Ilmu data dan kecerdasan buatan di bidang FinTech

Ilmu Data memainkan peran penting dalam industri teknologi dan keuangan. Dengan bantuan alat analisis data, industri teknologi finansial (FinTech) dapat mengekstrak wawasan keuangan dan dengan demikian meningkatkan layanan dan produk keuangan untuk pelanggan mereka yang berharga.

Saat ini, ilmu data telah muncul sebagai alat utama yang membantu perusahaan fintech dalam menganalisis data untuk proses pengambilan keputusan.

Analisis data telah menghasilkan proliferasi informasi bagi perusahaan jasa keuangan, mendorong inovasi dalam lanskap keuangan dengan mengembangkan solusi mutakhir dan mengelola risiko. Analisis data memberdayakan ribuan teknologi digital, menciptakan sumber-sumber baru untuk menghasilkan pendapatan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan. Big data telah mendorong perluasan FinTech dan menghadapi tantangan sekaligus peluang baru. Berikut ini adalah praktik-praktik paling umum dari ilmu data dan kecerdasan buatan dalam teknologi finansial.

Deteksi dan pencegahan penipuan

Alat pencegahan penipuan membantu mendeteksi penipuan dan menghilangkan risiko yang terjadi di industri teknologi keuangan. Alat anti-penipuan yang efektif dan efisien mencegah, melindungi, dan melaporkan aktivitas penipuan yang terjadi di industri FinTech. Sebuah gudang data menerima data dari proses pembayaran dan memberikan data ke model untuk menghasilkan hasil real-time. Analisis data dari organisasi FinTech membantu menemukan pola penipuan dan membuat grafik interaktif darinya. Hal ini selanjutnya membantu mendeteksi transaksi yang rentan.

Analisis Perilaku Pelanggan

Menganalisis preferensi pelanggan melalui pembelajaran mesin tingkat lanjut seperti metode pembelajaran mendalam memungkinkan untuk memberikan model perilaku pelanggan, segmentasi pengguna secara real-time, dan analisis prediktif. Statistik perilaku keuangan pelanggan membantu menciptakan strategi produk dalam organisasi FinTech. Manfaat lain dari analisis data adalah mendapatkan nilai seumur hidup pelanggan dari perusahaan FinTech dengan pelanggan mereka. Hal ini mengarah pada personalisasi pengalaman pelanggan.

Penilaian Risiko

Penting untuk mengetahui seberapa tepercaya pelanggan untuk meningkatkan hubungan dengan pelanggan. Untuk menentukan seberapa tepercaya pelanggan, sebuah model risiko dibuat yang juga menyediakan layanan seperti kredit tunai yang lebih tinggi dan suku bunga yang lebih rendah. Dengan memeriksa skor kredit dan laporan keuangan, alat analisis data dapat mengevaluasi risiko kredit. Hal ini membantu organisasi FinTech untuk meminimalkan kerugian.

Peningkatan Produk

Strategi harus dibuat untuk peningkatan produk. Data dapat dianalisis untuk peningkatan produk berdasarkan informasi di pasar dan analisis penggunaan produk oleh pelanggan.

Peningkatan Proses

Pendekatan digital twin digunakan untuk pengembangan proses, yang merupakan bagian penting dari pengembangan produk. Organisasi keuangan dapat menganalisis proses dukungan pelanggan untuk menilai dampak layanan keuangan di masa depan.

Penasihat robot

Platform robo-advisory memberikan nasihat investasi berdasarkan tujuan keuangan dan risiko pelanggan dalam organisasi FinTech. Ini memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi mengenai investasi kepada pelanggan. Pasar yang dipersonalisasi adalah alat yang ampuh untuk mempromosikan dan menyediakan layanan dalam organisasi FinTech.

Ilmu Data telah memimpin industri teknologi keuangan di jalur revolusi yang memungkinkan kekuatan analisis data dalam meningkatkan layanan yang ditawarkan kepada pelanggan. Penggunaan deep learning, analisis prediktif, dan pembelajaran mesin memberikan wawasan tentang perilaku pelanggan, dan pola pasar yang membantu membuat keputusan berbasis data yang akurat dengan lebih cepat. Analisis data membantu dalam manajemen risiko, mendeteksi penipuan, pengambilan keputusan, dan meningkatkan layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan dalam organisasi FinTech.