数据科学和机器学习是当今一些最复杂但最重要的商业概念。 许多公司，无论其利基市场如何，都依靠它们为客户提供更好的用户体验。
但是数据科学和机器学习在创新金融系统的发展中扮演什么角色，尤其是在印度尼西亚这样的国家？
印度尼西亚缺乏信用记录数据以及大量使用手机，这代表了金融科技公司提供先进的用户友好型消费者金融解决方案的最佳选择。
该 插曲 数据观点，Mobilewalla 首席营销官 Laurie Hood 与印度尼西亚立即购买，以后付款 (BNPL) 平台 Kredivo 的母公司 FinAccel 副总裁兼机器学习工程师负责人 Joel Samuel 进行了交谈。
他们讨论了机器学习和数据科学在实现业务目标和提供更好的用户体验方面的重要性、在东南亚寻找数据科学专家、金融科技和电子商务发展的挑战，以及从小处着手的本质。
播客的主要见解
在印度尼西亚提供更好的解决方案有两个主要原因
乔尔和 金融加速器 旨在为印尼市场提供更好的金融科技解决方案有两个原因。
“第一个是信用卡在印度尼西亚的低渗透率。 与我们现在大约 17 亿的人口相比，只有 250 万张信用卡。 所以，人均只有0.07张信用卡。 真的很低。 二是手机普及率高。
目前，印度尼西亚拥有超过 119 亿部手机。 人均拥有近0.8部手机。 所以，这是一个甜蜜的地方。 你有手机，但没有信用卡。”
我们相信“快速失败，快速学习”。
Joel 和他的团队坚信项目应该一点一点地完成。 这样，即使你失败了，你也有机会快速从错误中吸取教训。
“我们可以发现我们推向生产的模型是否有问题。 我们也非常相信“快速失败，快速学习”。
我们总是一点一点地推动生产，看看模型的效果和影响。 所以，我们从简单的事情和小事情开始。”
据乔尔说，
“电子商务在印尼蓬勃发展，全国有三四家以电子商务为起点的‘独角兽’。 电子商务面临的挑战之一，不仅在印度尼西亚，而且在世界各地，都是购物车的遗弃。
这个问题更多的是关于支付选项或支付渠道。 大多数人放弃购物车是因为他们在付款方面遇到了麻烦——这是 FinAccel 的最佳选择。”
关于高级领导层对数据科学的看法，Joel 分享说：“从一开始，我们就得到了高层的支持，认为如果我们想扰乱市场上最好的参与者，比如银行或对于已经存在的多金融公司，我们能做的一件事就是引入数据科学方法论。
他解释说，他们以更好的方式解决了这个问题，因为公司的高层管理人员认为数据科学是一个巨大的机遇。
“但即使我们已经确定了我们的目标或来自最高管理层的倡议，我们必须证明我们可以在第一个单位就交付该倡议或购买。”
数据科学团队面临的挑战是建立组织信任。 在 FinAccel，团队在成立的头两年定期与首席运营官和首席执行官会面，以展示他们的成果。
他们还拥有良好的监控工作流程和框架，以便他们可以快速发现推送到生产的模型是否存在问题。
Joel 和他的团队从一个小问题开始，迅速投入生产，然后快速看到结果，从而建立了信心。
通过这种方式，管理层可以立即看到他们的数据科学方法的影响。
观看 Mobilewalla 的 Data Point of View 播客，其中有 Laurie Hood 和 Joel Samuel 点击此处.
