La science des données et l’intelligence artificielle dans le domaine de la FinTech

La science des données joue un rôle essentiel dans les industries technologiques et financières. Avec l’aide d’outils d’analyse de données, les industries de la technologie financière (FinTech) peuvent extraire des informations financières et ainsi améliorer les services et produits financiers pour leurs précieux clients.

Aujourd’hui, la science des données s’est imposée comme un outil clé qui aide les entreprises FinTech à analyser les données pour le processus de prise de décision.

L’analyse des données a conduit à une prolifération d’informations pour les sociétés de services financiers, stimulant l’innovation dans le paysage financier en développant des solutions de pointe et en gérant les risques. L’analyse des données permet de mettre en œuvre des milliers de technologies numériques, de créer de nouvelles sources de revenus et d’améliorer l’expérience des clients. Le big data a conduit à l’expansion de la FinTech et fait face à des défis ainsi qu’à de nouvelles opportunités. Voici les pratiques les plus courantes de la science des données et de l’intelligence artificielle dans les technologies financières.

Détection et prévention des fraudes

Les outils de prévention de la fraude aident à détecter les fraudes et à éliminer les risques qui se produisent dans les industries de la technologie financière. Un outil anti-fraude efficace et efficient prévient, protège et signale les activités frauduleuses qui se produisent dans l’industrie FinTech. Un entrepôt de données reçoit les données du processus de paiement et les fournit aux modèles pour générer des résultats en temps réel. L’analyse des données des organisations FinTech permet de trouver le modèle de fraude et de créer des graphiques interactifs à partir de ces données. Cela permet en outre de détecter les transactions sensibles.

Analyse du comportement des clients

L’analyse des préférences des clients par le biais de méthodes avancées d’apprentissage automatique comme l’apprentissage profond permet de fournir un modèle de comportement des clients, une segmentation des utilisateurs en temps réel et des analyses prédictives. Les statistiques sur le comportement financier des clients aident à créer des stratégies de produits dans les organisations FinTech. Un autre avantage de l’analyse des données est de dériver la valeur de la durée de vie des clients des entreprises FinTech avec leurs clients. Cela permet de personnaliser l’expérience des clients.

Évaluation des risques

Il est important de déterminer dans quelle mesure le client est digne de confiance afin d’améliorer la relation client. Pour déterminer à quel point le client est digne de confiance, un modèle de risque est créé qui fournit également des services tels que des crédits de trésorerie plus élevés et des taux plus bas. En examinant les scores de crédit et les états financiers, les outils d’analyse de données peuvent évaluer le risque de crédit. Cela aide les organisations FinTech à minimiser les pertes.

Amélioration des produits

Des stratégies doivent être élaborées pour améliorer le produit. Les données peuvent être analysées pour améliorer les produits sur la base des informations du marché et de l’analyse de l’utilisation des produits par les clients.

Amélioration des processus

L’approche du jumeau numérique est utilisée pour le développement des processus, qui est une partie importante du développement des produits. Les organisations financières peuvent analyser le processus d’assistance à la clientèle pour évaluer l’impact des services financiers à l’avenir.

Robo-advisoire

Les plateformes de robo-advisory fournissent des conseils d’investissement basés sur les objectifs financiers et les risques des clients dans les organisations FinTech. Cela permet de fournir aux clients des recommandations personnalisées en matière d’investissement. Un marché personnalisé est un outil puissant pour promouvoir et fournir des services dans les organisations FinTech.

La science des données a conduit l’industrie des technologies financières sur la voie de la révolution en permettant à la puissance de l’analyse des données d’améliorer le service offert au client. L’utilisation de l’apprentissage profond, de l’analyse prédictive et de l’apprentissage automatique permet de mieux comprendre le comportement des clients et les tendances du marché, ce qui aide à prendre plus rapidement des décisions précises fondées sur des données. L’analyse des données contribue à la gestion des risques, à la détection des fraudes, à la prise de décision et à l’amélioration des services personnalisés aux clients dans les organisations FinTech.