A ciência dos dados e a inteligência artificial no domínio das FinTech

A ciência dos dados desempenha um papel vital nos sectores tecnológico e financeiro. Com a ajuda de ferramentas de análise de dados, as indústrias de tecnologia financeira (FinTech) podem extrair informações financeiras e, assim, melhorar os serviços e produtos financeiros para os seus valiosos clientes.

Atualmente, a ciência dos dados surgiu como uma ferramenta fundamental que ajuda as empresas fintech a analisar dados para o processo de tomada de decisões.

A análise de dados conduziu a uma proliferação de informações para as empresas de serviços financeiros, impulsionando a inovação no panorama financeiro através do desenvolvimento de soluções de ponta e da gestão de riscos. A análise de dados está a capacitar milhares de tecnologias digitais, criando novas fontes de geração de rendimentos e melhorando as experiências dos clientes. Os grandes volumes de dados conduziram à expansão da FinTech e enfrentam desafios e novas oportunidades. Eis as práticas mais comuns da ciência dos dados e da inteligência artificial na tecnologia financeira.

Deteção e prevenção de fraudes

As ferramentas de prevenção da fraude ajudam a detetar a fraude e a eliminar o risco que ocorre nas indústrias de tecnologia financeira. Uma ferramenta antifraude eficaz e eficiente previne, protege e comunica as actividades fraudulentas que ocorrem na indústria FinTech. Um armazém de dados recebe dados do processo de pagamento e fornece-os aos modelos para gerar resultados em tempo real. A análise de dados das organizações FinTech ajuda a encontrar o padrão de fraude e a criar gráficos interactivos a partir dele. Isto ajuda ainda a detetar as transacções susceptíveis.

Análise do comportamento do cliente

Analisar as preferências dos clientes através de métodos avançados de aprendizagem automática, como métodos de aprendizagem profunda, permite fornecer um modelo de comportamento do cliente, segmentação de utilizadores em tempo real e análise preditiva. As estatísticas do comportamento financeiro do cliente ajudam a criar estratégias de produto nas organizações FinTech. Outro benefício da análise de dados é a obtenção do valor do tempo de vida do cliente das empresas FinTech com os seus clientes. Isto leva à personalização das experiências dos clientes.

Avaliação de risco

É importante descobrir quão confiável é o cliente para melhorar o relacionamento com o cliente. Para determinar o grau de confiança do cliente, é criado um modelo de risco que também fornece serviços como créditos em dinheiro mais elevados e taxas mais baixas. Ao examinar as pontuações de crédito e as demonstrações financeiras, as ferramentas de análise de dados podem avaliar o risco de crédito. Isto ajuda as organizações FinTech a minimizar as perdas.

Melhoria do produto

As estratégias devem ser feitas para a melhoria do produto. Os dados podem ser analisados para melhorar os produtos com base nas informações do mercado e na análise da utilização do produto pelos clientes.

Melhoria de processos

A abordagem de gémeo digital é utilizada para o desenvolvimento de processos, que é uma parte importante do desenvolvimento de produtos. As organizações financeiras podem analisar o processo de apoio ao cliente para avaliar o impacto dos serviços financeiros no futuro.

Robo-consultoria

As plataformas de consultoria robótica fornecem consultoria de investimento com base nos objetivos financeiros e riscos dos clientes nas organizações FinTech. Isso fornece recomendações personalizadas sobre investimentos para os clientes. Um mercado personalizado é uma ferramenta poderosa para promover e fornecer serviços em organizações FinTech.

A ciência dos dados conduziu o sector da tecnologia financeira no caminho da revolução, permitindo o poder da análise de dados para melhorar o serviço oferecido ao cliente. A utilização da aprendizagem profunda, da análise preditiva e da aprendizagem automática fornece informações sobre o comportamento dos clientes e os padrões de mercado que ajudam a tomar decisões exactas baseadas em dados a um ritmo mais rápido. A análise de dados ajuda na gestão de riscos, na deteção de fraudes, na tomada de decisões e na melhoria dos serviços personalizados aos clientes nas organizações FinTech.