4 sätt att alternativa data förbättrar Fintech-företag i APAC

Olika kategorier av fintech-företag – Köp nu, betala senare (BNPL), digital utlåning, betalningar och inkasseringar – utnyttjar i allt högre grad prediktiva modeller byggda med artificiell intelligens och maskininlärning för att stödja kärnverksamhetens funktioner som riskbeslut.

Enligt en rapport av Grand View Research, Inc., förväntas den globala AI i fintech-marknadsstorleken nå 41.16 miljarder USD år 2030, växa med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 19.7 % enbart i Asien-Stillahavsområdet från 2022 till 2030.

Framgången för AI inom fintech, eller vilken verksamhet som helst för den delen, beror på en organisations förmåga att göra korrekta förutsägelser baserat på data.

Medan interna data (förstapartsdata) måste inkluderas i AI-modeller, misslyckas dessa data ofta med att fånga kritiska prediktiva funktioner, vilket gör att dessa modeller underpresterar. I dessa situationer, alternativa data och funktionsanrikning kan skapa en kraftfull fördel.

Att berika förstapartsdata med mycket prediktiva funktioner ger den nödvändiga bredden, djupet och skalan som behövs för att öka noggrannheten i maskininlärningsmodeller.

Här är en titt på fyra databerikande strategier för vissa användningsfall och processer som fintech-företag kan utnyttja för att växa sin verksamhet och hantera risker.

1. Förbättra Know Your Customer (KYC) verifieringsprocesser

Generellt sett kan alla fintech-företag dra nytta av AI-driven KYC-implementering med tillräckligt med data och en mycket prediktiv modell.

Fintech-företag kan titta på att berika sin interna data med storskalig, högkvalitativ alternativ data för att jämföra med kundinmatningar, såsom adress, för att hjälpa till att verifiera kundens identitet.

Dessa maskingenererade insikter kan vara mer exakta än manuella och fungera som ett lager av skydd mot mänskliga fel och kan även påskynda kundintroduktionen.

Den korrekta och nästan realtidsverifieringen kan hjälpa till att förbättra den övergripande användarupplevelsen, vilket i sin tur ökar kundernas konverteringsfrekvens.

2. Förbättra riskmodellering för att förbättra kredittillgängligheten

Många fintech-företag tillhandahåller konsumentkrediter via virtuella kreditkort eller e-plånböcker och ofta, med ett betala senare-system.

De senaste fem åren har dessa företag vuxit fram snabbt, med majoriteten på tillväxtmarknader som Sydostasien och Latinamerika, där det finns begränsad tillgång på krediter bland den bredare befolkningen.

Eftersom majoriteten av de sökande saknar traditionella kreditvärderingar måste denna nya typ av kreditgivare använda olika metoder för att bedöma risker och fatta snabba beslut om att acceptera eller avböja.

Som svar på detta bygger dessa företag sina egna riskbedömningsmodeller som ersätter traditionell riskpoängning med hjälp av alternativa data, ofta hämtade från tredjepartsdataleverantörer. Denna metod producerar modeller som fungerar som proxy för traditionella riskmarkörer.

Genom att utnyttja kraften hos AI och alternativa konsumentdata är det möjligt att bedöma risker med en precisionsnivå som är jämförbar med traditionella kreditbyråer.

3. Förstå värdefulla kunder för att nå liknande framtidsutsikter

Förstapartsdata är vanligtvis begränsad till konsumenternas interaktioner med företaget som samlar in dem.

Alternativa data kan vara särskilt värdefulla när de används för att fördjupa en fintechs förståelse för sina bästa kunder. Detta gör att företag kan fokusera på att betjäna den publik som skapar störst värde.

Det ger dem också befogenhet att identifiera lookalike målgrupper av potentiella kunder som delar samma egenskaper.

Till exempel kan fintech-företag som tillhandahåller någon form av kredit använda prediktiv modellering för att skapa porträtt av sina mest värdefulla kunder och sedan betygsätta konsumenter baserat på deras passform mot dessa attribut.

För att uppnå detta kombinerar de sin interna data med prediktiva funktioner från tredje part som livsstadier, intressen och reseavsikter.

Denna modell kan användas för att nå nya målgrupper med störst sannolikhet att bli värdefulla kunder.

4. Att driva affinitetsmodeller med unika beteendeinsikter

Affinitetsmodellering liknar riskmodelleringen som beskrivs ovan. Men medan riskmodellering bestämmer sannolikheten för oönskade utfall såsom kreditvärdighet, förutsäger affinitetsmodellering sannolikheten för önskade utfall, såsom acceptans av erbjudanden.

Specifikt hjälper affinitetsanalys fintech-företag att avgöra vilka kunder som är mest benägna att köpa in sig på andra produkter och tjänster baserat på deras köphistorik, demografi eller individuella beteende.

Denna information möjliggör effektivare korsförsäljning, merförsäljning, lojalitetsprogram och personliga upplevelser, vilket leder kunder till nya produkter och tjänsteuppgraderingar.

Dessa affinitetsmodeller, liksom kreditriskmodellerna som beskrivs ovan, är konstruerade genom att tillämpa maskininlärning på konsumentdata.

Ibland är det möjligt att skapa dessa modeller med hjälp av förstapartsdata som innehåller detaljer som historiska köp och finansiellt beteendedata, men dessa data är allt vanligare bland finansiella tjänster.

För att konstruera affinitetsmodeller med större räckvidd och noggrannhet kan fintech-företag kombinera sin data med unika beteendeinsikter som appanvändning och intressen utanför sin miljö för att förstå vilka kunder som har benägenhet att köpa nya erbjudanden, samt rekommendera det näst bästa produkt som matchar deras preferenser.

Affärsfallet för data och AI i Fintech

Om du inte antar en plan för att dra nytta av alternativ data och AI i ditt fintech-företag snart, kommer du sannolikt att bli kvar.

IBM Global AI Adoption Index 2022 säger att 35 % av företagen idag har rapporterat att de använder AI i sin verksamhet, och ytterligare 42 % rapporterade att de utforskar AI.

I en stam rapport Fintech Five by Five, 70 % av fintechs använder redan AI med en bredare adoption som förväntas senast 2025. 90 % av dem använder API:er och 38 % av de tillfrågade tror att den största framtida tillämpningen av AI kommer att vara förutsägelser om konsumentbeteende.

Oavsett vilken produkt eller tjänst som erbjuds kommer moderna konsumenter att förvänta sig de smarta, personliga upplevelser som kommer tillsammans med tillgång till data, prediktiv modellering, AI och marknadsföringsautomation.