Știința datelor și inteligența artificială în domeniul FinTech

Știința datelor joacă un rol vital în industriile tehnologice și financiare. Cu ajutorul instrumentelor de analiză a datelor, industriile de tehnologie financiară (FinTech) pot extrage informații financiare și, astfel, pot îmbunătăți serviciile și produsele financiare pentru clienții lor valoroși.

În prezent, știința datelor a apărut ca un instrument cheie care ajută companiile fintech în analiza datelor pentru procesul de luare a deciziilor.

Analiza datelor a dus la o proliferare a informațiilor pentru companiile de servicii financiare, stimulând inovarea în peisajul financiar prin dezvoltarea de soluții de ultimă generație și gestionarea riscurilor. Analiza datelor dă putere la mii de tehnologii digitale, creând noi surse de generare a veniturilor și îmbunătățind experiențele clienților. Big data a dus la expansiunea FinTech și se confruntă cu provocări, alături de noi oportunități. Iată care sunt cele mai frecvente practici ale științei datelor și inteligenței artificiale în tehnologia financiară.

Detectarea și prevenirea fraudelor

Instrumentele de prevenire a fraudelor ajută la detectarea fraudelor și la eliminarea riscurilor care apar în industriile de tehnologie financiară. Un instrument antifraudă eficient și eficace previne, protejează și raportează activitățile frauduloase care au loc în industria FinTech. Un depozit de date primește date din procesul de plată și le furnizează modelelor pentru a genera rezultate în timp real. Analiza datelor organizațiilor FinTech ajută la găsirea modelului de fraudă și la crearea de grafice interactive din acesta. Acest lucru ajută în continuare la detectarea tranzacțiilor susceptibile.

Analiza comportamentului clienților

Analiza preferințelor clienților prin metode avansate de învățare automată, cum ar fi metodele de învățare profundă, permite furnizarea unui model de comportament al clienților, segmentarea utilizatorilor în timp real și analiza predictivă. Statisticile privind comportamentul financiar al clienților ajută la crearea de strategii de produs în organizațiile FinTech. Un alt beneficiu al analizei datelor este obținerea valorii pe durata de viață a clienților companiilor FinTech cu clienții lor. Acest lucru duce la personalizarea experiențelor clienților.

Evaluarea riscurilor

Este important să se afle cât de demn de încredere este clientul pentru a îmbunătăți relația cu acesta. Pentru a determina cât de demn de încredere este clientul, se creează un model de risc care oferă, de asemenea, servicii precum credite în numerar mai mari și rate mai mici. Prin examinarea scorurilor de credit și a situațiilor financiare, instrumentele de analiză a datelor pot evalua riscul de credit. Acest lucru ajută organizațiile FinTech să minimizeze pierderile.

Îmbunătățirea produselor

Trebuie făcute strategii pentru îmbunătățirea produsului. Datele pot fi analizate pentru îmbunătățirea produselor pe baza informațiilor de pe piață și a analizei utilizării produselor de către clienți.

Îmbunătățirea proceselor

Abordarea digital twin este utilizată pentru dezvoltarea proceselor, care reprezintă o parte importantă a dezvoltării produselor. Organizațiile financiare pot analiza procesul de asistență pentru clienți pentru a evalua impactul serviciilor financiare în viitor.

Robo-consiliere

Platformele de robo-consiliere oferă consultanță în materie de investiții pe baza obiectivelor și riscurilor financiare ale clienților din cadrul organizațiilor FinTech. Astfel, se oferă clienților recomandări personalizate în ceea ce privește investițiile. O piață personalizată este un instrument puternic pentru promovarea și furnizarea de servicii în organizațiile FinTech.

Știința datelor a condus industria tehnologiei financiare pe calea revoluției care permite puterea analizei datelor în îmbunătățirea serviciilor oferite clienților. Utilizarea învățării profunde, a analizei predictive și a învățării automate oferă o perspectivă asupra comportamentului clienților și a modelelor de piață care ajută la luarea unor decizii exacte bazate pe date într-un ritm mai rapid. Analiza datelor ajută la gestionarea riscurilor, la detectarea fraudelor, la luarea deciziilor și la îmbunătățirea serviciilor personalizate oferite clienților în cadrul organizațiilor FinTech.