4 cách dữ liệu thay thế đang cải thiện các công ty Fintech ở Châu Á Thái Bình Dương

Các danh mục công ty fintech khác nhau - Mua ngay, Trả sau (BNPL), cho vay kỹ thuật số, thanh toán và thu tiền - đang ngày càng tận dụng các mô hình dự đoán được xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo và máy học để hỗ trợ các chức năng kinh doanh cốt lõi như xác định rủi ro.

Theo một báo cáo bởi Grand View Research, Inc., AI toàn cầu trong quy mô thị trường fintech dự kiến ​​sẽ đạt 41.16 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030, tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 19.7% chỉ riêng ở Châu Á - Thái Bình Dương từ năm 2022 đến năm 2030.

Sự thành công của AI trong fintech, hoặc bất kỳ doanh nghiệp nào cho vấn đề đó, phụ thuộc vào khả năng của một tổ chức trong việc đưa ra các dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu.

Mặc dù dữ liệu nội bộ (dữ liệu của bên thứ nhất) cần được đưa vào các mô hình AI, nhưng dữ liệu này thường không nắm bắt được các tính năng dự đoán quan trọng, khiến các mô hình này hoạt động kém hiệu quả. Trong những tình huống này, dữ liệu thay thế và việc làm giàu tính năng có thể thiết lập một lợi thế mạnh mẽ.

Việc làm giàu dữ liệu của bên thứ nhất với các tính năng dự đoán cao sẽ bổ sung thêm độ rộng, độ sâu và quy mô cần thiết để tăng độ chính xác của các mô hình học máy.

Dưới đây là bốn chiến lược làm giàu dữ liệu cho các trường hợp sử dụng và quy trình nhất định mà các công ty fintech có thể tận dụng để phát triển kinh doanh và quản lý rủi ro.

1. Cải thiện Quy trình xác minh khách hàng (KYC) của bạn

Nói chung, tất cả các công ty fintech đều có thể hưởng lợi từ việc triển khai KYC do AI điều khiển với đủ dữ liệu và mô hình dự đoán cao.

Các công ty Fintech có thể xem xét việc làm giàu dữ liệu nội bộ của họ với quy mô lớn, dữ liệu thay thế chất lượng cao để so sánh với đầu vào của khách hàng, chẳng hạn như địa chỉ, nhằm giúp xác minh danh tính khách hàng.

Những thông tin chi tiết do máy tạo ra này có thể chính xác hơn so với những thông tin chi tiết thủ công và đóng vai trò như một lớp bảo vệ chống lại lỗi của con người và cũng có thể tăng tốc độ giới thiệu của khách hàng.

Việc xác minh chính xác và gần theo thời gian thực có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể, từ đó nâng cao tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng.

2. Nâng cao mô hình rủi ro để cải thiện khả năng cung cấp tín dụng

Nhiều công ty fintech cung cấp tín dụng tiêu dùng thông qua thẻ tín dụng ảo hoặc ví điện tử và đôi khi, với kế hoạch trả tiền sau.

Năm năm qua đã chứng kiến ​​sự xuất hiện nhanh chóng của các công ty này, với phần lớn ở các thị trường mới nổi như Đông Nam Á và Mỹ Latinh, nơi nguồn tín dụng hạn chế trong cộng đồng dân cư.

Vì phần lớn người nộp đơn thiếu điểm tín dụng truyền thống, nên loại nhà cung cấp tín dụng mới này phải sử dụng các phương pháp khác nhau để đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định chấp nhận hoặc từ chối nhanh chóng.

Để đáp ứng điều này, các công ty này đang xây dựng các mô hình đánh giá rủi ro của riêng họ thay thế cho việc chấm điểm rủi ro truyền thống bằng cách sử dụng dữ liệu thay thế, thường lấy từ các nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba. Phương pháp này tạo ra các mô hình hoạt động như proxy của các dấu hiệu rủi ro truyền thống.

Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI và dữ liệu người tiêu dùng thay thế, có thể đánh giá rủi ro với mức độ chính xác tương đương với các văn phòng tín dụng truyền thống.

3. Tìm hiểu khách hàng có giá trị cao để đạt được khách hàng tiềm năng tương tự

Dữ liệu của bên thứ nhất thường được giới hạn trong các tương tác của người tiêu dùng với doanh nghiệp đang thu thập dữ liệu đó.

