Наука за данните и изкуствен интелект в областта на FinTech

Науката за данните играе жизненоважна роля в технологичната и финансовата индустрия. С помощта на инструментите за анализ на данни финансовотехнологичните (FinTech) индустрии могат да извлекат финансови прозрения и по този начин да подобрят финансовите услуги и продукти за своите ценни клиенти.

Днес науката за данните се е наложила като ключов инструмент, който помага на финтех компаниите да анализират данни за процеса на вземане на решения.

Анализът на данни доведе до разпространение на информация за компаниите за финансови услуги, което стимулира иновациите във финансовата сфера чрез разработване на авангардни решения и управление на рисковете. Анализът на данни дава възможност за развитие на хиляди цифрови технологии, създава нови източници на генериране на приходи и подобрява опита на клиентите. Големите данни доведоха до разрастването на FinTech и се сблъскват с предизвикателства наред с нови възможности. Ето и най-често срещаните практики на науката за данните и изкуствения интелект във финансовите технологии.

Откриване и предотвратяване на измами

Инструментите за превенция на измами помагат за откриване на измами и елиминиране на рисковете, които възникват в отраслите на финансовите технологии. Един ефективен и ефикасен инструмент за борба с измамите предотвратява, защитава и докладва за измамни дейности, които се случват във FinTech индустрията. Хранилището за данни получава данни от процеса на плащане и предоставя данните на моделите за генериране на резултати в реално време. Анализът на данните на FinTech организациите помага да се открие моделът на измамите и да се създадат интерактивни диаграми от него. Това допълнително помага за откриване на податливите на измама трансакции.

Анализ на поведението на клиентите

Анализът на предпочитанията на клиентите чрез усъвършенствани методи за машинно обучение, като например дълбоко обучение, позволява да се осигури модел на поведението на клиентите, сегментиране на потребителите в реално време и прогнозен анализ. Статистиката на финансовото поведение на клиентите помага за създаването на продуктови стратегии във FinTech организациите. Друга полза от анализа на данните е извеждането на стойността на целия живот на клиента на FinTech компаниите с техните клиенти. Това води до персонализиране на преживяванията на клиентите.

Оценка на риска

Важно е да се установи колко надежден е клиентът, за да се подобрят взаимоотношенията с него. За да се определи колко надежден е клиентът, се създава модел на риска, който също така предоставя услуги като по-високи парични кредити и по-ниски лихви. Чрез разглеждане на кредитни точки и финансови отчети инструментите за анализ на данни могат да оценят риска на кредита. Това помага на FinTech организациите да сведат до минимум загубите.

Подобряване на продукта

Трябва да се изготвят стратегии за усъвършенстване на продукта. Данните могат да се анализират за подобряване на продуктите въз основа на информацията на пазара и анализа на използването на продукта от клиентите.

Подобряване на процесите

Подходът на цифровия близнак се използва за разработване на процеси, които са важна част от разработването на продукти. Финансовите организации могат да анализират процеса на обслужване на клиентите, за да оценят въздействието на финансовите услуги в бъдеще.

Роботизирано консултиране

Платформите за робо-консултиране предоставят инвестиционни съвети въз основа на финансовите цели и рискове на клиентите във FinTech организациите. По този начин на клиентите се предоставят персонализирани препоръки по отношение на инвестициите. Персонализираният пазар е мощен инструмент за популяризиране и предоставяне на услуги във FinTech организациите.

Науката за данните води финансовотехнологичната индустрия по пътя на революцията, даваща възможност за използване на силата на анализа на данни за подобряване на услугите, предлагани на клиентите. Използването на дълбоко учене, прогнозен анализ и машинно обучение осигурява прозрения за поведението на клиентите и за пазарните модели, които помагат за по-бързото вземане на точни решения, основани на данни. Анализът на данни помага при управлението на риска, откриването на измами, вземането на решения и подобряването на персонализираните услуги за клиентите във FinTech организациите.