Аналитика больших данных для расширения доступа к финансовым услугам

С помощью больших данных микрофинансовая индустрия достигла положения, когда у них появилась возможность предоставлять продукты, которые точно нужны клиентам. МФО уже могут прогнозировать поведение портфеля, следовательно, более точно анализировать дефолты или кредитные убытки. И в этом плане большие данные играют очень весомую роль.

Быстрое развитие технологий, появление новых игроков и огромные инвестиции в финансовые технологии, проникновение мобильных телефонов меняют представление о финансовых услугах. С активным распространением мобильных устройств во всем мире также расширилась возможность лучше понять поведение потребителей, в том числе то, как они тратят свои деньги и время. Теперь они могут ориентироваться на определенную группу людей, используя такие знания.

Кто использует Аналитику больших данных в Казахстане?

В Казахстане анализом больших данных, по мнению регионального управляющего Sun Finance Group Виталия Нижегородцева, в основном пользуются сотовые операторы, финансовые организации и телекоммуникационные компании.

Тип собираемых данных зависит от специфики компании. В случае онлайн-сервисов накопленная информация делится на несколько кластеров. Крупнейший из них относится к поведению пользователей, будь то клики, переходы, время пребывания на сайте или в приложении. Второй большой кластер — данные, хранящиеся на сервере, например, информация о транзакциях.

Большие данные влияют и на другие рынки, например, на финтех. Включая оцифровку, большие данные играют инновационную роль в уникальной экосистеме. Это помогает удовлетворить растущие требования и ожидания клиентов финансовых организаций.

Учитывая большой набор данных имеющихся у микрофинансовых организаций, обогащенный информацией о клиентах, включая возраст, оценки доходов, профессию и другие, приводит к росту четырех ключевых аспектов

По его словам, поскольку большинство финтех компаний работают на кредитных платформах с использованием IT-технологий, а кредитные бюро обновляются всеми данными, появляются четыре жизненно важных аспекта.

Принятие надежных кредитных решений на основе данных

Это может помочь в разработке оценочных карт приложений для беспристрастного отбора клиентов для финансирования. Модели поведения клиентов и важная информация, полученная в результате интеграции отраслевых данных в такие системы показателей, помогают принимать быстрые кредитные решения. Через несколько минут такие кредитные решения становятся доступными через цифровые каналы портативного устройства сотрудника по обслуживанию клиентов.

"Sun Finance использует большие данные в управлении бизнесом и в операционной деятельности. Клиент подает заявку и в реальном времени мы можем видеть его действия, далее выстраиваем процесс сопровождения регистрации и подачи заявки. Например, клиент получил микрокредит и подходит срок выплаты. В системе мы видим заходил ли он в личный кабинет, следим за действиями, подбираем решения. Автоматически двигается очередь для обслуживания клиентов в зависимости от полученных данных. Преимущество финтеха — это бизнес без бюрократии и возможность изменить любой процесс за очень короткие сроки", — говорит Нижегородцев.

По словам эксперта, это помогает сэкономить время, затрачиваемое на контрольные проверки. В дополнение к этому, эти большие данные стимулируют одобрение кредита клиентом, обработку запросов и выплату суммы кредита.

Модель, основанная на больших данных, обещает психометрические оценки

Модель, основанная на больших данных, также может быть полезна для психометрических оценок. Несколько психометрических инструментов оценивают ответы заявителя, что помогает собрать информацию, которая может спрогнозировать поведение при погашении кредита, включая убеждения, результаты работы, отношение и честность заявителей.

Создание продукта, позиционирование и предложение услуг

По мнению Виталия Нижегородцева, с помощью больших данных финтех индустрия достигнет положения, когда у них будет возможность предоставлять продукты, которые точно нужны клиентам. На основе потребностей клиентов, видимых с помощью аналитики, такой как ценовое моделирование, сегментация клиентов и моделирование данных; финтехи смогут обслуживать клиентов с своевременными финансовыми потребностями, с правильным размером кредитного билета и схемами страхования.

Микрофинансовые компании смогут прогнозировать поведение портфеля в различных регионах и, следовательно, более точно анализировать дефолты или кредитные убытки. Соответственно, компании могут выбрать правильный портфель для своих финансовых продуктов.

Есть известная поговорка: "Работай умнее, а не усерднее", и большие данные убедительно подтверждают это. Большие данные в сочетании с различными аспектами искусственного интеллекта (ИИ) уже начали трансформировать процесс принятия решений не только в финтех, но и в ряде других отраслей. С помощью прогнозной аналитики финтех институты могут улучшить качество кредитов и добиться более высокой прибыльности.