Scienza dei dati e intelligenza artificiale nel settore FinTech

La scienza dei dati svolge un ruolo fondamentale nelle industrie tecnologiche e finanziarie. Con l’aiuto di strumenti di analisi dei dati, le industrie della tecnologia finanziaria (FinTech) possono estrarre informazioni finanziarie e migliorare così i servizi e i prodotti finanziari per i loro preziosi clienti.

Oggi la scienza dei dati è emersa come uno strumento chiave che aiuta le aziende fintech ad analizzare i dati per il processo decisionale.

L’analisi dei dati ha portato a una proliferazione di informazioni per le società di servizi finanziari, guidando l’innovazione nel panorama finanziario attraverso lo sviluppo di soluzioni all’avanguardia e la gestione dei rischi. L’analisi dei dati sta potenziando migliaia di tecnologie digitali, creando nuove fonti di generazione di reddito e migliorando l’esperienza dei clienti. I big data hanno portato all’espansione del FinTech e affrontano sfide e nuove opportunità. Ecco le pratiche più comuni della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale nella tecnologia finanziaria.

Rilevamento e prevenzione delle frodi

Gli strumenti di prevenzione delle frodi aiutano a rilevare le frodi e a eliminare i rischi che si verificano nei settori della tecnologia finanziaria. Uno strumento antifrode efficace ed efficiente previene, protegge e segnala le attività fraudolente che si verificano nel settore FinTech. Un data warehouse riceve i dati dal processo di pagamento e li fornisce ai modelli per generare risultati in tempo reale. L’analisi dei dati delle organizzazioni FinTech aiuta a individuare i modelli di frode e a creare grafici interattivi. Questo aiuta ulteriormente a rilevare le transazioni suscettibili.

Analisi del comportamento dei clienti

L’analisi delle preferenze dei clienti attraverso l’apprendimento automatico avanzato, come i metodi di deep learning, consente di fornire un modello di comportamento dei clienti, la segmentazione degli utenti in tempo reale e l’analisi predittiva. Le statistiche sul comportamento finanziario dei clienti aiutano a creare strategie di prodotto nelle organizzazioni FinTech. Un altro vantaggio dell’analisi dei dati è quello di ricavare il valore di vita del cliente delle aziende FinTech con i loro clienti. Questo porta alla personalizzazione delle esperienze dei clienti.

Valutazione del rischio

È importante scoprire quanto il cliente sia affidabile per migliorare la relazione con il cliente. Per determinare l’affidabilità del cliente, viene creato un modello di rischio che fornisce anche servizi come crediti in contanti più elevati e tassi più bassi. Esaminando i punteggi di credito e i bilanci, gli strumenti di analisi dei dati possono valutare il rischio di credito. Questo aiuta le organizzazioni FinTech a ridurre al minimo le perdite.

Miglioramento del prodotto

È necessario elaborare strategie per il miglioramento del prodotto. I dati possono essere analizzati per migliorare i prodotti in base alle informazioni del mercato e all’analisi dell’utilizzo dei prodotti da parte dei clienti.

Miglioramento dei processi

L’approccio digital twin viene utilizzato per lo sviluppo dei processi, che è una parte importante dello sviluppo del prodotto. Le organizzazioni finanziarie possono analizzare il processo di assistenza ai clienti per valutare l’impatto dei servizi finanziari in futuro.

Consulenza robo

Le piattaforme di robo-advisory forniscono consulenza sugli investimenti in base agli obiettivi e ai rischi finanziari dei clienti delle organizzazioni FinTech. In questo modo si forniscono ai clienti raccomandazioni personalizzate sugli investimenti. Un mercato personalizzato è un potente strumento per promuovere e fornire servizi nelle organizzazioni FinTech.

La scienza dei dati ha portato il settore della tecnologia finanziaria sulla strada della rivoluzione, consentendo il potere dell’analisi dei dati per migliorare il servizio offerto ai clienti. L’uso dell’apprendimento profondo, dell’analisi predittiva e dell’apprendimento automatico fornisce approfondimenti sul comportamento dei clienti e sui modelli di mercato che aiutano a prendere decisioni accurate basate sui dati a un ritmo più rapido. L’analisi dei dati aiuta a gestire i rischi, a rilevare le frodi, a prendere decisioni e a migliorare i servizi personalizzati per i clienti nelle organizzazioni FinTech.