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 به صورت بلادرنگ رصد می‌کنند. با این حال، در یک فضای رقابتی شدید مانند تجارت، رویکردهای علم داده پخته‌تر از گذشته شده‌اند. به طوریکه 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 ۶ 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 پیش‌بینی حجم معاملات به منظور افزایش ارزش محصول و یا خدمات در نزد مشتریان، موضوعی کلیدی است. علم داده طبقه بندی بهتر سوابق پرداخت را امکان‌پذیر می‌کند و بنابراین به بانک‌ها امکان می‌دهد خدمات ارزش افزوده خود را با نیاز مشتریان خود منطبق کنند. این امر ممکن است از ویژگی‌های تحلیلی ساده (مانند اینکه ماه گذشته یک فرد چقدر برای مواد غذایی خرج کرده) تا ویژگی‌های پیشرفته‌تر (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 کانال‌های تعامل تسهیل می‌کند.

ارزیابی ریسک اعتباری

استارت‌آپ‌های مختلف حوزه فین‌تک برای جذب مشتریان بیشتر و به تبع آن درآمد بیشتر رقابت بسیار شدیدی دارند. توجه این کسب‌وکارها به ایجاد فرآیند سریع‌تر و دقیق‌تر در “ارزیابی ریسک اعتباری” نسبت به بانک‌های سنتی منجر می‌شود مشتریان اقبال بیشتری به آن‌ها 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 بهره‌گیری از علم داده، قدرت پیش‌بینی بیشتری وجود داشته باشه، وضعیت تجاری بهتری حاصل خواهد شد.

جمع آوری درآمد و بدهی

علم داده، استفاده از مدل‌های پیش‌بینی قدرتمندی را به منظور بهینه‌سازی درآمد و جمع آوری بدهی امکان‌پذیر می‌سازد. با کمک بازخوانی اطلاعات در لحظه خرید می‌توان احتمال پرداخت به موقع را پیش‌بینی کرد. در عین حال می‌توان بینشی از اقتصاد رفتاری و مدل‌سازی پیش‌بینی 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 شرکت‌های تازه‌تاسیس مانند Pair و Collect.ai بر توانایی‌های بالقوه در این زمینه از فین‌تک تأکید دارند.

مشخصات سفر مشتری

هزینه‌های خرید مشتری و ارزش مادام‌العمر مشتری – مانند اکثر مدل‌های تجاری – معیارهای اصلی بانک‌ها و ارائه‌دهندگان خدمات مالی است. بنابراین به حداقل رساندن نرخ خروج و بهینه‌سازی نرخ تبدیل، فعالیت‌های اساسی در اکثر سازمان‌های مالی است. علم داده، درک ساختار یافته از انواع داده‌های تعاملی – از متون بدون ساختار گرفته تا فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی و یا رتبه‌بندی مستقیم بازخورد – را در کل سفر مشتری امکان‌پذیر می‌کند. بنابراین، امکان شناسایی کارآمد مشتریانی که احتمالاً سرویس را ترک می‌کنند یا مشتریانی را که می‌توانند در فعالیت‌های پر‌فروش موثر باشند، وجود خواهد داشت.

کشف و پیشگیری از تقلب

حتی قبل از اینکه علم داده به اصطلاح شناخته شده‌ای تبدیل شود، کشف و پیش‌گیری از کلاهبرداری همچنان از اولویت‌های اصلی مدیران سازمان‌های مالی بوده است. امروزه با ظهور تجارت الکترونیکی و فین‌تک، سیستم‌های شناسایی تقلب و هشدار زودهنگام با استفاده از علم داده به سرعت در حال پیشرفت هستند به‌ طوریکه امکان ارزیابی بلادرنگ انگیزه‌های کلاهبرداری را در هر تراکنش انجام ده شده فراهم می‌کند.

انطباق سازمان و کیفیت خدمات

استفاده از داده‌های قابل دسترسی، در تمامی سطوح سازمان و شرکت‌های ارائه‌دهنده 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 می‌آورد. ایجاد مکانیسم‌های پیاده‌سازی و پیگیری رفتارهای مالی سازگار یا ارزش‌ها در کل سازمان، طراحی فرایندها و معماری‌هایی که امکان هشدارهای اولیه در زمان انجام اقدامات ناسازگار در بازارسهام را فراهم می‌کند و سیستم‌های پشتیبان تصمیم برای ارائه خدمات مطلوب‌تر، مثال‌هایی 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 می‌کند.