Наука о данных и искусственный интеллект в сфере FinTech

Наука о данных играет важную роль в технологической и финансовой отраслях. С помощью инструментов анализа данных компании, работающие в сфере финансовых технологий (FinTech), могут извлекать финансовую информацию и таким образом улучшать финансовые услуги и продукты для своих ценных клиентов.

Сегодня наука о данных стала ключевым инструментом, который помогает финтех-компаниям анализировать данные для принятия решений.

Анализ данных привел к увеличению объема информации для компаний, предоставляющих финансовые услуги, стимулируя инновации в финансовой сфере путем разработки передовых решений и управления рисками. Анализ данных позволяет использовать тысячи цифровых технологий, создавать новые источники дохода и повышать качество обслуживания клиентов. Большие данные привели к развитию FinTech и наряду с новыми возможностями сталкиваются с проблемами. Вот наиболее распространенные практики применения науки о данных и искусственного интеллекта в финансовых технологиях.

Обнаружение и предотвращение мошенничества

Инструменты для предотвращения мошенничества помогают обнаружить мошенничество и устранить риски, возникающие в сфере финансовых технологий. Эффективный и действенный инструмент борьбы с мошенничеством предотвращает, защищает и сообщает о мошеннических действиях, происходящих в индустрии FinTech. Хранилище данных получает данные из платежного процесса и предоставляет их моделям для получения результатов в режиме реального времени. Анализ данных в FinTech-организациях помогает выявить схему мошенничества и построить на ее основе интерактивные графики. Это помогает выявлять сомнительные транзакции.

Анализ поведения клиентов

Анализ предпочтений клиентов с помощью передовых методов машинного обучения, таких как глубокое обучение, позволяет создать модель поведения клиентов, сегментировать пользователей в режиме реального времени и проводить предиктивную аналитику. Статистика финансового поведения клиентов помогает создавать продуктовые стратегии в FinTech-организациях. Еще одним преимуществом анализа данных является определение пожизненной стоимости клиентов FinTech-компаний по отношению к своим клиентам. Это приводит к персонализации клиентского опыта.

Оценка рисков

Для улучшения отношений с клиентами важно выяснить, насколько клиент заслуживает доверия. Чтобы определить, насколько надежен клиент, создается модель рисков, которая также предоставляет такие услуги, как более высокие денежные кредиты и более низкие ставки. Изучая кредитные баллы и финансовую отчетность, инструменты анализа данных позволяют оценить риск кредитования. Это помогает FinTech-организациям минимизировать потери.

Улучшение продукта

Необходимо разработать стратегии для улучшения продукта. Данные могут быть проанализированы для улучшения продуктов на основе информации на рынке и анализа использования продукта клиентами.

Совершенствование процессов

Подход «цифрового двойника» используется для разработки процессов, которые являются важной частью разработки продукта. Финансовые организации могут проанализировать процесс обслуживания клиентов, чтобы оценить влияние финансовых услуг в будущем.

Робо-консультирование

Робо-консультационные платформы предоставляют инвестиционные рекомендации на основе финансовых целей и рисков клиентов FinTech-организаций. Таким образом, клиентам предоставляются персонализированные рекомендации по инвестициям. Персонализированный рынок — это мощный инструмент для продвижения и предоставления услуг в FinTech-организациях.

Data Science ведет индустрию финансовых технологий по пути революции, позволяя использовать возможности анализа данных для повышения качества услуг, предлагаемых клиентам. Использование глубокого обучения, предиктивной аналитики и машинного обучения позволяет понять поведение клиентов и рыночные модели, что помогает быстрее принимать точные решения, основанные на данных. Анализ данных помогает в управлении рисками, выявлении мошенничества, принятии решений и повышении качества персонализированных услуг для клиентов в FinTech-организациях.