Adattudomány és mesterséges intelligencia a FinTech területén
Az adattudomány létfontosságú szerepet játszik a technológiai és pénzügyi iparágakban. Az adatelemző eszközök segítségével a pénzügyi technológiai (FinTech) iparágak pénzügyi ismereteket nyerhetnek, és így javíthatják a pénzügyi szolgáltatásokat, illetve termékeket értékes ügyfeleik számára.
Napjainkban az adattudomány olyan kulcsfontosságú eszközzé vált, amely segíti a fintech vállalatokat az adatok elemzésében a döntéshozatali folyamathoz.
Az adatok elemzése a pénzügyi szolgáltató vállalatok számára az információk sokasodását eredményezte, és az élvonalbeli megoldások kifejlesztésével és a kockázatok kezelésével ösztönzi az innovációt a pénzügyi piacon. Az adatelemzés több ezer digitális technológiát tesz képessé, új bevételi forrásokat teremt, és javítja az ügyfélélményt. A nagy mennyiségű adat a FinTech elterjedéséhez vezetett, és az új lehetőségek mellett kihívásokkal is szembesül. Íme az adattudomány és a mesterséges intelligencia leggyakoribb gyakorlatai a pénzügyi technológiában.
Csalások felderítése és megelőzése
A csalásmegelőző eszközök segítenek a pénzügyi technológiai iparágakban előforduló csalások felderítésében és a kockázatok kiküszöbölésében. Egy hatékony és eredményes csalás elleni eszköz megelőzi, védi és jelenti a FinTech iparágban előforduló csalárd tevékenységeket. Az adattárház fogadja a fizetési folyamatból származó adatokat, és a modellek számára biztosítja az adatokat a valós idejű eredmények előállításához. A FinTech szervezetek adatelemzése segít megtalálni a csalási mintákat, és interaktív grafikonokat készít belőlük. Ez tovább segít a fogékony tranzakciók felderítésében.
Ügyfélmagatartás-elemzés
Az ügyfelek preferenciáinak elemzése fejlett gépi tanulással, például mélytanulási módszerekkel lehetővé teszi az ügyfélmagatartás modelljének elkészítését, a valós idejű felhasználói szegmentálást és a prediktív elemzést. Az ügyfelek pénzügyi viselkedésére vonatkozó statisztikák segítenek a FinTech szervezetek termékstratégiáinak kialakításában. Az adatelemzés másik előnye a FinTech-vállalatok ügyfél-életciklusértékének levezetése az ügyfeleikkel. Ez az ügyfélélmények személyre szabásához vezet.
Kockázatértékelés
Az ügyfélkapcsolat javítása érdekében fontos kideríteni, hogy az ügyfél mennyire megbízható. Annak megállapításához, hogy mennyire megbízható az ügyfél, egy kockázati modellt hoznak létre, amely olyan szolgáltatásokat is nyújt, mint a magasabb készpénzhitelek és az alacsonyabb kamatlábak. A hitelpontszámok és a pénzügyi kimutatások vizsgálatával az adatelemző eszközökkel értékelhető a hitelkockázat. Ez segít a FinTech szervezeteknek a veszteségek minimalizálásában.
Termékfejlesztés
Stratégiákat kell készíteni a termék fejlesztésére. Az adatok elemezhetők a termékek javítása érdekében a piaci információk és az ügyfelek termékhasználati elemzése alapján.
Folyamatfejlesztés
A digitális iker megközelítést a folyamatfejlesztéshez használják, amely a termékfejlesztés fontos része. A pénzügyi szervezetek elemezhetik az ügyféltámogatási folyamatot, hogy felmérjék a pénzügyi szolgáltatások jövőbeli hatását.
Robo-tanácsadás
A robo-tanácsadási platformok a FinTech-szervezeteknél az ügyfelek pénzügyi céljai és kockázatai alapján nyújtanak befektetési tanácsadást. Ez személyre szabott ajánlásokat nyújt a befektetésekkel kapcsolatban az ügyfelek számára. A személyre szabott piac hatékony eszköz a FinTech-szervezetek szolgáltatásainak népszerűsítéséhez és nyújtásához.
Az adattudomány a pénzügyi technológiai iparágat a forradalom útján vezeti, lehetővé téve az adatelemzés erejét az ügyfeleknek nyújtott szolgáltatás javításában. A mélytanulás, a prediktív analitika és a gépi tanulás használata betekintést nyújt az ügyfelek viselkedésébe és a piaci mintákba, amelyek segítenek a pontos, adatvezérelt döntések gyorsabb ütemű meghozatalában. Az adatelemzés segít a kockázatkezelésben, a csalások felderítésében, a döntéshozatalban és az ügyfeleknek nyújtott személyre szabott szolgáltatások fokozásában a FinTech szervezetekben.
