale unor terțe părți, cum ar fi etapele vieții, interesele și intenția de călătorie.

Acest model poate fi folosit pentru a ajunge la noi audiențe cu cea mai mare probabilitate de a se transforma în clienți de mare valoare.

4. Alimentarea modelelor de afinitate cu perspective comportamentale unice

Modelarea afinității este similară cu modelarea riscului descrisă mai sus. Dar, în timp ce modelarea riscului determină probabilitatea unor rezultate nedorite, cum ar fi incapacitatea de creditare, modelarea de afinitate prezice probabilitatea rezultatelor dorite, cum ar fi acceptarea ofertei.

Mai exact, analiza de afinitate ajută companiile fintech să determine care clienți sunt cel mai probabil să cumpere alte produse și servicii pe baza istoricului lor de cumpărare, a datelor demografice sau a comportamentului individual.

Aceste informații permit vânzări încrucișate, upselling, programe de loialitate și experiențe personalizate mai eficiente, conducând clienții către noi produse și upgrade-uri de servicii.

Aceste modele de afinitate, ca și modelele de risc de credit descrise mai sus, sunt construite prin aplicarea învățării automate pe datele consumatorilor.

Uneori este posibil să se creeze aceste modele folosind date primare care conțin detalii precum achiziții istorice și date despre comportamentul financiar, cu toate acestea, aceste date sunt din ce în ce mai frecvente în rândul serviciilor financiare.

Pentru a construi modele de afinitate cu o acoperire și o acuratețe mai mare, firmele fintech își pot combina datele cu perspective comportamentale unice, cum ar fi utilizarea aplicațiilor și interesele în afara mediului lor, pentru a înțelege care clienți au tendința de a cumpăra noi oferte, precum și pentru a recomanda cele mai bune. produs care corespunde preferințelor lor.

Cazul de afaceri pentru date și IA în Fintech

Dacă nu adoptați un plan pentru a utiliza date alternative și AI în compania dvs. fintech în curând, probabil că veți rămâne în urmă.

IBM Global AI Adoption Index 2022 spune că 35% dintre companiile de astăzi au raportat că folosesc AI în afacerile lor, iar încă 42% au raportat că explorează AI.

Într-un trib raportează Fintech Five by Five, 70% dintre fintech-urile folosesc deja AI, cu o adoptare mai largă se așteaptă până în 2025. 90% dintre ei folosesc API-uri și 38% dintre respondenți cred că cea mai mare aplicație viitoare a AI va fi predicțiile comportamentului consumatorilor.

Indiferent de produsul sau serviciul oferit, consumatorii moderni încep să se aștepte la experiențele inteligente și personalizate care vin împreună cu accesul la date, modelarea predictivă, AI și automatizarea marketingului.