В то время как большинство компаний, возможно, не приняли большие данные, наука о данных и аналитика революционизируют индустрию финтеха. Способность обрабатывать большие объемы данных и получать значимые аналитические данные оказывает огромное влияние на финтех. Это не только помогает принимать разумные бизнес-решения, но и играет ключевую роль в повышении эффективности и качества обслуживания клиентов. Обратите внимание, что аналитика и искусственный интеллект идут рука об руку. Чтобы помочь вам понять, насколько мощна аналитика в fintech, читайте дальше, чтобы узнать об их влиянии на финтех.
Большие данные собирают многочисленную информацию, включая сведения о клиентах, такие как возраст, поведение клиентов, пол, местоположение и богатство. Финтех-компании используют аналитику для оценки данных и создания точных профилей клиентов. Имея конкретные профили клиентов, финтех-компании могут разрабатывать стратегии сегментации клиентов, которые повышают их способность соответствовать ожиданиям и потребностям клиентов.
Затем финансовые учреждения могут адаптировать свои услуги и продукты для различных сегментов клиентов. Персонализируя свои услуги в соответствии с потребностями клиентов в различных категориях, fintech может добиться большей удовлетворенности клиентов. При правильной ориентации на клиента финтех-компании могут добиться более высокого удержания клиентов.
Читать еще: Использование искусственного интеллекта для улучшения Торговой стратегии на рынке Форекс
Все более широкое использование онлайн-банкинга и интернет-транзакций предрасполагает финтех-компании к мошенничеству. Они также подвержены высокому риску нарушения кибербезопасности, что делает безопасность одним из наиболее важных аспектов их деятельности. Наука о данных и аналитика играют ключевую роль в обеспечении безопасности путем выявления поддельного поведения, которое может привести к мошенническим транзакциям и рискам кибербезопасности.
Аналитика может отслеживать поведение клиентов по расходам и онлайн-модели, что позволяет легко идентифицировать поддельное или необычное поведение. В случае ненормального поведения на счете клиента финансовое учреждение может немедленно связаться с владельцем счета для получения разъяснений, тем самым предотвращая и сводя к минимуму случаи мошенничества. Использование аналитики в системах обнаружения мошенничества помогает защитить деньги клиентов и внушает доверие к компании.
Хотя управление рисками имеет решающее значение для всех предприятий, оно особенно важно в индустрии финтеха. При кредитовании денег или предоставлении кредитных услуг финансовые учреждения требуют безупречной оценки и анализа рисков, чтобы избежать дефолта клиентов и плохих плательщиков. Финтех-компании используют большие данные и машинное обучение, чтобы собрать как можно больше актуальной информации из различных источников, чтобы помочь определить, подходит ли клиент для получения кредита.
Финансовые учреждения могут отслеживать расходы клиентов с течением времени и использовать эту информацию для прогнозирования их будущих расходов, а также любых изменений в их кредитоспособности. Хотя аналитика не может полностью защитить финтех-бизнес от рисков, она сводит к минимуму их вероятность и останавливает любое дальнейшее продвижение по рискованным путям. С помощью прогнозной аналитики банки и рейтинговые компании имеют больше уверенности в том, принесут ли деньги, которые они дают взаймы, прибыль. Они могут легко избежать плохих долгов.
Аналитика позволила финансовым учреждениям автоматизировать большинство своих услуг, включая предоставление финансовых консультаций. Робо-консультанты относятся к платформам, которые предоставляют инвесторам автоматизированные и управляемые алгоритмами инвестиционные услуги и аналитические данные. Обычно сервисы используют технологии и большие данные для предоставления инвестиционной информации и информации. Поэтому он использует минимальное вмешательство человека. В то время как наличие финансового консультанта-человека может добавить индивидуальности во взаимодействие с клиентами, анализ данных имеет большее значение при принятии инвестиционных решений.
Чтобы роботы-консультанты были эффективными, они должны собирать информацию об инвесторе. Они включают в себя такие детали, как финансовые цели и статус, а также способность к риску. Это позволяет им предоставлять соответствующие финансовые консультации, которые подходят клиенту. В некоторых случаях роботы-консультанты автоматически инвестируют активы клиентов в инструменты, соответствующие их целям и потребностям. Помимо предоставления финансовой информации, робо-консультанты также отвечают на запросы инвесторов и автоматизируют оформление документов.
Анализ больших данных позволяет финансовым учреждениям обеспечивать лучшее обслуживание клиентов и пользовательский опыт. Клиентам не нужно стоять в длинных очередях, заниматься бесконечной бумажной работой или часами ждать, чтобы поговорить с менеджерами или финансовыми консультантами. С помощью больших данных финтех-компании могут собирать важную информацию о банковской деятельности клиентов, выявлять любые аномалии и ошибки и предлагать лучшую поддержку клиентов.
Помимо быстрого решения проблем, клиенты также получают актуальные и соответствующие рекомендации по услугам/продуктам, основанные на их поведении в отношении расходов. Благодаря автоматизации и услугам Робо-консультантов клиенты получают быструю обратную связь по своим запросам и проблемам, а также точную информацию и информацию. Поскольку аналитика позволяет финтех-компаниям прогнозировать потребности и ожидания клиентов, они могут повысить эффективность и добиться удовлетворенности клиентов.
Приведенная выше информация дает вам четкое представление о том, как fintech применяет аналитику для улучшения своих операций и результатов. Используя огромный объем данных в качестве актива, финтех-компании способствуют изменениям и росту в отрасли. С помощью правильной интеллектуальной платформы анализа данных вы можете получить ценную информацию о факторах, определяющих ваши показатели, и внести необходимые коррективы для достижения ваших бизнес-целей.