各类金融科技公司——即买即付 (BNPL)、数字借贷、支付和收款——越来越多地利用使用人工智能和机器学习构建的预测模型来支持风险决策等核心业务功能。
根据一个 报告 根据 Grand View Research, Inc. 的研究，到 41.16 年，全球人工智能在金融科技市场规模预计将达到 2030 亿美元，从 19.7 年到 2022 年，仅亚太地区的复合年增长率 (CAGR) 就达到 2030%。
人工智能在金融科技或任何相关业务中的成功取决于组织根据数据做出准确预测的能力。
虽然内部数据（第一方数据）需要纳入 AI 模型，但这些数据通常无法捕获关键的预测特征，导致这些模型表现不佳。 在这些情况下， 替代数据 和特征丰富可以建立强大的优势。
用高度预测的特征丰富第一方数据，增加了提高机器学习模型准确性所需的广度、深度和规模。
以下是针对特定用例和流程的四种数据丰富策略，金融科技公司可以利用这些策略来发展业务和管理风险。
1. 改进了解您的客户 (KYC) 验证流程
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一般来说，所有金融科技公司都可以从 AI 驱动的 KYC 实施中受益，并拥有足够的数据和高度可预测的模型。
金融科技公司可以考虑使用大规模、高质量的替代数据来丰富其内部数据，以与客户输入（例如地址）进行比较，以帮助验证客户身份。
这些机器生成的洞察力比人工洞察力更准确，可以作为防止人为错误的一层保护层，还可以加快客户的入职速度。
准确且近乎实时的验证有助于改善整体用户体验，从而提高客户转化率。
2. 加强风险建模以提高信贷可用性
许多金融科技公司通过虚拟信用卡或电子钱包提供消费者信贷，并且通常采用后付款计划。
在过去的五年中，这些公司迅速崛起，其中大多数位于东南亚和拉丁美洲等新兴市场，在这些市场中，更广泛的人群可获得的信贷有限。
由于大多数申请人缺乏传统的信用评分，这种新型信贷提供者必须使用不同的方法来评估风险并快速做出接受或拒绝的决定。
作为回应，这些公司正在构建自己的风险评估模型，以取代使用通常来自第三方数据提供商的替代数据的传统风险评分。 该方法生成的模型可作为传统风险标记的代理。
通过利用人工智能和替代消费者数据的力量，可以以与传统征信机构相媲美的精确度评估风险。
3. 了解高价值客户以达成类似前景
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第一方数据通常仅限于消费者与收集数据的企业的互动。
当用于加深金融科技对其最佳客户的了解时，替代数据可能特别有价值。 这使企业能够专注于为能够带来最大价值的受众提供服务。
它还使他们能够识别具有相同特征的潜在客户的相似受众。
例如，提供某种信用的金融科技公司可能会使用预测模型来构建其最高价值客户的画像，然后根据他们与这些属性的匹配度对消费者进行评分。
为了实现这一目标，他们将内部数据与第三方预测特征（如人生阶段、兴趣和旅行意图）相结合。
该模型可用于吸引最有可能转变为高价值客户的新受众。
4. 以独特的行为洞察力为亲和模型提供动力
亲和力建模类似于上述风险建模。 但是，虽然风险建模确定了不良结果（例如信用违约）的可能性，但亲和力模型预测了预期结果的可能性，例如接受报价。
具体而言，亲和力分析可帮助金融科技公司根据购买历史、人口统计或个人行为确定哪些客户最有可能购买其他产品和服务。
这些信息可以实现更有效的交叉销售、追加销售、忠诚度计划和个性化体验，引导客户获得新产品和服务升级。
这些亲和性模型，就像上面描述的信用风险模型一样，是通过对消费者数据应用机器学习来构建的。
有时可以使用包含历史购买和金融行为数据等详细信息的第一方数据创建这些模型，但是这种数据在金融服务中越来越普遍。
为了构建具有更大范围和准确性的亲和力模型，金融科技公司可以将他们的数据与独特的行为洞察力（例如应用程序使用情况和环境之外的兴趣）相结合，以了解哪些客户有购买新产品的倾向，并推荐次佳符合他们喜好的产品。
金融科技中数据和人工智能的商业案例
如果你不尽快采取计划在你的金融科技公司中利用替代数据和人工智能，你很可能会被甩在后面。
IBM 全球人工智能采用指数 2022 说今天有 35% 的公司报告说在他们的业务中使用了人工智能，另外 42% 的公司报告说他们正在探索人工智能。
在一个部落 报告 金融科技五比五，70% 的金融科技已经使用人工智能，预计到 2025 年将更广泛地采用。其中 90% 使用 API，38% 的受访者认为人工智能未来最大的应用将是对消费者行为的预测。
无论提供何种产品或服务，现代消费者都开始期待智能、个性化的体验以及数据访问、预测建模、人工智能和营销自动化。
