Cách Người khổng lồ BNPL của Indonesia tận dụng Khoa học dữ liệu để thúc đẩy sự đổi mới

Khoa học dữ liệu và học máy là một số khái niệm kinh doanh phức tạp nhưng quan trọng nhất hiện nay. Và nhiều công ty, bất kể thị trường ngách của họ, dựa vào họ để mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn cho khách hàng của họ.

Nhưng khoa học dữ liệu và học máy đóng vai trò gì trong sự phát triển của các hệ thống tài chính sáng tạo, đặc biệt là ở các quốc gia như Indonesia?

Việc thiếu dữ liệu lịch sử tín dụng kết hợp với việc sử dụng đáng kể điện thoại di động ở Indonesia là một điểm thuận lợi để các công ty fintech cung cấp các giải pháp tài chính tiêu dùng tiên tiến, thân thiện với người dùng.

Với tập của Quan điểm dữ liệu, Laurie Hood, Giám đốc tiếp thị tại Mobilewalla đã nói chuyện với Joel Samuel, Phó chủ tịch, Trưởng bộ phận kỹ sư máy học, tại FinAccel, công ty mẹ của nền tảng Mua ngay, Trả tiền sau (BNPL) của Indonesia Kredivo.

Họ đã thảo luận về tầm quan trọng của học máy và khoa học dữ liệu trong việc hoàn thành các mục tiêu kinh doanh và mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, những thách thức trong việc tìm kiếm các chuyên gia khoa học dữ liệu, phát triển thương mại điện tử và công nghệ tài chính ở Đông Nam Á và bản chất của việc bắt đầu từ quy mô nhỏ.

Thông tin chi tiết chính từ podcast

Có hai lý do chính để cung cấp các giải pháp tốt hơn ở Indonesia

Joel và VâyAccel nhằm mục đích cung cấp các giải pháp fintech tốt hơn cho thị trường Indonesia vì hai lý do.

“Đầu tiên là mức thâm nhập thấp của thẻ tín dụng ở Indonesia. Chỉ có 17 triệu thẻ tín dụng so với dân số của chúng ta, hiện nay là khoảng 250 triệu người. Như vậy, chỉ có 0.07 thẻ tín dụng trên đầu người. Nó thực sự thấp. Thứ hai là sự thâm nhập cao của điện thoại di động.

Hiện Indonesia có hơn 119 triệu điện thoại di động. Đó là gần 0.8 điện thoại di động trên đầu người. Vì vậy, đó là một điểm ngọt ngào. Bạn có điện thoại di động, nhưng bạn không có thẻ tín dụng.”

Chúng tôi tin vào 'thất bại nhanh và học hỏi nhanh'.

Joel và nhóm của anh ấy tin tưởng mạnh mẽ rằng các dự án nên được thực hiện từng chút một. Bằng cách đó, ngay cả khi bạn thất bại, bạn sẽ có cơ hội nhanh chóng học hỏi từ sai lầm của mình.

“Chúng tôi có thể phát hiện nếu có điều gì đó không ổn với mô hình mà chúng tôi đã đưa vào sản xuất. Chúng tôi cũng thực sự tin vào 'thất bại nhanh và học hỏi nhanh'.

Chúng tôi luôn đẩy mạnh sản xuất từng chút một để thấy hiệu quả và tác động của mô hình. Vì vậy, chúng tôi bắt đầu với những điều đơn giản và những điều nhỏ nhặt.”

Theo Joel,

“Thương mại điện tử đang bùng nổ ở Indonesia và quốc gia này có ba hoặc bốn “kỳ lân” bắt đầu dựa trên thương mại điện tử. Một trong những thách thức với thương mại điện tử, không chỉ ở Indonesia mà trên toàn thế giới, là việc từ bỏ giỏ hàng.

Và vấn đề đó liên quan nhiều hơn đến các tùy chọn thanh toán hoặc các kênh thanh toán. Hầu hết mọi người từ bỏ giỏ hàng vì họ gặp rắc rối với khoản thanh toán – đó là điểm hấp dẫn của FinAccel.”

Về quan điểm về khoa học dữ liệu của lãnh đạo cấp cao, Joel chia sẻ rằng “ngay từ đầu, chúng tôi đã có sự đồng ý từ cấp cao nhất, với suy nghĩ rằng nếu chúng tôi muốn phá vỡ đối thủ tốt nhất trên thị trường, như ngân hàng hoặc công ty đa tài chính đã có, điều duy nhất chúng tôi có thể làm là giới thiệu phương pháp khoa học dữ liệu.

Ông giải thích rằng họ giải quyết vấn đề theo cách tốt hơn vì ban quản lý cấp cao nhất của công ty tin rằng khoa học dữ liệu là một cơ hội lớn.

“Nhưng ngay cả khi chúng tôi đã xác định mục tiêu của mình hoặc sáng kiến ​​đến từ ban lãnh đạo cao nhất, chúng tôi phải chứng minh rằng chúng tôi có thể đưa ra sáng kiến ​​đó hoặc mua vào ngay từ đơn vị đầu tiên.”

Một thách thức đối với các nhóm khoa học dữ liệu là xây dựng lòng tin của tổ chức. Tại FinAccel, nhóm đã có các cuộc họp thường xuyên với COO và Giám đốc điều hành trong hai năm đầu tiên nhóm có mặt để trình bày kết quả của họ.

Họ cũng có một quy trình và khuôn khổ giám sát tốt để họ có thể nhanh chóng phát hiện nếu có điều gì đó không ổn với một mô hình đã được đưa vào sản xuất.

Joel và nhóm của anh ấy đã xây dựng sự tự tin bằng cách bắt đầu với một vấn đề nhỏ, nhanh chóng chuyển sang sản xuất và sau đó nhanh chóng thấy được kết quả.

Bằng cách này, ban quản lý có thể thấy ngay tác động của phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu của họ.

Xem podcast Quan điểm dữ liệu của Mobilewalla có Laurie Hood và Joel Samuel tại đây.