Alternatif Verilerin APAC'deki Fintech Şirketlerini İyileştirmesinin 4 Yolu

Fintech firmalarının çeşitli kategorileri – Şimdi Satın Al, Sonra Öde (BNPL), dijital borç verme, ödemeler ve tahsilatlar – risk kararı gibi temel iş fonksiyonlarını desteklemek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanılarak oluşturulan tahmine dayalı modellerden giderek daha fazla yararlanıyor.

Bir göre rapor Grand View Research, Inc. tarafından, fintech pazar büyüklüğündeki küresel yapay zekanın, 41.16'den 2030'a kadar yalnızca Asya-Pasifik'te %19.7'lik bir bileşik yıllık büyüme oranında (CAGR) büyüyerek, 2022 yılına kadar 2030 milyar ABD Dolarına ulaşması bekleniyor.

Yapay zekanın fintech veya bu konudaki herhangi bir işteki başarısı, bir kuruluşun verilere dayalı doğru tahminler yapma yeteneğine bağlıdır.

Dahili verilerin (birinci taraf verileri) AI modellerinde hesaba katılması gerekirken, bu veriler genellikle kritik tahmin özelliklerini yakalamakta başarısız olur ve bu modellerin düşük performans göstermesine neden olur. Bu durumlarda, alternatif veri ve özellik zenginleştirme güçlü bir avantaj sağlayabilir.

Birinci taraf verilerinin yüksek düzeyde tahmine dayalı özelliklerle zenginleştirilmesi, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmak için gereken genişlik, derinlik ve ölçeği ekler.

Fintech şirketlerinin işlerini büyütmek ve riskleri yönetmek için kullanabileceği belirli kullanım durumları ve süreçleri için dört veri zenginleştirme stratejisine bir göz atın.

1. Müşterinizi Tanıyın (KYC) Doğrulama Süreçlerini İyileştirme

Genel olarak, tüm fintech şirketleri, yeterli veri ve oldukça tahmine dayalı bir modelle yapay zeka güdümlü KYC uygulamasından yararlanabilir.

Fintech şirketleri, müşteri kimliğini doğrulamaya yardımcı olmak için, adres gibi müşteri girdileriyle karşılaştırmak için dahili verilerini büyük ölçekli, yüksek kaliteli alternatif verilerle zenginleştirmeyi düşünebilir.

Makine tarafından oluşturulan bu içgörüler, manuel olanlardan daha doğru olabilir ve insan hatasına karşı bir koruma katmanı görevi görebilir ve ayrıca müşteri katılımını hızlandırabilir.

Doğru ve neredeyse gerçek zamanlı doğrulama, genel kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yardımcı olabilir ve bu da müşteri dönüşüm oranlarını artırır.

2. Kredi Kullanılabilirliğini İyileştirmek için Risk Modellemesinin Geliştirilmesi

Birçok fintech firması, sanal kredi kartları veya e-cüzdanlar aracılığıyla ve çoğu zaman daha sonra öde planıyla tüketici kredisi sağlar.

Son beş yılda bu şirketlerin hızla ortaya çıkışına tanık olundu ve çoğunluğu Güneydoğu Asya ve Latin Amerika gibi daha geniş nüfus arasında sınırlı kredi mevcudiyeti bulunan gelişmekte olan pazarlarda yer aldı.

Başvuru sahiplerinin çoğunluğu geleneksel kredi puanlarından yoksun olduğundan, bu yeni tür kredi sağlayıcı, riski değerlendirmek ve hızlı kabul veya reddetme kararları vermek için farklı yöntemler kullanmalıdır.

Buna yanıt olarak, bu şirketler, genellikle üçüncü taraf veri sağlayıcılarından alınan alternatif verileri kullanarak geleneksel risk puanlamasının yerini alan kendi risk değerlendirme modellerini oluşturuyorlar. Bu yöntem, geleneksel risk belirteçlerinin vekilleri olarak hareket eden modeller üretir.

Yapay zekanın ve alternatif tüketici verilerinin gücünden yararlanarak, riski geleneksel kredi bürolarıyla karşılaştırılabilir düzeyde bir hassasiyetle değerlendirmek mümkündür.

