Podatkovna znanost in umetna inteligenca na področju FinTech

Podatkovna znanost ima ključno vlogo v tehnološki in finančni industriji. S pomočjo orodij za analizo podatkov lahko panoge finančne tehnologije (FinTech) pridobijo finančna spoznanja in tako izboljšajo finančne storitve in izdelke za svoje dragocene stranke.

Danes je podatkovna znanost postala ključno orodje, ki podjetjem fintech pomaga pri analiziranju podatkov za proces odločanja.

Analiza podatkov je privedla do širjenja informacij za podjetja, ki se ukvarjajo s finančnimi storitvami, in spodbuja inovacije v finančnem okolju z razvojem najsodobnejših rešitev in obvladovanjem tveganj. Analiza podatkov omogoča na tisoče digitalnih tehnologij, ustvarja nove vire ustvarjanja prihodkov in izboljšuje izkušnje strank. Veliki podatki so privedli do širitve tehnologije FinTech, ki se poleg novih priložnosti sooča tudi z izzivi. V nadaljevanju so predstavljene najpogostejše prakse podatkovne znanosti in umetne inteligence v finančni tehnologiji.

Odkrivanje in preprečevanje goljufij

Orodja za preprečevanje goljufij pomagajo pri odkrivanju goljufij in odpravljanju tveganj, ki se pojavljajo v panogah finančne tehnologije. Učinkovito in uspešno orodje za preprečevanje goljufij preprečuje, ščiti in poroča o goljufijah, ki se pojavljajo v panogi FinTech. Podatkovno skladišče prejema podatke iz plačilnega postopka in jih posreduje modelom za ustvarjanje rezultatov v realnem času. Analiza podatkov organizacij FinTech pomaga najti vzorec goljufij in iz njega ustvariti interaktivne grafe. To dodatno pomaga pri odkrivanju dovzetnih transakcij.

Analiza vedenja strank

Analiza preferenc strank z naprednimi metodami strojnega učenja, kot so metode globokega učenja, omogoča zagotavljanje modela vedenja strank, segmentacijo uporabnikov v realnem času in napovedno analitiko. Statistični podatki o finančnem vedenju strank pomagajo pri oblikovanju produktnih strategij v organizacijah FinTech. Druga prednost analize podatkov je izpeljava življenjske vrednosti strank podjetij FinTech z njihovimi strankami. To vodi do personalizacije izkušenj strank.

Ocena tveganja

Pomembno je ugotoviti, kako zaupanja vredna je stranka, da bi izboljšali odnos s stranko. Za ugotavljanje, kako zaupanja vredna je stranka, se ustvari model tveganja, ki zagotavlja tudi storitve, kot so višji gotovinski krediti in nižje obrestne mere. Z orodji za analizo podatkov je mogoče s preverjanjem kreditnih točk in finančnih izkazov oceniti kreditno tveganje. To organizacijam FinTech pomaga pri zmanjševanju izgub.

Izboljšanje izdelkov

Izdelati je treba strategije za izboljšanje izdelka. Podatke je mogoče analizirati za izboljšanje izdelkov na podlagi informacij na trgu in analize uporabe izdelkov s strani strank.

Izboljšanje procesov

Pristop digitalnega dvojčka se uporablja za razvoj procesov, ki so pomemben del razvoja izdelkov. Finančne organizacije lahko analizirajo proces podpore strankam, da ocenijo vpliv finančnih storitev v prihodnosti.

Robotsko svetovanje

Platforme za robotsko svetovanje v organizacijah FinTech zagotavljajo naložbene nasvete na podlagi finančnih ciljev in tveganj strank. Na ta način strankam zagotavljajo prilagojena priporočila v zvezi z naložbami. Personaliziran trg je močno orodje za spodbujanje in zagotavljanje storitev v organizacijah FinTech.

Podatkovna znanost je industrijo finančne tehnologije popeljala na pot revolucije, ki omogoča moč analize podatkov pri izboljšanju storitev, ponujenih strankam. Uporaba globokega učenja, napovedne analitike in strojnega učenja omogoča vpogled v vedenje strank in tržne vzorce, ki pomagajo pri hitrejšem sprejemanju natančnih odločitev na podlagi podatkov. Analiza podatkov pomaga pri upravljanju tveganj, odkrivanju goljufij, sprejemanju odločitev in izboljšanju personaliziranih storitev za stranke v organizacijah FinTech.