Datavetenskap och artificiell intelligens inom FinTech

Data Science spelar en viktig roll inom teknik- och finansbranschen. Med hjälp av dataanalysverktyg kan finansteknikbranschen (FinTech) utvinna ekonomiska insikter och därmed förbättra de finansiella tjänsterna och produkterna för sina värdefulla kunder.

Idag har datavetenskap vuxit fram som ett viktigt verktyg som hjälper fintech-företag att analysera data för beslutsprocessen.

Dataanalysen har lett till en mängd information för företag inom finansiella tjänster, vilket driver innovation i det finansiella landskapet genom att utveckla banbrytande lösningar och hantera risker. Dataanalys möjliggör tusentals digitala tekniker, skapar nya inkomstkällor och förbättrar kundupplevelserna. Big data har lett till att FinTech har expanderat och står inför utmaningar tillsammans med nya möjligheter. Här är de vanligaste metoderna för datavetenskap och artificiell intelligens inom finansteknik.

Upptäckt och förebyggande av bedrägerier

Verktyg för bedrägeribekämpning hjälper till att upptäcka bedrägerier och eliminera risker som uppstår i finansteknikbranschen. Ett effektivt och ändamålsenligt bedrägeribekämpningsverktyg förhindrar, skyddar och rapporterar bedrägliga aktiviteter inom FinTech-branschen. Ett datalager tar emot data från betalningsprocessen och tillhandahåller data till modellerna för att generera resultat i realtid. FinTech-organisationernas dataanalys hjälper till att hitta bedrägerimönstret och skapa interaktiva diagram av det. Detta hjälper ytterligare till att upptäcka de mottagliga transaktionerna.

Analys av kundbeteende

Genom att analysera kundernas preferenser med hjälp av avancerad maskininlärning som deep learning-metoder kan man skapa en modell för kundbeteende, realtidssegmentering av användare och prediktiv analys. Statistik över kundernas finansiella beteende hjälper till att skapa produktstrategier i FinTech-organisationer. En annan fördel med dataanalysen är att man kan härleda FinTech-företagens kundlivscykelvärde för sina kunder. Detta leder till personalisering av kundupplevelserna.

Riskbedömning

Det är viktigt att ta reda på hur pålitlig kunden är för att förbättra kundrelationen. För att avgöra hur pålitlig kunden är skapas en riskmodell som också tillhandahåller tjänster som högre kontantkrediter och lägre räntor. Genom att granska kreditpoäng och finansiella rapporter kan dataanalysverktyg utvärdera kreditrisken. Detta hjälper FinTech-organisationerna att minimera förlusterna.

Produktförbättring

Strategier måste utarbetas för att förbättra produkten. Data kan analyseras för att förbättra produkter baserat på information på marknaden och analys av kundernas produktanvändning.

Förbättring av processer

Digital Twin-metoden används för processutveckling, som är en viktig del av produktutvecklingen. Finansiella organisationer kan analysera kundsupportprocessen för att bedöma effekterna av finansiella tjänster i framtiden.

Robo-rådgivning

Plattformarna för robotrådgivning ger investeringsråd baserat på kundernas finansiella mål och risker i FinTech-organisationerna. Detta ger kunderna personliga rekommendationer om investeringar. En personligt anpassad marknad är ett kraftfullt verktyg för att marknadsföra och tillhandahålla tjänster i FinTech-organisationer.

Datavetenskap har lett den finansiella teknikbranschen in på en revolutionär väg genom att möjliggöra dataanalys för att förbättra den service som erbjuds kunden. Användningen av djupinlärning, prediktiv analys och maskininlärning ger insikter om kundbeteenden och marknadsmönster som hjälper till att fatta korrekta datadrivna beslut i en snabbare takt. Dataanalys bidrar till riskhantering, upptäckt av bedrägerier, beslutsfattande och förbättrade personliga tjänster till kunder i FinTech-organisationer.