Dátová veda a umelá inteligencia v oblasti FinTech

Veda o údajoch zohráva v technologickom a finančnom priemysle dôležitú úlohu. Pomocou nástrojov na analýzu údajov môžu odvetvia finančných technológií (FinTech) získavať finančné poznatky a zlepšovať tak finančné služby a produkty pre svojich cenných zákazníkov.

V súčasnosti sa dátová veda stala kľúčovým nástrojom, ktorý pomáha fintech spoločnostiam pri analýze údajov na účely rozhodovacieho procesu.

Analýza údajov viedla k rozšíreniu informácií pre spoločnosti poskytujúce finančné služby, čo je hnacou silou inovácií vo finančnom prostredí prostredníctvom vývoja špičkových riešení a riadenia rizík. Analýza údajov posilňuje tisíce digitálnych technológií, vytvára nové zdroje generovania príjmov a zlepšuje skúsenosti zákazníkov. Big data viedli k expanzii FinTech a čelia výzvam spolu s novými príležitosťami. Tu sú najbežnejšie postupy dátovej vedy a umelej inteligencie vo finančných technológiách.

Odhaľovanie a prevencia podvodov

Nástroje na prevenciu podvodov pomáhajú odhaľovať podvody a eliminovať riziká, ktoré sa vyskytujú v odvetviach finančných technológií. Účinný a efektívny nástroj na boj proti podvodom zabraňuje podvodným činnostiam, ktoré sa vyskytujú v odvetví FinTech, chráni ich a nahlasuje. Dátový sklad prijíma údaje z platobného procesu a poskytuje údaje modelom na generovanie výsledkov v reálnom čase. Analýza údajov FinTech organizácií pomáha nájsť model podvodov a vytvoriť z nich interaktívne grafy. To ďalej pomáha odhaliť náchylné transakcie.

Analýza správania zákazníkov

Analýza preferencií zákazníkov prostredníctvom pokročilých metód strojového učenia, ako sú metódy hlbokého učenia, umožňuje poskytnúť model správania zákazníkov, segmentáciu používateľov v reálnom čase a prediktívnu analýzu. Štatistiky finančného správania zákazníkov pomáhajú vytvárať produktové stratégie vo FinTech organizáciách. Ďalším prínosom analýzy údajov je odvodenie celoživotnej hodnoty zákazníka FinTech spoločností s ich zákazníkmi. To vedie k personalizácii zákazníckych skúseností.

Hodnotenie rizík

Je dôležité zistiť, nakoľko je zákazník dôveryhodný, aby sa zlepšil vzťah so zákazníkom. Na určenie toho, aký je zákazník dôveryhodný, sa vytvára model rizika, ktorý poskytuje aj služby, ako sú vyššie hotovostné úvery a nižšie sadzby. Pomocou skúmania úverového skóre a finančných výkazov môžu nástroje na analýzu údajov vyhodnotiť riziko úveru. To pomáha FinTech organizáciám minimalizovať straty.

Zlepšenie produktu

Je potrebné vytvoriť stratégie na zlepšenie produktu. Údaje možno analyzovať na zlepšenie produktov na základe informácií na trhu a analýzy používania produktov zákazníkmi.

Zlepšovanie procesov

Prístup digitálneho dvojčaťa sa používa na vývoj procesov, ktoré sú dôležitou súčasťou vývoja produktov. Finančné organizácie môžu analyzovať proces podpory zákazníkov s cieľom posúdiť vplyv finančných služieb v budúcnosti.

Robotické poradenstvo

Robo-poradenské platformy poskytujú investičné poradenstvo na základe finančných cieľov a rizík zákazníkov vo FinTech organizáciách. Zákazníkom sa tak poskytujú personalizované odporúčania týkajúce sa investícií. Personalizovaný trh je silným nástrojom na podporu a poskytovanie služieb vo FinTech organizáciách.

Dátová veda vedie odvetvie finančných technológií na ceste revolúcie, ktorá umožňuje využiť silu analýzy údajov pri zlepšovaní služieb ponúkaných zákazníkom. Využívanie hĺbkového učenia, prediktívnej analýzy a strojového učenia poskytuje pohľad na správanie zákazníkov a trhové vzorce, ktoré pomáhajú rýchlejšie prijímať presné rozhodnutia založené na údajoch. Analýza údajov pomáha pri riadení rizík, odhaľovaní podvodov, rozhodovaní a zlepšovaní personalizovaných služieb zákazníkom vo FinTech organizáciách.