Επιστήμη των δεδομένων και τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα του FinTech

Η επιστήμη των δεδομένων διαδραματίζει ζωτικό ρόλο στον τεχνολογικό και χρηματοπιστωτικό κλάδο. Με τη βοήθεια εργαλείων ανάλυσης δεδομένων, οι βιομηχανίες χρηματοοικονομικής τεχνολογίας (FinTech) μπορούν να εξάγουν οικονομικές πληροφορίες και έτσι να βελτιώσουν τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, και τα προϊόντα για τους πολύτιμους πελάτες τους.

Σήμερα, η επιστήμη των δεδομένων έχει αναδειχθεί ως βασικό εργαλείο που βοηθά τις εταιρείες fintech στην ανάλυση δεδομένων για τη διαδικασία λήψης αποφάσεων.

Η ανάλυση των δεδομένων έχει οδηγήσει σε πολλαπλασιασμό των πληροφοριών για τις εταιρείες χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών, οδηγώντας την καινοτομία στο χρηματοπιστωτικό τοπίο με την ανάπτυξη πρωτοποριακών λύσεων και τη διαχείριση των κινδύνων. Η ανάλυση δεδομένων ενδυναμώνει χιλιάδες ψηφιακές τεχνολογίες, δημιουργεί νέες πηγές δημιουργίας εισοδήματος και βελτιώνει την εμπειρία των πελατών. Τα μεγάλα δεδομένα έχουν οδηγήσει στην επέκταση της FinTech και αντιμετωπίζουν προκλήσεις μαζί με νέες ευκαιρίες. Ακολουθούν οι πιο συνηθισμένες πρακτικές της επιστήμης δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης στη χρηματοοικονομική τεχνολογία.

Ανίχνευση και πρόληψη της απάτης

Τα εργαλεία πρόληψης της απάτης βοηθούν στην ανίχνευση της απάτης και στην εξάλειψη του κινδύνου που εμφανίζεται στους κλάδους της χρηματοοικονομικής τεχνολογίας. Ένα αποτελεσματικό και αποδοτικό εργαλείο καταπολέμησης της απάτης αποτρέπει, προστατεύει και αναφέρει τις δόλιες δραστηριότητες που συμβαίνουν στη βιομηχανία FinTech. Μια αποθήκη δεδομένων λαμβάνει δεδομένα από τη διαδικασία πληρωμών και παρέχει τα δεδομένα στα μοντέλα για τη δημιουργία αποτελεσμάτων σε πραγματικό χρόνο. Η ανάλυση δεδομένων των οργανισμών FinTech βοηθά στην εύρεση του προτύπου απάτης και στη δημιουργία διαδραστικών διαγραμμάτων από αυτό. Αυτό βοηθά περαιτέρω στον εντοπισμό των επιρρεπών συναλλαγών.

Ανάλυση της συμπεριφοράς των πελατών

Η ανάλυση των προτιμήσεων των πελατών μέσω προηγμένων μεθόδων μηχανικής μάθησης, όπως οι μέθοδοι βαθιάς μάθησης, επιτρέπει την παροχή ενός μοντέλου συμπεριφοράς των πελατών, την τμηματοποίηση των χρηστών σε πραγματικό χρόνο και την προγνωστική ανάλυση. Οι στατιστικές της οικονομικής συμπεριφοράς των πελατών βοηθούν στη δημιουργία στρατηγικών προϊόντων σε οργανισμούς FinTech. Ένα άλλο πλεονέκτημα της ανάλυσης δεδομένων είναι η εξαγωγή της αξίας διάρκειας ζωής των πελατών των εταιρειών FinTech με τους πελάτες τους. Αυτό οδηγεί στην εξατομίκευση των εμπειριών των πελατών.

Αξιολόγηση κινδύνου

Είναι σημαντικό να διαπιστωθεί πόσο αξιόπιστος είναι ο πελάτης για να ενισχυθεί η σχέση με τον πελάτη. Για να διαπιστωθεί πόσο αξιόπιστος είναι ο πελάτης, δημιουργείται ένα μοντέλο κινδύνου που παρέχει επίσης υπηρεσίες όπως υψηλότερες πιστώσεις μετρητών και χαμηλότερα επιτόκια. Με την εξέταση των βαθμολογιών πιστοληπτικής ικανότητας και των οικονομικών καταστάσεων, τα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων μπορούν να αξιολογήσουν τον πιστωτικό κίνδυνο. Αυτό βοηθά τους οργανισμούς FinTech να ελαχιστοποιήσουν τις απώλειες.

Βελτίωση προϊόντων

Πρέπει να γίνουν στρατηγικές για τη βελτίωση του προϊόντος. Τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν για τη βελτίωση των προϊόντων με βάση τις πληροφορίες στην αγορά και την ανάλυση της χρήσης του προϊόντος από τους πελάτες.

Βελτίωση διαδικασιών

Η προσέγγιση του ψηφιακού διδύμου χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη διαδικασιών, η οποία αποτελεί σημαντικό μέρος της ανάπτυξης προϊόντων. Οι χρηματοπιστωτικοί οργανισμοί μπορούν να αναλύσουν τη διαδικασία υποστήριξης πελατών για να εκτιμήσουν τον αντίκτυπο των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών στο μέλλον.

Ρομποτική συμβουλευτική

Οι ρομποτικές συμβουλευτικές πλατφόρμες παρέχουν επενδυτικές συμβουλές με βάση τους οικονομικούς στόχους και τους κινδύνους των πελατών στους οργανισμούς FinTech. Αυτό παρέχει εξατομικευμένες συστάσεις σχετικά με τις επενδύσεις στους πελάτες. Μια εξατομικευμένη αγορά είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την προώθηση και την παροχή υπηρεσιών στους οργανισμούς FinTech.

Η επιστήμη των δεδομένων έχει οδηγήσει τον κλάδο της χρηματοοικονομικής τεχνολογίας στο δρόμο της επανάστασης επιτρέποντας τη δύναμη της ανάλυσης δεδομένων για τη βελτίωση των υπηρεσιών που προσφέρονται στον πελάτη. Η χρήση της βαθιάς μάθησης, της προγνωστικής ανάλυσης και της μηχανικής μάθησης παρέχει πληροφορίες σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών και τα πρότυπα της αγοράς που βοηθούν στη λήψη ακριβών αποφάσεων βάσει δεδομένων με ταχύτερο ρυθμό. Η ανάλυση δεδομένων βοηθά στη διαχείριση κινδύνων, στον εντοπισμό απάτης, στη λήψη αποφάσεων και στην ενίσχυση των εξατομικευμένων υπηρεσιών προς τους πελάτες στους οργανισμούς FinTech.