3. Benzer Potansiyel Müşterilere Ulaşmak İçin Yüksek Değerli Müşterileri Anlamak

Birinci taraf verileri genellikle tüketicilerin bunları toplayan işletmeyle olan etkileşimleriyle sınırlıdır.

Alternatif veriler, bir fintech'in en iyi müşterileri hakkındaki anlayışını derinleştirmek için kullanıldığında özellikle değerli olabilir. Bu, işletmelerin en yüksek değeri sağlayan kitlelere hizmet etmeye odaklanmasını sağlar.

Ayrıca, aynı özellikleri paylaşan benzer potansiyel müşteri kitlelerini belirlemelerini sağlar.

Örneğin, bir tür kredi sağlayan fintech firmaları, en yüksek değere sahip müşterilerinin portrelerini oluşturmak için tahmine dayalı modelleme kullanabilir ve ardından tüketicileri bu özelliklere göre uygunluklarına göre puanlayabilir.

Bunu başarmak için kendi iç verilerini yaşam evreleri, ilgi alanları ve seyahat amacı gibi üçüncü taraf tahmin özellikleriyle birleştirirler.

Bu model, yüksek değerli müşterilere dönüşme olasılığı en yüksek olan yeni kitlelere ulaşmak için kullanılabilir.

4. Yakın İlgi Modellerini Eşsiz Davranışsal Öngörülerle Güçlendirme

Yakınlık modellemesi, yukarıda açıklanan risk modellemesine benzer. Ancak risk modellemesi, kredi temerrütleri gibi istenmeyen sonuçların olasılığını belirlerken, yakınlık modellemesi, teklifin kabulü gibi istenen sonuçların olasılığını tahmin eder.

Yakınlık analizi, özellikle, fintech şirketlerinin, satın alma geçmişlerine, demografik özelliklerine veya bireysel davranışlarına dayalı olarak hangi müşterilerin diğer ürün ve hizmetleri satın alma olasılığının en yüksek olduğunu belirlemesine yardımcı olur.

Bu bilgiler, daha etkili çapraz satış, ek satış, sadakat programları ve kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayarak müşterileri yeni ürünlere ve hizmet yükseltmelerine yönlendirir.

Bu yakınlık modelleri, yukarıda açıklanan kredi riski modelleri gibi, tüketici verilerine makine öğrenimi uygulanarak oluşturulur.

Bazen bu modelleri, geçmiş satın almalar ve finansal davranış verileri gibi ayrıntıları içeren birinci taraf verilerini kullanarak oluşturmak mümkündür, ancak bu veriler finansal hizmetler arasında giderek daha yaygın hale gelmektedir.

Fintech firmaları, daha fazla erişim ve doğrulukla yakınlık modelleri oluşturmak için, hangi müşterilerin yeni teklifleri satın alma eğiliminde olduğunu anlamak ve bir sonraki en iyiyi önermek için verilerini uygulama kullanımı ve çevre dışındaki ilgi alanları gibi benzersiz davranışsal içgörülerle birleştirebilir. tercihlerine uygun ürün.

Fintech'te Veri ve Yapay Zeka için İş Örneği

Yakında fintech şirketinizde alternatif verilerden ve yapay zekadan yararlanmak için bir plan benimsemezseniz, muhtemelen geride kalacaksınız.

IBM Küresel Yapay Zeka Benimseme Endeksi 2022 Bugün şirketlerin %35'inin işlerinde yapay zeka kullandığını ve %42'sinin yapay zekayı keşfettiklerini bildirdiğini söylüyor.

bir kabilede rapor Beşe Beş Fintech, fintech'lerin %70'i halihazırda yapay zeka kullanıyor ve 2025 yılına kadar daha geniş benimsenmesi bekleniyor. Bunların %90'ı API kullanıyor ve katılımcıların %38'i, yapay zekanın gelecekteki en büyük uygulamasının tüketici davranışı tahminleri olacağını düşünüyor.

Sunulan ürün veya hizmetten bağımsız olarak, modern tüketiciler, verilere erişim, tahmine dayalı modelleme, yapay zeka ve pazarlama otomasyonu ile birlikte gelen akıllı, kişiselleştirilmiş deneyimleri beklemeye başlıyor.