Dữ liệu thay thế có thể đặc biệt có giá trị khi được sử dụng để hiểu sâu hơn về các khách hàng tốt nhất của fintech. Điều này cho phép các doanh nghiệp tập trung vào việc phục vụ những đối tượng mang lại giá trị lớn nhất.

Nó cũng cho phép họ xác định đối tượng khách hàng tiềm năng có cùng đặc điểm.

Ví dụ: các công ty fintech cung cấp một số loại tín dụng có thể sử dụng mô hình dự đoán để xây dựng chân dung khách hàng có giá trị cao nhất của họ và sau đó chấm điểm người tiêu dùng dựa trên sự phù hợp của họ với các thuộc tính này.

Để đạt được điều này, họ kết hợp dữ liệu nội bộ của mình với các tính năng dự đoán của bên thứ ba như giai đoạn cuộc đời, sở thích và ý định du lịch.

Mô hình này có thể được sử dụng để tiếp cận đối tượng mới có khả năng chuyển thành khách hàng có giá trị cao nhất.

4. Tăng sức mạnh cho các mô hình chung sở thích với Thông tin chi tiết về hành vi độc đáo

Mô hình mối quan hệ tương tự như mô hình rủi ro được mô tả ở trên. Nhưng trong khi mô hình rủi ro xác định khả năng xảy ra các kết quả không mong muốn như vỡ nợ tín dụng, thì mô hình mối quan hệ dự đoán khả năng xảy ra các kết quả mong muốn, chẳng hạn như chấp nhận đề nghị.

Cụ thể, phân tích mối quan hệ giúp các công ty fintech xác định khách hàng nào có nhiều khả năng mua các sản phẩm và dịch vụ khác nhất dựa trên lịch sử mua hàng, nhân khẩu học hoặc hành vi cá nhân của họ.

Thông tin này cho phép các chương trình bán kèm, bán thêm, khách hàng thân thiết và trải nghiệm được cá nhân hóa hiệu quả hơn, đưa khách hàng đến với các sản phẩm mới và nâng cấp dịch vụ.

Các mô hình mối quan hệ này, giống như các mô hình rủi ro tín dụng được mô tả ở trên, được xây dựng bằng cách áp dụng máy học trên dữ liệu người tiêu dùng.

Đôi khi có thể tạo các mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất chứa các thông tin chi tiết như mua hàng trước đây và dữ liệu hành vi tài chính, tuy nhiên, dữ liệu này ngày càng phổ biến trong các dịch vụ tài chính.

Để xây dựng các mô hình sở thích với phạm vi tiếp cận và độ chính xác cao hơn, các công ty fintech có thể kết hợp dữ liệu của họ với thông tin chi tiết về hành vi độc đáo, chẳng hạn như việc sử dụng ứng dụng và sở thích bên ngoài môi trường của họ để hiểu khách hàng nào có xu hướng mua các dịch vụ mới, cũng như giới thiệu sản phẩm tốt nhất tiếp theo sản phẩm phù hợp với sở thích của họ.

Trường hợp kinh doanh cho dữ liệu và AI trong Fintech

Nếu bạn không sớm áp dụng kế hoạch tận dụng dữ liệu thay thế và AI trong công ty fintech của mình, bạn có thể sẽ bị bỏ lại phía sau.

Chỉ số chấp nhận AI toàn cầu của IBM 2022 cho biết 35% công ty ngày nay đã báo cáo sử dụng AI trong hoạt động kinh doanh của họ và thêm 42% cho biết họ đang khám phá AI.

Trong một bộ lạc báo cáo Fintech Five by Five, 70% fintech đã sử dụng AI với việc áp dụng rộng rãi hơn dự kiến ​​vào năm 2025. 90% trong số đó sử dụng API và 38% người được hỏi cho rằng ứng dụng lớn nhất trong tương lai của AI sẽ là dự đoán về hành vi của người tiêu dùng.

Bất kể sản phẩm hoặc dịch vụ đang được cung cấp, người tiêu dùng hiện đại đều mong đợi những trải nghiệm thông minh, được cá nhân hóa đi kèm với quyền truy cập vào dữ liệu, mô hình dự đoán, AI và tự động hóa tiếp thị.