Endonezya'nın BNPL Devi, İnovasyonu Sürdürmek İçin Veri Biliminden Nasıl Yararlanıyor?

Veri bilimi ve makine öğrenimi günümüzün en karmaşık ama önemli iş kavramlarından bazılarıdır. Ve birçok şirket, nişleri ne olursa olsun, müşterilerine daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmak için onlara güveniyor.

Peki veri bilimi ve makine öğrenimi, özellikle Endonezya gibi ülkelerde yenilikçi finansal sistemlerin geliştirilmesinde nasıl bir rol oynuyor?

Endonezya'da cep telefonlarının yoğun kullanımıyla birleşen kredi geçmişi verilerinin eksikliği, fintech şirketlerinin gelişmiş, kullanıcı dostu tüketici finansal çözümleri sunmaları için uygun bir noktayı temsil ediyor.

Bu bölüm Data Point of View'dan Mobilewalla Pazarlama Direktörü Laurie Hood, Endonezya'nın Şimdi Al, Sonra Öde (BNPL) platformu Kredivo'nun ana şirketi FinAccel'de Makine Öğrenimi Mühendisi Başkan Yardımcısı Joel Samuel ile konuştu.

İş hedeflerine ulaşmada ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunmada makine öğrenimi ve veri biliminin önemini, veri bilimi uzmanlarını bulmanın zorluklarını, Güneydoğu Asya'da fintech ve e-ticaret gelişimini ve küçük başlamanın özünü tartıştılar.

Podcast'ten önemli bilgiler

Endonezya'da daha iyi çözümler sunmanın iki ana nedeni var

Joel ve Finaccel İki nedenden dolayı Endonezya pazarına daha iyi fintech çözümleri sunmayı amaçlıyoruz.

“Birincisi Endonezya'da kredi kartı penetrasyonunun düşük olması. Bugün 17 milyon civarındaki nüfusumuzla karşılaştırıldığında sadece 250 milyon kredi kartı var. Yani kişi başına yalnızca 0.07 kredi kartı düşüyor. Gerçekten düşük. İkincisi ise cep telefonu penetrasyonunun yüksek olması.

Şu anda Endonezya'da 119 milyondan fazla cep telefonu bulunuyor. Kişi başına neredeyse 0.8 cep telefonu düşüyor. Yani burası tatlı bir nokta. Cep telefonunuz var ama kredi kartınız yok.”

'Hızlı başarısız olun ve hızlı öğrenin' fikrine inanıyoruz.

Joel ve ekibi projelerin yavaş yavaş yapılması gerektiğine inanıyor. Bu şekilde, başarısız olsanız bile, hatanızdan hızlı bir şekilde ders alma fırsatına sahip olacaksınız.

“Üretime aktardığımız modelde bir sorun olup olmadığını tespit edebiliyoruz. Ayrıca 'hızlı başarısız olup hızlı öğrenmenin' önemine de gerçekten inanıyoruz.

Modelin etkisini ve etkisini görmek için üretimi her zaman azar azar zorluyoruz. Bu yüzden basit şeylerle ve küçük şeylerle başlıyoruz.

Joel'e göre,

“Endonezya'da e-ticaret patlama yaşıyor ve ülkede e-ticarete dayalı olarak başlayan üç veya dört “tek boynuzlu at” var. Sadece Endonezya'da değil, tüm dünyada e-ticaretin zorluklarından biri sepeti terk etmektir.

Ve bu konu daha çok ödeme seçenekleri veya ödeme kanallarıyla ilgilidir. Çoğu kişi ödeme konusunda zorluk yaşadıkları için sepeti terk ediyor; bu da FinAccel'in en tatlı noktası."

Üst düzey liderliğin veri bilimine bakış açısıyla ilgili olarak Joel şunları paylaştı: "Başlangıçtan bu yana, banka veya banka gibi piyasadaki en iyi oyuncuyu altüst etmek istersek şunu düşünerek en üst düzeyden destek aldık. Halihazırda mevcut olan çoklu finans şirketi nedeniyle yapabileceğimiz tek şey veri bilimi metodolojisini tanıtmaktır.

Sorunu daha iyi bir şekilde çözdüklerini çünkü firmanın üst düzey yönetiminin veri biliminin büyük bir fırsat olduğuna inandığını açıkladı.

"Ancak amacımızı veya üst yönetimden gelen inisiyatifi zaten tanımlamış olsak da, bu inisiyatifi veya katılımı ilk ünitede sunabileceğimizi kanıtlamamız gerekiyor."

Veri bilimi ekipleri için zorlu bir görev, kurumsal güven oluşturmaktır. FinAccel'de ekip, sonuçlarını sunmak için ilk iki yıl boyunca COO ve CEO ile düzenli toplantılar yaptı.

Ayrıca, üretime aktarılan bir modelde bir sorun olup olmadığını hızlı bir şekilde tespit edebilmeleri için iyi bir izleme iş akışına ve çerçevesine de sahipler.

Joel ve ekibi küçük bir sorunla başlayıp hızla üretime geçerek ve ardından sonuçları hızlı bir şekilde görerek güven oluşturdular.

Bu şekilde yönetim, veri bilimi yaklaşımının etkisini anında görebilir.

Laurie Hood ve Joel Samuel'in yer aldığı Mobilewalla'nın Data Point of View podcast'ini izleyin okuyun.