Các nhà cung cấp dịch vụ tài chính đã và đang sử dụng dữ liệu cho các quy trình chính như tiếp nhận khách hàng mới và xác định mức độ tín nhiệm của khách hàng thông qua việc chấm điểm tín dụng và hồ sơ rủi ro. Dữ liệu truyền thống thường được sử dụng trong các quy trình này, chẳng hạn như báo cáo tín dụng và dữ liệu ứng dụng, có thể không có, đặc biệt đối với những người chưa có tài khoản ngân hàng hoặc không có tài khoản ngân hàng. Trong trường hợp không có những điểm dữ liệu này, một số giải pháp dữ liệu thay thế có thể có sẵn là gì? Ngoài ra, các công ty có thể xây dựng các mô hình mạnh mẽ hơn bằng cách kết hợp nhiều nguồn dữ liệu hơn không?

Bối cảnh thảo luận xung quanh các giải pháp dữ liệu được đặt xung quanh bối cảnh khách hàng ngày nay ở Đông Nam Á – một trong những khu vực lớn nhất thế giới với lượng dân số chưa được sử dụng dịch vụ ngân hàng/ngân hàng thấp chưa được khai thác đáng kể.

Khoảng 30% người trưởng thành ở Đông Nam Á hiện được phục vụ bởi các dịch vụ tài chính truyền thống. Mặt khác, khoảng 70% hoặc 400 triệu người trưởng thành hiện không có khả năng tiếp cận dịch vụ ngân hàng/không tiếp cận dịch vụ ngân hàng, với phần lớn đại diện là Việt Nam, Indonesia và Philippines. Dữ liệu thay thế có thể giúp ích trong cả hai trường hợp. Làm sao vậy?

Giải pháp dữ liệu giúp doanh nghiệp phục vụ cả khách hàng không có tài khoản ngân hàng và có tài khoản ngân hàng

Tài chính toàn diện sẽ giúp hơn 70% trong số 70% người không có tài khoản ngân hàng hoặc không có tài khoản ngân hàng tiếp cận hệ thống tài chính và mở ra nhiều cơ hội thương mại hơn, đó là điều mà một số công ty thanh toán, công ty BNPL và siêu ứng dụng đang cố gắng tận dụng. Nhưng các tổ chức tài chính không thể đưa ra quyết định khi tiếp cận những khách hàng tiềm năng này vì họ không có đủ dữ liệu truyền thống; thông tin như chi tiết dữ liệu của phòng tín dụng có thể bị thiếu. Đó là lúc các nguồn dữ liệu phi truyền thống hoặc các nguồn dữ liệu thay thế có thể hữu ích. Thông tin như dữ liệu liên quan đến viễn thông và mạng xã hội có thể giúp các tổ chức đánh giá tốt hơn mức độ tin cậy và hồ sơ rủi ro của những khách hàng tiềm năng này.

Các doanh nghiệp đang cố gắng nhắm tới 30% dân số sử dụng dịch vụ ngân hàng có thể thấy mình đang ở trong một thị trường bão hòa. Để tạo sự khác biệt bằng cách siêu phân khúc thị trường và cung cấp nhiều sản phẩm được nhắm mục tiêu hơn bằng cách sử dụng dữ liệu phi truyền thống, bạn có thể hiểu đối tượng này theo những cách mà theo truyền thống bạn không thể làm được.

giải pháp dữ liệu

Giải pháp dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp phục vụ khách hàng có ngân hàng và không có ngân hàng

Vì vậy, cho dù bạn đang muốn nhắm mục tiêu đến đối tượng không sử dụng dịch vụ ngân hàng hay phục vụ tốt hơn cho nhóm dân cư sử dụng dịch vụ ngân hàng, thì các giải pháp dữ liệu, đặc biệt là các giải pháp dữ liệu phi truyền thống hoặc thay thế, có thể hữu ích. Một ví dụ điển hình là việc nộp đơn trước; hầu hết dữ liệu truyền thống chỉ có sẵn cho bạn sau khi có sự đồng ý, thông thường đó là khi khách hàng gửi đơn đăng ký.

