Наука про дані та штучний інтелект у сфері ФінТех

Наука про дані відіграє життєво важливу роль у технологічній та фінансовій галузях. За допомогою інструментів аналізу даних галузі фінансових технологій (FinTech) можуть отримувати фінансову інформацію і, таким чином, покращувати фінансові послуги та продукти для своїх цінних клієнтів.

Сьогодні наука про дані стала ключовим інструментом, який допомагає фінтех-компаніям аналізувати дані для прийняття рішень.

Аналіз даних призвів до збільшення обсягу інформації для компаній, що надають фінансові послуги, стимулюючи інновації у фінансовому ландшафті, розробляючи передові рішення та керуючи ризиками. Аналіз даних розширює можливості тисяч цифрових технологій, створює нові джерела отримання доходу та покращує клієнтський досвід. Великі дані призвели до розширення сфери фінтех, але разом з новими можливостями вона стикається з новими викликами. Ось найпоширеніші практики застосування науки про дані та штучного інтелекту у фінансових технологіях.

Виявлення та запобігання шахрайству

Інструменти запобігання шахрайству допомагають виявити шахрайство та усунути ризики, які виникають у галузях фінансових технологій. Ефективний та дієвий інструмент боротьби з шахрайством запобігає, захищає та повідомляє про шахрайські дії, що відбуваються у фінтех-індустрії. Сховище даних отримує дані з платіжного процесу і надає їх моделям для отримання результатів у реальному часі. Аналіз даних фінтех-організацій допомагає знайти схему шахрайства та створити з них інтерактивні діаграми. Це також допомагає виявити вразливі транзакції.

Аналіз поведінки клієнтів

Аналіз вподобань клієнтів за допомогою передових методів машинного навчання, таких як глибинне навчання, дозволяє створити модель поведінки клієнтів, сегментувати користувачів у режимі реального часу та проводити прогнозну аналітику. Статистика фінансової поведінки клієнтів допомагає створювати продуктові стратегії у фінтех-організаціях. Ще однією перевагою аналізу даних є отримання довічної цінності клієнта для фінтех-компаній разом з їхніми клієнтами. Це призводить до персоналізації клієнтського досвіду.

Оцінка ризиків

Для покращення взаємовідносин з клієнтами важливо з’ясувати, наскільки вони заслуговують на довіру. Щоб визначити, наскільки клієнт заслуговує на довіру, створюється модель ризиків, яка також надає такі послуги, як вищі кредити готівкою та нижчі ставки. Вивчаючи кредитні рейтинги та фінансову звітність, інструменти аналізу даних можуть оцінити кредитний ризик. Це допомагає фінтех-організаціям мінімізувати втрати.

Вдосконалення продукту

Необхідно розробляти стратегії для вдосконалення продукту. Дані можуть бути проаналізовані для вдосконалення продуктів на основі інформації про ринок та аналізу використання продуктів клієнтами.

Вдосконалення процесів

Підхід цифрових двійників використовується для розробки процесів, що є важливою частиною розробки продукту. Фінансові організації можуть аналізувати процес підтримки клієнтів, щоб оцінити вплив фінансових послуг у майбутньому.

Робо-консультування

Платформи роботів-консультантів надають інвестиційні поради на основі фінансових цілей та ризиків клієнтів фінтех-організацій. Це дає клієнтам персоналізовані рекомендації щодо інвестицій. Персоналізований ринок є потужним інструментом для просування та надання послуг у фінтех-організаціях.

Наука про дані вивела індустрію фінансових технологій на шлях революції, дозволивши використовувати можливості аналізу даних для підвищення якості послуг, що пропонуються клієнтам. Використання глибокого навчання, предиктивної аналітики та машинного навчання дає уявлення про поведінку клієнтів та ринкові закономірності, які допомагають швидше приймати точні рішення на основі даних. Аналіз даних допомагає в управлінні ризиками, виявленні шахрайства, прийнятті рішень та покращенні персоналізованих послуг для клієнтів у фінтех-організаціях.