Ciencia de datos e inteligencia artificial en el ámbito de FinTech

La ciencia de datos desempeña un papel vital en las industrias tecnológicas y financieras. Con la ayuda de herramientas de análisis de datos, las industrias de tecnología financiera (FinTech) pueden extraer información financiera y mejorar así los servicios y productos financieros para sus valiosos clientes.

Hoy en día, la ciencia de datos ha surgido como una herramienta clave que ayuda a las empresas fintech en el análisis de datos para el proceso de toma de decisiones.

El análisis de datos ha dado lugar a una proliferación de información para las empresas de servicios financieros, impulsando la innovación en el panorama financiero mediante el desarrollo de soluciones de vanguardia y la gestión de riesgos. El análisis de datos está potenciando miles de tecnologías digitales, creando nuevas fuentes de generación de ingresos y mejorando las experiencias de los clientes. El big data ha propiciado la expansión de FinTech y se enfrenta a retos junto con nuevas oportunidades. Estas son las prácticas más comunes de la ciencia de datos y la inteligencia artificial en la tecnología financiera.

Detección y prevención del fraude

Las herramientas de prevención del fraude ayudan a detectar el fraude y eliminar el riesgo que se produce en las industrias de tecnología financiera. Una herramienta antifraude eficaz y eficiente previene, protege e informa de las actividades fraudulentas que se producen en la industria FinTech. Un almacén de datos recibe datos del proceso de pago y proporciona los datos a los modelos para generar resultados en tiempo real. El análisis de datos de las organizaciones FinTech ayuda a encontrar el patrón de fraude y a crear gráficos interactivos a partir de él. Esto ayuda además a detectar las transacciones susceptibles.

Análisis del comportamiento de los clientes

El análisis de las preferencias de los clientes a través de métodos avanzados de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo permite proporcionar un modelo de comportamiento del cliente, segmentación de usuarios en tiempo real y análisis predictivo. Las estadísticas del comportamiento financiero de los clientes ayudan a crear estrategias de producto en las organizaciones FinTech. Otro beneficio del análisis de datos es derivar el valor de vida del cliente de las empresas FinTech con sus clientes. Esto conduce a la personalización de las experiencias de los clientes.

Evaluación de riesgos

Es importante averiguar el grado de confianza del cliente para mejorar la relación con él. Para determinar el grado de confianza del cliente, se crea un modelo de riesgo que también proporciona servicios como mayores créditos en efectivo y tipos más bajos. Examinando las puntuaciones de crédito y los estados financieros, las herramientas de análisis de datos pueden evaluar el riesgo del crédito. Esto ayuda a las organizaciones FinTech a minimizar las pérdidas.

Mejora del producto

Deben elaborarse estrategias para la mejora del producto. Los datos pueden analizarse para mejorar los productos basándose en la información del mercado y en el análisis del uso de los productos por parte de los clientes.

Mejora de procesos

El enfoque del gemelo digital se utiliza para el desarrollo de procesos, que es una parte importante del desarrollo de productos. Las organizaciones financieras pueden analizar el proceso de atención al cliente para evaluar el impacto de los servicios financieros en el futuro.

Robo-asesoramiento

Las plataformas de robo-advisory proporcionan asesoramiento de inversión basado en los objetivos financieros y los riesgos de los clientes de las organizaciones FinTech. Esto proporciona recomendaciones personalizadas sobre inversiones a los clientes. Un mercado personalizado es una poderosa herramienta de promoción y prestación de servicios en las organizaciones FinTech.

La ciencia de los datos ha llevado a la industria de la tecnología financiera por el camino de la revolución, permitiendo que el poder del análisis de datos mejore el servicio ofrecido al cliente. El uso del aprendizaje profundo, el análisis predictivo y el aprendizaje automático proporciona información sobre el comportamiento de los clientes y los patrones de mercado que ayudan a tomar decisiones precisas basadas en datos a un ritmo más rápido. El análisis de datos ayuda en la gestión de riesgos, la detección del fraude, la toma de decisiones y la mejora de los servicios personalizados a los clientes en las organizaciones FinTech.