ยักษ์ใหญ่ BNPL ของอินโดนีเซียใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมอย่างไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องถือเป็นแนวคิดทางธุรกิจที่ซับซ้อนและสำคัญที่สุดในปัจจุบัน และหลายบริษัท โดยไม่คำนึงถึงกลุ่มเฉพาะของตน พึ่งพาพวกเขาเพื่อมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้าของตน

แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทอย่างไรในการพัฒนาระบบการเงินที่เป็นนวัตกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศอย่างอินโดนีเซีย

การไม่มีข้อมูลประวัติเครดิตรวมกับการใช้โทรศัพท์มือถือจำนวนมากในอินโดนีเซีย ถือเป็นจุดที่ดีสำหรับบริษัทฟินเทคในการนำเสนอโซลูชันทางการเงินสำหรับผู้บริโภคที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ขั้นสูง

ในการนี​​้ ตอน ของ Data Point of View, Laurie Hood ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาดของ Mobilewalla พูดคุยกับ Joel Samuel รองประธาน หัวหน้าวิศวกรการเรียนรู้เครื่องจักรที่ FinAccel บริษัทแม่ของแพลตฟอร์ม Buy Now, Pay Late (BNPL) ของอินโดนีเซีย Kredivo

พวกเขาหารือถึงความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น ความท้าทายในการค้นหาผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การพัฒนาฟินเทคและอีคอมเมิร์ซในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ และสาระสำคัญของการเริ่มต้นจากเล็กๆ

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากพอดแคสต์

มีเหตุผลหลักสองประการในการให้บริการโซลูชั่นที่ดีกว่าในอินโดนีเซีย

โจเอลและ ฟินแอคเซล มุ่งมั่นที่จะนำเสนอโซลูชั่นฟินเทคที่ดีกว่าแก่ตลาดอินโดนีเซียด้วยเหตุผลสองประการ

“ประการแรกคือการรุกของบัตรเครดิตในอินโดนีเซียต่ำ เมื่อเทียบกับประชากรของเรามีบัตรเครดิตเพียง 17 ล้านใบ ซึ่งปัจจุบันมีประมาณ 250 ล้านใบ จึงมีบัตรเครดิตเพียง 0.07 ต่อคนเท่านั้น มันต่ำจริงๆ ประการที่สองคือการรุกของโทรศัพท์มือถือสูง

ปัจจุบัน อินโดนีเซียมีโทรศัพท์มือถือมากกว่า 119 ล้านเครื่อง มีโทรศัพท์มือถือเกือบ 0.8 เครื่องต่อคน ดังนั้นมันจึงเป็นจุดที่น่ารัก คุณมีโทรศัพท์มือถือ แต่คุณไม่มีบัตรเครดิต”

เราเชื่อใน 'ล้มเหลวเร็วและเรียนรู้เร็ว'

Joel และทีมงานของเขาเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าโครงการต่างๆ ควรดำเนินการทีละเล็กทีละน้อย ด้วยวิธีนี้ แม้ว่าคุณจะล้มเหลว คุณก็มีโอกาสที่จะเรียนรู้จากความผิดพลาดได้อย่างรวดเร็ว

“เราสามารถสังเกตได้ว่ามีอะไรผิดปกติกับโมเดลที่เราผลักดันไปสู่การผลิตหรือไม่ เรายังเชื่อในเรื่อง 'ล้มเหลวเร็วและเรียนรู้เร็ว' อีกด้วย

เรามักจะผลักดันการผลิตทีละน้อยเพื่อดูผลกระทบและผลกระทบของแบบจำลอง ดังนั้นเราจึงเริ่มต้นด้วยสิ่งที่เรียบง่ายและสิ่งเล็กๆ”

ตามคำกล่าวของโจเอล

“อีคอมเมิร์ซกำลังเฟื่องฟูในอินโดนีเซีย และอินโดนีเซียมี “ยูนิคอร์น” ​​สามหรือสี่ตัวที่เริ่มต้นจากอีคอมเมิร์ซ หนึ่งในความท้าทายของอีคอมเมิร์ซ ไม่เพียงแต่ในอินโดนีเซียเท่านั้น แต่ทั่วโลกคือการละทิ้งรถเข็น

และประเด็นนั้นอยู่ที่ตัวเลือกการชำระเงินหรือช่องทางการชำระเงินเพิ่มเติม คนส่วนใหญ่ละทิ้งรถเข็นเพราะพวกเขามีปัญหากับการชำระเงิน นั่นคือข้อดีของ FinAccel”

เกี่ยวกับมุมมองของวิทยาการข้อมูลโดยผู้นำระดับสูง Joel เล่าว่า “ตั้งแต่เริ่มต้น เรามีการยอมรับจากระดับบนสุด โดยคิดว่าหากเราต้องการขัดขวางผู้เล่นที่ดีที่สุดในตลาด เช่น ธนาคาร หรือ บริษัทที่มีสถาบันการเงินหลายแห่งอยู่แล้ว สิ่งหนึ่งที่เราทำได้คือแนะนำวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เขาอธิบายว่าพวกเขาแก้ปัญหาด้วยวิธีที่ดีกว่า เนื่องจากผู้บริหารระดับสูงของบริษัทเชื่อว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่

“แม้ว่าเราจะกำหนดเป้าหมายหรือความคิดริเริ่มที่มาจากผู้บริหารระดับสูงแล้ว แต่เราต้องพิสูจน์ว่าเราสามารถส่งมอบความคิดริเริ่มหรือการยอมรับในหน่วยแรกๆ ได้”

ความท้าทายสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการสร้างความไว้วางใจขององค์กร ที่ FinAccel ทีมงานมีการประชุมเป็นประจำกับ COO และ CEO ในช่วงสองปีแรก โดยทีมงานพร้อมที่จะนำเสนอผลลัพธ์ของพวกเขา

พวกเขายังมีเวิร์กโฟลว์และเฟรมเวิร์กการตรวจสอบที่ดี เพื่อให้สามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่ามีอะไรผิดปกติกับโมเดลที่ถูกส่งไปยังการใช้งานจริงหรือไม่

Joel และทีมของเขาสร้างความมั่นใจโดยเริ่มจากปัญหาเล็กๆ ไปสู่การผลิตอย่างรวดเร็ว จากนั้นจึงเห็นผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว

วิธีนี้ทำให้ฝ่ายบริหารสามารถเห็นผลกระทบของแนวทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ทันที

ดูพอดแคสต์ Data Point of View ของ Mobilewalla ที่มี Laurie Hood และ Joel Samuel โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.