Kako indonezijski velikan BNPL izkorišča podatkovno znanost za spodbujanje inovacij

Podatkovna znanost in strojno učenje sta danes nekaj najbolj zapletenih, a pomembnih poslovnih konceptov. In mnoga podjetja, ne glede na svojo nišo, se zanašajo nanje, da svojim strankam zagotovijo boljšo uporabniško izkušnjo.

Toda kakšno vlogo imata podatkovna znanost in strojno učenje pri razvoju inovativnih finančnih sistemov, zlasti v državah, kot je Indonezija?

Pomanjkanje podatkov o kreditni zgodovini v kombinaciji s precejšnjo uporabo mobilnih telefonov v Indoneziji predstavlja dobro točko za fintech podjetja pri zagotavljanju naprednih uporabniku prijaznih finančnih rešitev za potrošnike.

V tem primeru epizoda Data Point of View, Laurie Hood, glavna direktorica trženja pri Mobilewalla, se je pogovarjala z Joelom Samuelom, podpredsednikom, vodjo inženirja strojnega učenja pri FinAccel, matičnem podjetju indonezijske platforme Kredivo Kupite zdaj, plačajte pozneje (BNPL).

Razpravljali so o pomenu strojnega učenja in znanosti o podatkih pri doseganju poslovnih ciljev in zagotavljanju boljše uporabniške izkušnje, o izzivih pri iskanju strokovnjakov za znanost o podatkih, razvoju finančne tehnologije in e-trgovine v jugovzhodni Aziji ter o bistvu začeti z majhnim.

Ključni vpogledi iz podcasta

Obstajata dva glavna razloga za zagotavljanje boljših rešitev v Indoneziji

Joel in FinAccel želijo indonezijskemu trgu zagotoviti boljše rešitve finančne tehnologije iz dveh razlogov.

»Prvi je nizek prodor kreditnih kartic v Indoneziji. V primerjavi z našo populacijo, ki je danes okoli 17 milijonov, je le 250 milijonov kreditnih kartic. Torej je samo 0.07 kreditne kartice na prebivalca. Res je nizko. Drugi je velika penetracija mobilnih telefonov.

Trenutno ima Indonezija več kot 119 milijonov mobilnih telefonov. To je skoraj 0.8 mobilnih telefonov na prebivalca. Torej, to je sladko mesto. Imate mobilni telefon, vendar nimate kreditne kartice.

Verjamemo v 'hitro pademo in se hitro učimo'.

Joel in njegova ekipa so trdno prepričani, da je treba projekte izvajati postopoma. Tako boste imeli priložnost, tudi če vam ne uspe, da se hitro naučite iz svoje napake.

»Lahko opazimo, če je kaj narobe z modelom, ki smo ga potisnili v proizvodnjo. Prav tako resnično verjamemo v 'hitro pademo in se hitro učimo'.

Proizvodnjo vedno pospešujemo malo po malo, da vidimo učinek in vpliv modela. Torej začnemo s preprostimi stvarmi in majhnimi stvarmi.«

Po mnenju Joela,

»E-trgovina v Indoneziji cveti in država ima tri ali štiri »samoroge«, ki so začeli temeljiti na e-trgovini. Eden od izzivov pri e-trgovini, ne le v Indoneziji, ampak po vsem svetu, je opustitev vozička.

In to vprašanje se bolj nanaša na možnosti plačila ali plačilne kanale. Večina ljudi opusti voziček, ker imajo težave s plačilom – to je FinAccelova sladka točka.«

Kar zadeva pogled višjega vodstva na znanost o podatkih, je Joel povedal, da »od začetka imamo nakup z najvišje ravni, z razmišljanjem, da če želimo motiti najboljšega igralca na trgu, kot je banka oz. večfinančno podjetje, ki že obstaja, je edina stvar, ki jo lahko naredimo, uvedba metodologije podatkovne znanosti.

Pojasnil je, da problem rešujejo na boljši način, ker najvišje vodstvo podjetja verjame, da je podatkovna znanost velika priložnost.

"Čeprav smo že opredelili naš cilj ali pobudo, ki je prišla od najvišjega vodstva, moramo dokazati, da lahko to pobudo ali nakup izvedemo že v prvi enoti."

Izziv za ekipe podatkovne znanosti je izgradnja organizacijskega zaupanja. Pri FinAccel je ekipa imela redne sestanke s COO in CEO v prvih dveh letih, ko je bila ekipa tam, da bi predstavila svoje rezultate.

Imajo tudi dober potek dela in okvir za spremljanje, tako da lahko hitro opazijo, če je kaj narobe z modelom, ki je bil potisnjen v proizvodnjo.

Joel in njegova ekipa so pridobili zaupanje tako, da so začeli z majhno težavo, hitro prešli na proizvodnjo in nato hitro videli rezultate.

Tako lahko vodstvo takoj vidi učinek svojega pristopa podatkovne znanosti.

Oglejte si podcast Mobilewalla Data Point of View z Laurie Hood in Joelom Samuelom tukaj.