اخبار و مقالات

با مجله آنلاین متدیتا به‌ روز باشید

علم داده و فین تک

علم داده و فین تک

امروزه و در دنیای فناوری‌های مالی، بانک‌ها و موسسات سرمایه‌گذاری به کمک قدرت الگوریتم‌ها و علم داده اداره می‌شوند، و الگوهای معاملات و فرصت‌های پیش رو را بصورت بلادرنگ رصد می‌کنند. با این حال، در یک فضای رقابتی شدید مانند تجارت، رویکردهای علم داده پخته‌تر از گذشته شده‌اند.

بطوریکه حتی جزئیات فیزیکی مانند محل سرورهای مرتبط با موقعیت جغرافیایی بازار سهام، می‌تواند در موفقیت معاملات خاص تأثیر بگذارد. در زمینه‌های دیگر حوزه‌های مالی نیز علم داده به این انقلاب فناوری کمک می‌کند.

در ادامه به 6 روش مهم در خصوص تحولات ایجاد شده در فناوری‌های مالی و فین تک که بر پایه علم داده هستند اشاره خواهد شد:

 

پرداخت و معاملات

تجزیه و تحلیل و پیش بینی حجم معاملات به منظور افزایش ارزش محصول و یا خدمات در نزد مشتریان، موضوعی کلیدی است. علم داده طبقه بندی بهتر سوابق پرداخت را امکان پذیر می کند و بنابراین، به بانک ها امکان می دهد خدمات ارزش افزوده خود را با نیاز مشتریان خود منطبق کنند. این امر ممکن است از ویژگی های تحلیلی ساده (مانند اینکه ماه گذشته یک فرد چقدر برای مواد غذایی خرج کرده) تا ویژگی های پیشرفته تر (مانند ادغام سوابق پرداخت و داده های شخصی، برای توصیه پاداش وفاداری و سایر اشکال تعامل) متغیر باشد.

به طور کلی علم داده، تجزیه و تحلیل جامع رفتار مشتری را در تمام کانال های تعامل تسهیل می کند.

 

ارزیابی ریسک اعتباری

استارت آپ های مختلف حوزه فین تک برای جذب مشتریان بیشتر و به تبع آن درآمد بیشتر رقابت بسیار شدیدی دارند. توجه این کسب‌وکارها به ایجاد فرآیند سریعتر و دقیق تر در "ارزیابی ریسک اعتباری" نسبت به بانک های سنتی منجر می شود مشتریان اقبال بیشتری به آن ها پیدا کنند و از سوی دیگر نرخ ریسک را هم به حداقل برسانند. ارزیابی قابل اعتماد از اعتبار یک فرد، تنها مستلزم در نظر گرفتن منابع مختلف داده در یک مدل قوی است و هر چقدر که با بهره گیری از علم داده، قدرت پیش بینی بیشتری وجود داشته باشه، وضعیت تجاری بهتری حاصل خواهد شد.

 

جمع آوری درآمد و بدهی

علم داده، استفاده از مدل های پیش بینی قدرتمندی را به منظور بهینه سازی درآمد و جمع آوری بدهی امکان پذیر می سازد. با کمک بازخوانی اطلاعات در لحظه خرید می توان احتمال پرداخت به موقع را پیش بینی کرد. در عین حال می توان بینشی از اقتصاد رفتاری و مدل سازی پیش بینی را برای موفقیت در جمع آوری بدهی، پس از گذشت تاریخ سررسید، اعمال کرد. تعیین استراتژی بهینه برای نزدیک شدن به بدهکاران، اقدامی ظریف است که نباید آن را به حدس تصادفی بسپاریم. اخیراً شرکت های تازه تاسیس مانند Pair و Collect.ai بر توانایی های بالقوه در این زمینه از فین تک تأکید دارند.

 

مشخصات سفر مشتری

هزینه های خرید مشتری و ارزش مادام العمر مشتری - مانند اکثر مدل های تجاری - معیارهای اصلی بانک ها و ارائه دهندگان خدمات مالی است. بنابراین به حداقل رساندن نرخ خروج و بهینه سازی نرخ تبدیل، فعالیت های اساسی در اکثر سازمان های مالی است. علم داده، درک ساختار یافته از انواع داده های تعاملی - از متون بدون ساختار گرفته تا فعالیت های شبکه های اجتماعی و یا رتبه بندی مستقیم بازخورد - را در کل سفر مشتری امکان پذیر می کند. بنابراین ، امکان شناسایی کارآمد مشتریانی که احتمالاً سرویس را ترک می کنند یا مشتریانی را که می توانند در فعالیت های پر فروش موثر باشند، وجود خواهد داشت.

 

کشف و پیشگیری از تقلب

حتی قبل از اینکه علم داده به اصطلاح شناخته شده ای تبدیل شود، کشف و پیشگیری از کلاهبرداری همچنان از اولویت های اصلی مدیران سازمان های مالی بوده است. امروزه با ظهور تجارت الکترونیکی و فین تک، سیستم های شناسایی تقلب و هشدار زودهنگام با استفاده از علم داده به سرعت در حال پیشرفت هستند بطوریکه امکان ارزیابی بلادرنگ انگیزه های کلاهبرداری را در هر تراکنش انجام ده شده فراهم می کند.

 

انطباق سازمان و کیفیت خدمات

استفاده از داده های قابل دسترسی، در تمامی سطوح سازمان و شرکت های ارائه دهنده خدمات مالی نه تنها سبب اطمینان از انطباق تعالی سازمان با داده‌های موجود خواهد شد، بلکه توانایی بالقوه پیشرفت برای فعالیت‌ها در امتداد زنجیره ارزش را نیز فراهم می آورد. ایجاد مکانیسم های پیاده سازی و پیگیری رفتارهای مالی سازگار یا ارزش ها در کل سازمان، طراحی فرایندها و معماری هایی که امکان هشدارهای اولیه در زمان انجام اقدامات ناسازگار در بازارسهام را فراهم می کند و سیستم های پشتیبان تصمیم برای ارائه خدمات مطلوب تر، مثال هایی در این مورد هستند که در تمامی آن ها علم داده نقش موتور محرک برای به حداکثر رساندن توانمندی سازمان و انطباق آن با کیفیت خدمات خود را بازی می کند.