ข้อมูลทางเลือก 4 วิธีช่วยปรับปรุงบริษัทฟินเทคใน APAC

บริษัทฟินเทคหลายประเภท เช่น Buy Now, Pay Later (BNPL), สินเชื่อดิจิทัล, การชำระเงิน และการเรียกเก็บเงิน กำลังใช้ประโยชน์จากแบบจำลองการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสนับสนุนการทำงานหลักทางธุรกิจ เช่น การตัดสินใจความเสี่ยง

ตาม รายงาน โดย Grand View Research, Inc. คาดการณ์ว่า AI ระดับโลกในด้านขนาดตลาดฟินเทคจะสูงถึง 41.16 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 ซึ่งเติบโตในอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 19.7% ในเอเชียแปซิฟิกเพียงอย่างเดียวตั้งแต่ปี 2022 ถึง 2030

ความสำเร็จของ AI ในฟินเทคหรือธุรกิจใดๆ ในเรื่องนั้น ขึ้นอยู่กับความสามารถขององค์กรในการคาดการณ์ที่ถูกต้องตามข้อมูล

แม้ว่าข้อมูลภายใน (ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่ง) จะต้องนำมาประกอบเป็นแบบจำลอง AI แต่ข้อมูลนี้มักจะล้มเหลวในการจับภาพคุณสมบัติการคาดการณ์ที่สำคัญ ซึ่งทำให้โมเดลเหล่านี้มีประสิทธิภาพต่ำกว่ามาตรฐาน ในสถานการณ์เหล่านี้ ข้อมูลทางเลือก และการเสริมคุณสมบัติสามารถสร้างข้อได้เปรียบที่ทรงพลัง

การเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลบุคคลที่หนึ่งด้วยคุณสมบัติการคาดการณ์สูงจะเพิ่มความกว้าง ความลึก และขนาดที่จำเป็นเพื่อเพิ่มความแม่นยำของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ต่อไปนี้คือกลยุทธ์การเพิ่มพูนข้อมูล XNUMX ประการสำหรับกรณีการใช้งานและกระบวนการบางอย่างที่บริษัทฟินเทคสามารถใช้เพื่อขยายธุรกิจและจัดการความเสี่ยงได้

1. การปรับปรุงกระบวนการตรวจสอบการรู้จักลูกค้าของคุณ (KYC)

โดยทั่วไปแล้ว บริษัทฟินเทคทุกแห่งจะได้รับประโยชน์จากการนำ KYC ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้ โดยมีข้อมูลที่เพียงพอและแบบจำลองที่คาดการณ์ได้สูง

บริษัท Fintech สามารถดูข้อมูลภายในที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นด้วยข้อมูลทางเลือกคุณภาพสูงขนาดใหญ่เพื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลที่ลูกค้าป้อน เช่น ที่อยู่ เพื่อช่วยยืนยันตัวตนของลูกค้า

ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดยเครื่องจักรเหล่านี้สามารถมีความแม่นยำมากกว่าแบบแมนนวล และทำหน้าที่เป็นชั้นป้องกันข้อผิดพลาดของมนุษย์ และยังช่วยเพิ่มความเร็วในการเริ่มต้นใช้งานของลูกค้าอีกด้วย

การยืนยันที่แม่นยำและใกล้เคียงแบบเรียลไทม์สามารถช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวม ซึ่งจะช่วยเพิ่มอัตราการแปลงของลูกค้า

2. เสริมสร้างแบบจำลองความเสี่ยงเพื่อปรับปรุงความพร้อมของสินเชื่อ

บริษัทฟินเทคหลายแห่งให้เครดิตผู้บริโภคผ่านบัตรเครดิตเสมือนจริงหรือกระเป๋าเงินอิเล็กทรอนิกส์ และบ่อยครั้งด้วยรูปแบบการจ่ายภายหลัง

ในช่วงห้าปีที่ผ่านมาได้เห็นการเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วของบริษัทเหล่านี้ โดยส่วนใหญ่ในตลาดเกิดใหม่ เช่น เอเชียตะวันออกเฉียงใต้และละตินอเมริกา ซึ่งมีสินเชื่อที่จำกัดในหมู่ประชากรในวงกว้าง

เนื่องจากผู้สมัครส่วนใหญ่ไม่มีคะแนนเครดิตแบบเดิม ผู้ให้บริการสินเชื่อรูปแบบใหม่นี้จึงต้องใช้วิธีการต่างๆ ในการประเมินความเสี่ยงและตัดสินใจยอมรับหรือปฏิเสธอย่างรวดเร็ว

เพื่อตอบสนองต่อสิ่งนี้ บริษัทเหล่านี้กำลังสร้างแบบจำลองการประเมินความเสี่ยงของตนเองซึ่งแทนที่การให้คะแนนความเสี่ยงแบบเดิมโดยใช้ข้อมูลทางเลือก ซึ่งมักมาจากผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สาม วิธีนี้จะสร้างแบบจำลองที่ทำหน้าที่เป็นผู้รับมอบฉันทะของตัวแสดงความเสี่ยงแบบเดิม

