Cum gigantul BNPL din Indonezia folosește știința datelor pentru a stimula inovația

Știința datelor și învățarea automată sunt unele dintre cele mai complexe, dar importante concepte de afaceri astăzi. Și multe companii, indiferent de nișa lor, se bazează pe ele pentru a oferi clienților o experiență de utilizator mai bună.

Dar ce rol joacă știința datelor și învățarea automată în dezvoltarea sistemelor financiare inovatoare, în special în țări precum Indonezia?

Lipsa datelor despre istoria creditului, combinată cu utilizarea substanțială a telefoanelor mobile în Indonezia, reprezintă un punct ideal pentru companiile fintech pentru a oferi soluții financiare avansate și ușor de utilizat pentru consumatori.

În acest episod din Data Point of View, Laurie Hood, Chief Marketing Officer la Mobilewalla, a vorbit cu Joel Samuel, VP, Head of Machine Learning Engineer, la FinAccel, compania-mamă a platformei indoneziene Cumpărați acum, plătiți mai târziu (BNPL) Kredivo.

Ei au discutat despre importanța învățării automate și a științei datelor în atingerea obiectivelor de afaceri și în furnizarea unei experiențe mai bune pentru utilizator, provocările în găsirea specialiștilor în știința datelor, dezvoltarea fintech și e-commerce în Asia de Sud-Est și esența începerii mici.

Informații cheie din podcast

Există două motive principale pentru a oferi soluții mai bune în Indonezia

Joel și FinAccel urmărește să ofere soluții fintech mai bune pieței indoneziene din două motive.

„Prima este penetrarea scăzută a cardurilor de credit în Indonezia. Există doar 17 milioane de carduri de credit în comparație cu populația noastră, care este în jur de 250 de milioane în zilele noastre. Deci, există doar 0.07 carduri de credit pe cap de locuitor. Este cu adevărat scăzut. Al doilea este penetrarea mare a telefoanelor mobile.

În prezent, Indonezia are peste 119 milioane de telefoane mobile. Sunt aproape 0.8 telefoane mobile pe cap de locuitor. Deci, este un punct dulce. Ai un telefon mobil, dar nu ai un card de credit.”

Credem în „eșuează repede și învață repede”.

Joel și echipa sa cred cu tărie că proiectele ar trebui făcute puțin câte puțin. Astfel, chiar dacă eșuezi, vei avea ocazia să înveți rapid din greșeala ta.

„Putem vedea dacă este ceva în neregulă cu modelul pe care l-am împins în producție. De asemenea, credem cu adevărat în „eșuează rapid și învață repede”.

Întotdeauna împingem producția încetul cu încetul pentru a vedea efectul și impactul modelului. Așadar, începem cu lucrurile simple și cele mici.”

Potrivit lui Joel,

„Comerțul electronic este în plină expansiune în Indonezia, iar țara are trei sau patru „unicorni” care au început pe baza comerțului electronic. Una dintre provocările comerțului electronic, nu numai în Indonezia, ci în întreaga lume, este abandonarea cărucioarelor.

Și această problemă este mai mult despre opțiunile de plată sau canalele de plată. Majoritatea oamenilor abandonează căruciorul pentru că au probleme cu plata – acesta este punctul ideal al FinAccel.”

În ceea ce privește viziunea științei datelor din partea conducerii seniori, Joel a împărtășit că „de la început, am avut buy-in de la nivel superior, cu gândul că dacă vrem să perturbăm cel mai bun jucător de pe piață, cum ar fi banca sau Compania multi-finanțare care este deja acolo, singurul lucru pe care îl putem face este să introducem metodologia științei datelor.

El a explicat că rezolvă problema într-un mod mai bun, deoarece conducerea de nivel superior al companiei consideră că știința datelor este o mare oportunitate.

„Dar chiar dacă ne-am definit deja scopul sau inițiativa care vine de la conducerea de vârf, trebuie să dovedim că putem livra acea inițiativă sau acceptarea chiar de la prima unitate.”

O provocare pentru echipele de știință a datelor este construirea încrederii organizaționale. La FinAccel, echipa a avut întâlniri regulate cu COO și CEO-ul în primii doi ani, echipa a fost la locul lor pentru a-și prezenta rezultatele.

De asemenea, au un flux de lucru și un cadru de monitorizare bun, astfel încât să poată identifica rapid dacă este ceva în neregulă cu un model care a fost împins în producție.

Joel și echipa sa și-au construit încrederea începând cu o mică problemă, trecând rapid la producție și apoi văzând rapid rezultatele.

Astfel, managementul poate vedea imediat impactul abordării științei datelor.

Urmărește podcastul Data Point of View de la Mobilewalla, cu Laurie Hood și Joel Samuel aici.