Duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas FinTech srityje
Duomenų mokslas atlieka labai svarbų vaidmenį technologijų ir finansų sektoriuose. Naudodamiesi duomenų analizės įrankiais, finansinių technologijų (FinTech) sektoriai gali išgauti finansines įžvalgas ir taip pagerinti finansines paslaugas ir produktus savo vertingiems klientams.
Šiandien duomenų mokslas tapo pagrindine priemone, padedančia fintech įmonėms analizuoti duomenis sprendimų priėmimo procese.
Analizuojant duomenis padaugėjo informacijos finansinių paslaugų bendrovėms, o tai skatina inovacijas finansų srityje, kuriant pažangiausius sprendimus ir valdant riziką. Duomenų analizė įgalina tūkstančius skaitmeninių technologijų, kuria naujus pajamų generavimo šaltinius ir gerina klientų patirtį. Didieji duomenys lėmė FinTech plėtrą ir kartu su naujomis galimybėmis susiduria su iššūkiais. Pateikiame dažniausiai pasitaikančias duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto praktikas finansų technologijose.
Sukčiavimo aptikimas ir prevencija
Sukčiavimo prevencijos priemonės padeda aptikti sukčiavimo atvejus ir pašalinti riziką, kuri kyla finansinių technologijų sektoriuose. Efektyvi ir veiksminga kovos su sukčiavimu priemonė užkerta kelią sukčiavimui, apsaugo ir praneša apie FinTech pramonėje vykstančius sukčiavimo atvejus. Duomenų saugykla gauna duomenis iš mokėjimo proceso ir teikia juos modeliams, kad būtų galima generuoti rezultatus realiuoju laiku. FinTech organizacijų duomenų analizė padeda rasti sukčiavimo modelį ir iš jo sukurti interaktyvias diagramas. Tai dar labiau padeda aptikti įtartinus sandorius.
Klientų elgsenos analizė
Klientų pageidavimų analizė taikant pažangius mašininio mokymosi, pavyzdžiui, gilaus mokymosi metodus, leidžia pateikti klientų elgsenos modelį, naudotojų segmentavimą realiuoju laiku ir prognozinę analizę. Klientų finansinės elgsenos statistika padeda kurti produktų strategijas FinTech organizacijose. Dar viena duomenų analizės nauda – išvesti FinTech bendrovių su klientais visą gyvenimą trunkančią klientų vertę. Tai padeda personalizuoti klientų patirtį.
Rizikos vertinimas
Svarbu išsiaiškinti, kiek klientas yra patikimas, kad būtų galima pagerinti santykius su klientais. Siekiant nustatyti, kiek klientas yra patikimas, sukuriamas rizikos modelis, pagal kurį taip pat teikiamos tokios paslaugos kaip didesni grynųjų pinigų kreditai ir mažesnės palūkanų normos. Nagrinėjant kredito balus ir finansines ataskaitas, duomenų analizės priemonėmis galima įvertinti kredito riziką. Tai padeda FinTech organizacijoms sumažinti nuostolius.
Produkto tobulinimas
Turi būti kuriamos produkto tobulinimo strategijos. Duomenys gali būti analizuojami siekiant tobulinti produktus remiantis rinkos informacija ir klientų produktų naudojimo analize.
Procesų tobulinimas
Skaitmeninių dvynių metodas naudojamas procesų tobulinimui, kuris yra svarbi produkto tobulinimo dalis. Finansinės organizacijos gali analizuoti klientų aptarnavimo procesą, kad įvertintų finansinių paslaugų poveikį ateityje.
Robotizuotas konsultavimas
Robo-konsultavimo platformos FinTech organizacijose teikia investavimo konsultacijas, atsižvelgiant į klientų finansinius tikslus ir riziką. Taip klientams pateikiamos suasmenintos rekomendacijos dėl investicijų. Personalizuota rinka yra galinga FinTech organizacijų paslaugų skatinimo ir teikimo priemonė.
Duomenų mokslas veda finansinių technologijų pramonę revoliucijos keliu, įgalindamas panaudoti duomenų analizės galią tobulinant klientui siūlomas paslaugas. Gilaus mokymosi, prognozavimo analizės ir mašininio mokymosi naudojimas suteikia įžvalgų apie klientų elgseną ir rinkos dėsningumus, kurie padeda greičiau priimti tikslius duomenimis pagrįstus sprendimus. Duomenų analizė padeda valdyti riziką, aptikti sukčiavimą, priimti sprendimus ir gerinti klientams teikiamas personalizuotas paslaugas FinTech organizacijose.