การใช้ประโยชน์จากพลังของ AI และข้อมูลผู้บริโภคทางเลือก ทำให้สามารถประเมินความเสี่ยงด้วยระดับความแม่นยำเทียบเท่ากับเครดิตบูโรแบบเดิม

3. ทำความเข้าใจกับลูกค้าที่มีมูลค่าสูงเพื่อเข้าถึงผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่คล้ายคลึงกัน

ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งมักจะจำกัดเฉพาะการโต้ตอบของผู้บริโภคกับธุรกิจที่เก็บรวบรวม

ข้อมูลทางเลือกมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อใช้เพื่อทำให้ฟินเทคเข้าใจลูกค้าที่ดีที่สุดของตนอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถมุ่งเน้นไปที่การให้บริการผู้ชมที่ขับเคลื่อนมูลค่าสูงสุด

นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาระบุผู้ชมที่มีแนวโน้มเหมือนกันซึ่งมีลักษณะเหมือนกัน

ตัวอย่างเช่น บริษัทฟินเทคที่ให้สินเชื่อบางประเภทอาจใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อสร้างภาพลูกค้าที่มีมูลค่าสูงสุด แล้วให้คะแนนผู้บริโภคตามความเหมาะสมกับคุณลักษณะเหล่านี้

เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ พวกเขารวมข้อมูลภายในของพวกเขาเข้ากับคุณสมบัติการคาดการณ์ของบุคคลที่สาม เช่น ช่วงชีวิต ความสนใจ และความตั้งใจในการเดินทาง

โมเดลนี้สามารถใช้เพื่อเข้าถึงผู้ชมใหม่ๆ ที่มีโอกาสมากที่สุดที่จะเปลี่ยนเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูง

4. ขับเคลื่อนโมเดลผู้สนใจด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ไม่เหมือนใคร

แบบจำลองความสัมพันธ์จะคล้ายกับแบบจำลองความเสี่ยงที่อธิบายไว้ข้างต้น แต่ในขณะที่แบบจำลองความเสี่ยงเป็นตัวกำหนดแนวโน้มของผลลัพธ์ที่ไม่ต้องการ เช่น การผิดสัญญาด้านเครดิต แบบจำลองความสัมพันธ์จะคาดการณ์แนวโน้มของผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น การยอมรับข้อเสนอ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ช่วยให้บริษัทฟินเทคระบุได้ว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะซื้อผลิตภัณฑ์และบริการอื่นๆ มากที่สุด โดยพิจารณาจากประวัติการซื้อ ข้อมูลประชากร หรือพฤติกรรมส่วนบุคคล

ข้อมูลนี้ช่วยให้เกิดประสิทธิภาพในการขายต่อเนื่อง การเพิ่มยอดขาย โปรแกรมสะสมคะแนน และประสบการณ์ส่วนบุคคล นำลูกค้าไปสู่ผลิตภัณฑ์ใหม่และการอัปเกรดบริการ

โมเดลความสัมพันธ์เหล่านี้ เช่น โมเดลความเสี่ยงด้านเครดิตที่อธิบายข้างต้น สร้างขึ้นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลผู้บริโภค

บางครั้งอาจสร้างแบบจำลองเหล่านี้โดยใช้ข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งซึ่งมีรายละเอียด เช่น การซื้อในอดีตและข้อมูลพฤติกรรมทางการเงิน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลนี้พบเห็นได้ทั่วไปในบริการทางการเงินต่างๆ

เพื่อสร้างโมเดลความสัมพันธ์ที่เข้าถึงได้และแม่นยำยิ่งขึ้น บริษัทฟินเทคสามารถรวมข้อมูลของตนเข้ากับข้อมูลเชิงลึกด้านพฤติกรรมเฉพาะ เช่น การใช้แอปและความสนใจนอกสภาพแวดล้อมของตน เพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะซื้อข้อเสนอใหม่ๆ สินค้าตรงตามความต้องการ

กรณีศึกษาทางธุรกิจสำหรับข้อมูลและ AI ใน Fintech

หากคุณไม่ปรับใช้แผนเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลทางเลือกและ AI ในบริษัทฟินเทคของคุณในเร็วๆ นี้ คุณอาจจะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

ดัชนีการยอมรับ AI ทั่วโลกของ IBM 2022 กล่าวว่า 35% ของบริษัทในปัจจุบันรายงานว่าใช้ AI ในธุรกิจของตน และอีก 42% รายงานว่าพวกเขากำลังสำรวจ AI

ในเผ่า รายงาน Fintech Five by Five 70% ของ fintechs ใช้ AI แล้ว โดยคาดว่าจะมีการนำไปใช้ในวงกว้างขึ้นภายในปี 2025 90% ของพวกเขาใช้ API และ 38% ของผู้ตอบแบบสอบถามคิดว่าการใช้ AI ในอนาคตที่ใหญ่ที่สุดคือการคาดคะเนพฤติกรรมผู้บริโภค

ไม่ว่าจะนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการใด ผู้บริโภคยุคใหม่ต่างคาดหวังถึงประสบการณ์ที่ชาญฉลาดและเป็นส่วนตัวที่มาพร้อมกับการเข้าถึงข้อมูล การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ AI และการตลาดอัตโนมัติ