Ngay cả trước đó, bạn đã cần khám phá các nỗ lực tiếp thị để nhắm mục tiêu vào các phân khúc khách hàng cụ thể cho các sản phẩm cụ thể, giờ đây bạn có thể xem xét các nguồn dữ liệu khác hoặc các điểm dữ liệu khác để thu thập thông tin chi tiết hơn. Ví dụ: d ata có thể được thu thập dựa trên vị trí địa lý, ngôn ngữ, cookie trình duyệt và phân khúc thị trường với sự hỗ trợ từ các bộ dữ liệu đã biết khác. Các hoạt động kiểm tra lý lịch khác, chẳng hạn như dữ liệu liên quan đến mạng xã hội và viễn thông cũng có thể đưa ra ý tưởng tốt hơn về khách hàng của bạn là ai và cách tốt nhất để đáp ứng nhu cầu của họ.

Nhiều điểm dữ liệu hơn có thể được tạo ra thông qua hành vi của khách hàng và cách họ tương tác với các ứng dụng thương mại điện tử, ngân hàng và tài chính khác nhau. Những điểm dữ liệu này sẽ giúp xác định các cơ hội bán thêm hoặc bán chéo, cũng như thông báo các chiến lược giữ chân khách hàng, chẳng hạn như cung cấp thông tin liên lạc thường xuyên hơn hoặc miễn phí.

Bắt đầu với các giải pháp dữ liệu

Các tổ chức đang ngày càng nhận ra giá trị của dữ liệu thay thế, đặc biệt là trong các tình huống không có quyền truy cập hoặc quyền truy cập hạn chế vào dữ liệu truyền thống. Nhưng đó không phải là cách tiếp cận duy nhất.

Mặc dù ban đầu, điều khiến chúng tôi tìm đến các nguồn dữ liệu thay thế là do thiếu dữ liệu truyền thống, chẳng hạn như thiếu thông tin của cơ quan tín dụng về những người không có tài khoản ngân hàng và không có tài khoản ngân hàng, hoặc điều mà ngành tài chính đôi khi gọi là khách hàng có hồ sơ mỏng, có lẽ nên có một cách tiếp cận toàn diện hơn. được nhận nuôi. Bởi vì vấn đề không phải là chọn truyền thống hay thay thế. Thay vào đó, điều quan trọng là phải xem xét các mục tiêu kinh doanh – bạn có đang muốn mở khóa phân khúc khách hàng mới không? Bạn có đang mở rộng giá trị khách hàng trong suốt vòng đời tín dụng không? Tại ADVANCE.AI, cách tiếp cận của chúng tôi là xem xét dữ liệu có liên quan cho các mục đích đã định.

Nhiều khi, việc các tổ chức xem xét các tập dữ liệu đã có sẵn sẽ rất hữu ích, chẳng hạn như xem xét cơ sở dữ liệu của bạn để tìm dữ liệu ứng dụng, dữ liệu tín dụng, v.v. Khi xem xét các nguồn dữ liệu, điều cần thiết là phải kiểm tra:

Sự sẵn có của dữ liệu
Tính đầy đủ của dữ liệu
độ tin cậy
tính hợp pháp
Sự liên quan và giải thích

Chỉ khi đó, bạn mới có thể đưa ra quyết định tốt hơn, bởi vì cho dù đó là gia hạn các khoản vay vi mô, tăng giới hạn cho vay hay thậm chí là chiến lược kinh doanh xoay quanh việc mở rộng sang các thị trường mới, v.v., hãy luôn đảm bảo đó là dữ liệu phù hợp cho đúng mục đích.

Bạn tò mò về hội thảo trực tuyến của Học viện ADVANCE.AI: Giới thiệu về giải pháp dữ liệu cho các nhà cung cấp dịch vụ tài chính? Xem nó theo yêu cầu ngay bây giờ .

#SmartNet #ADVANCEAI

—-

𝗦𝗺𝗮𝗿𝘁𝗡𝗲𝘁 𝗧𝗲𝗰𝗵𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝘆 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝘆 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗲𝗱

Office 412, Dreamland Bonanza Building, 23 Duy Tan Street, My Dinh 2 Ward, Nam Tu Liem District, Hanoi, Vietnam