Революция технологических инноваций изменила нашу жизнь с тех пор, как началась эра информации. Наш повседневный процесс принятия решений был упрощен до простых щелчков и нажатий клавиш. Будь то покупки, продукты или коммунальные услуги: это везде!

За последние несколько лет он также начал процветать в финансовой индустрии. Развитие и разрушение множества услуг, таких как платежи, инвестиции, потребительское финансирование, страхование, расчеты по ценным бумагам и криптовалюты, и это лишь некоторые из них.

В последние годы резко возросли глобальные инвестиции в финансовые технологии. В настоящее время финтех представляет собой многомиллиардную индустрию, в которой по-прежнему доминируют стартапы, предлагающие технологические решения для финансовых услуг и продуктов.

Искусственный интеллект, наука о данных, прогнозная аналитика и машинное обучение являются основными компонентами процессов принятия решений в этих компаниях. Эти компоненты выполняют всю тяжелую работу и создают превосходные решения.

Мне повезло быть частью команды, которая объединяет технологии и науку о данных для необеспеченного кредитования, чтобы обеспечить мгновенный доступ к кредиту.

Имея это в виду, вот краткая информация о хорошем, плохом и уродливом, когда дело доходит до финтеха:

Робо-консультанты

Robo Advisors задают пользователям ряд вопросов, а затем полагаются на алгоритмы, чтобы составить для них инвестиционный план. Во всем процессе вмешательство человека минимально или вообще отсутствует.

Обычно процесс начинается со сбора информации о клиенте с помощью онлайн-опроса, в ходе которого фиксируется профиль клиента, например, его финансовое положение, способность к риску, будущие финансовые цели и т. д., а затем данные используются для предоставления финансовых консультаций или автоматического инвестирования активов клиента. в инструментах и ​​классах активов, наиболее подходящих для их нужд и целей.

Анализ риска

Банки долгое время были единственным вариантом для заемщиков, но для заемщиков с менее чем звездной кредитной историей или вообще без кредита обслуживание оказывалось недостаточным. После финансового кризиса банки неохотно выдавали кредиты, что лишило многих потребителей доступа к кредитному рынку. Финтех-компании, вооруженные другим способом оценки рисков, вмешались, чтобы удовлетворить неудовлетворенный спрос: предложить новые решения, чтобы отделить хороших заемщиков от плохих.

Обнаружение мошенничества

Традиционная методология обнаружения мошеннических транзакций основана на правилах. Недостатком было то, что транзакции приходилось помечать вручную. С появлением технологий больших данных и методов обработки данных, таких как глубокие нейронные сети (DNN), мы можем обрабатывать огромные объемы транзакционных данных и разрабатывать решения для прогнозирования мошенничества в будущих транзакциях.

Привлечение и удержание клиентов

Банки и финансовые учреждения имеют в своем распоряжении внутренние и внешние источники данных, которые можно использовать для создания исчерпывающих профилей о клиенте и соответствующей адаптации своих продуктов для предоставления им персонализированного опыта. Эти алгоритмы можно использовать для сегментации клиентов и продвижения товаров в наиболее потенциальные группы.

Традиционные финансовые институты могут опоздать на финтех-вечеринку, но они не пропустили ее совсем. Многие из них создают свои собственные услуги или сотрудничают с известными финтех-компаниями, чтобы предоставлять услуги своим клиентам.

В заключение следует отметить, что возможности применения науки о данных в финтех-индустрии безграничны. В случае, если я пропустил какой-либо из них, пожалуйста, напишите их в комментариях. Спасибо за ваше время, надеюсь, вам понравилась эта статья. Если вы чувствуете себя общительным, напишите мне мейл или свяжитесь со мной в LinkedIn.