Datová věda a umělá inteligence v oblasti FinTech

Datová věda hraje v technologickém a finančním průmyslu zásadní roli. S pomocí nástrojů pro analýzu dat mohou odvětví finančních technologií (FinTech) získávat finanční poznatky a zlepšovat tak finanční služby a produkty pro své cenné zákazníky.

V současné době se datová věda stala klíčovým nástrojem, který pomáhá fintech společnostem při analýze dat pro rozhodovací proces.

Analýza dat vedla k rozšíření informací pro společnosti poskytující finanční služby, což je hnací silou inovací ve finančním prostředí díky vývoji špičkových řešení a řízení rizik. Analýza dat posiluje tisíce digitálních technologií, vytváří nové zdroje generování příjmů a zlepšuje zkušenosti zákazníků. Velká data vedla k expanzi FinTech a čelí výzvám spolu s novými příležitostmi. Zde jsou nejčastější postupy datové vědy a umělé inteligence ve finančních technologiích.

Odhalování a prevence podvodů

Nástroje pro prevenci podvodů pomáhají odhalovat podvody a eliminovat rizika, která se vyskytují v odvětvích finančních technologií. Účinný a efektivní nástroj proti podvodům zabraňuje podvodným aktivitám, které se vyskytují v odvětví FinTech, chrání je a hlásí je. Úložiště dat přijímá data z platebního procesu a poskytuje je modelům pro generování výsledků v reálném čase. Analýza dat FinTech organizacím pomáhá najít vzor podvodů a vytvořit z nich interaktivní grafy. To dále pomáhá odhalovat náchylné transakce.

Analýza chování zákazníků

Analýza preferencí zákazníků prostřednictvím pokročilých metod strojového učení, jako je například hluboké učení, umožňuje poskytnout model chování zákazníků, segmentaci uživatelů v reálném čase a prediktivní analýzu. Statistiky finančního chování zákazníků pomáhají vytvářet produktové strategie ve FinTech organizacích. Dalším přínosem analýzy dat je odvození celoživotní hodnoty zákazníka FinTech společností u jejich zákazníků. To vede k personalizaci zákaznických zkušeností.

Posuzování rizik

Pro zlepšení vztahu se zákazníky je důležité zjistit, jak důvěryhodný zákazník je. Pro zjištění, jak důvěryhodný zákazník je, se vytváří model rizik, který také poskytuje služby, jako jsou vyšší hotovostní úvěry a nižší sazby. Pomocí zkoumání úvěrového skóre a finančních výkazů mohou nástroje pro analýzu dat vyhodnotit riziko úvěru. To pomáhá FinTech organizacím minimalizovat ztráty.

Zlepšení produktů

Je třeba vytvořit strategie pro zlepšení produktu. Data lze analyzovat pro zlepšení produktů na základě informací na trhu a analýzy využití produktů zákazníky.

Zlepšování procesů

Přístup digitálního dvojčete se používá pro rozvoj procesů, které jsou důležitou součástí vývoje produktů. Finanční organizace mohou analyzovat proces podpory zákazníků, aby posoudily dopad finančních služeb v budoucnosti.

Robo-poradenství

Robo-poradenské platformy poskytují ve FinTech organizacích investiční poradenství na základě finančních cílů a rizik zákazníků. Zákazníkům tak poskytují personalizovaná doporučení týkající se investic. Personalizovaný trh je mocným nástrojem pro propagaci a poskytování služeb ve FinTech organizacích.

Datová věda vede odvětví finančních technologií cestou revoluce umožňující využít sílu analýzy dat při zlepšování služeb nabízených zákazníkům. Využití hloubkového učení, prediktivní analýzy a strojového učení poskytuje vhled do chování zákazníků a tržních vzorců, které pomáhají rychleji přijímat přesná rozhodnutí založená na datech. Analýza dat pomáhá při řízení rizik, odhalování podvodů, rozhodování a zlepšování personalizovaných služeb zákazníkům v organizacích FinTech.