Applicazione della scienza dei dati nel mondo del FinTech

Eccellenza della scienza dei dati nel mondo del FinTech

Introduzione

Nell’attuale panorama finanziario dinamico, la scienza dei dati è diventata una pietra angolare delle industrie FinTech e bancarie. È emersa come forza trainante dietro le decisioni informate, beneficiando sia i clienti che l’intera industria finanziaria. I birò creditizi come TransUnione aiutano in questa presa di decisioni basata sui dati, impiegando tecniche come il punteggio di credito e la segmentazione dei clienti. Ciò ha portato a un aumento nello sviluppo e nell’implementazione di modelli di apprendimento automatico in questo settore.

In questo articolo, approfondiremo il ruolo chiave che la scienza dei dati svolge nel plasmare il mondo delle finanze. Dall’importanza fondamentale del punteggio di credito all’ingegneria dei dati e al potere trasformativo della segmentazione dei clienti, questa esplorazione mette in luce come la scienza dei dati abilita le istituzioni finanziarie a prendere decisioni basate sui dati.

Obiettivi di apprendimento:

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• Comprendere il ruolo e l’importanza del punteggio di credito nelle FinTech.
• Conoscere l’ingegneria dei dati e la sua importanza per la sicurezza dei dati finanziari.
• Scoprire come la segmentazione dei clienti influisce sulle decisioni finanziarie.

Punteggio di Credito e Analisi dei Dati Finanziari nelle FinTech

Il punteggio di credito è una pietra angolare fondamentale del panorama FinTech. Il punteggio di credito è ciò su cui le banche si basano per valutare la tua idoneità per prestiti e una serie di prodotti finanziari. Pensaci come una misura numerica del tuo benessere finanziario. Ma non è un semplice numero; è un calcolo complesso influenzato da molti fattori, come l’età, il reddito, gli asset, ecc.

Nell’ambito delle FinTech, questo punteggio di credito assume un ruolo centrale nella valutazione se un cliente è probabile che non paghi un prestito o una carta di credito. I clienti con una storia di insolvenze possono trovarsi nella sfortunata categoria “rifiutati”. Al contrario, coloro che vantano un punteggio di credito favorevole ottengono accesso a vari prodotti finanziari. Questo processo accuratamente calibrato si basa su un’analisi dei dati estesa e su modelli predittivi, sostenendo pratiche di prestito responsabili.

Selezione delle Caratteristiche e Implementazione del Modello

Con la vasta quantità di dati finanziari disponibili, è essenziale snellire le informazioni utilizzate per costruire modelli predittivi. La selezione delle caratteristiche è un passo chiave nell’analisi dei dati che aiuta a ridurre il dataset alle variabili più rilevanti. Questo processo implica l’identificazione di caratteristiche altamente correlate e l’utilizzo di tecniche statistiche per mantenere solo quelle più informative. Ciò non solo migliora la precisione del modello, ma riduce anche i costi computazionali e il tempo impiegato.

Una volta selezionate le caratteristiche, il modello predittivo viene implementato per valutare la solvibilità dei nuovi clienti. È un passo cruciale nel ridurre il rischio di insolvenza del prestito e garantire un prestito responsabile. Le prestazioni di questi modelli vengono valutate utilizzando metriche come la curva ROC, che misura la capacità predittiva del classificatore. Nelle FinTech, un AUC (Area Under the Curve) di 0,75 o superiore è lo standard dell’industria, indicando un modello robusto.

Valutazione del Modello e Metriche

Dopo aver creato un modello predittivo, è fondamentale valutarne l’accuratezza e la affidabilità. Nell’ambito bancario, le decisioni si basano sulla capacità dei modelli di prevedere risultati, come ad esempio se un cliente è probabile che rimborsi un prestito. Metriche tradizionali come l’accuratezza, la precisione e la richiamo svolgono un ruolo, ma un’analisi approfondita va oltre questi concetti di base.

Due metriche cruciali spesso utilizzate sono il test di Kolmogorov-Smirnov (KS) e il coefficiente di Gini. Il KS misura la separazione tra le funzioni di distribuzione cumulative delle classi positive e negative. In sostanza, ci dice quanto bene un modello distingue tra coloro che acquisteranno un prodotto (ad esempio, una carta di credito) e coloro che non lo faranno. Quello che è notevole è che il KS non richiede una distribuzione normale, rendendolo adattabile a diversi scenari.

D’altra parte, il coefficiente di Gini valuta l’area tra la curva di operazione del ricevitore (ROC) e il punto di riferimento. Approfondisce la curva ROC, fornendo approfondimenti sulle prestazioni del classificatore. Queste metriche sono fondamentali quando si mira a segmenti di clienti specifici, in quanto comprendere il loro comportamento è cruciale nelle decisioni finanziarie.

Monitoraggio del modello

Il monitoraggio del modello è un processo continuo, soprattutto nel mondo frenetico del fintech. I modelli creati in passato possono velocemente diventare obsoleti a causa dell’evoluzione del comportamento dei clienti, delle dinamiche di mercato e dei cambiamenti normativi. È qui che entra in gioco il monitoraggio.

Regolarmente, vengono calcolate metriche come KS e Gini sui dati attuali per confrontarli con quelli della fase di sviluppo. La differenza tra queste metriche serve come indicatore delle prestazioni del modello. I valori di soglia, spesso determinati da considerazioni aziendali, aiutano a decidere se il modello richiede un intervento. Ad esempio, se la discrepanza supera il 10% o il 20%, è necessario un controllo più approfondito.

In caso di discrepanze significative, esistono due metodi per ottimizzare l’accuratezza del modello: la ricalibrazione e la ridistribuzione.

• Ricalibrazione: Modificare un modello esistente senza cambiare le sue caratteristiche principali per ottimizzare rapidamente le prestazioni.
• Ridistribuzione: Partire da zero o apportare modifiche significative sia al modello che alle sue caratteristiche.

La ricalibrazione è più facile da fare e risolve il problema nella maggior parte dei casi. La ridistribuzione, d’altra parte, è un processo più lungo. Questo perché spesso richiede l’approvazione degli stakeholder ed è utilizzato quando sono necessari miglioramenti fondamentali.

Segmentazione dei clienti e campagne di marketing

Le campagne di marketing nel settore finanziario non si limitano alla vendita di prodotti; si tratta di individuare i clienti giusti. Ad esempio, quando viene lanciata una carta di co-branding come la carta di credito ICICI Bank Amazon, la banca deve trovare il gruppo di clienti più adatto da cui iniziare la promozione. Analizzando i segmenti dei clienti e il loro comportamento di acquisto, le banche possono identificare potenziali clienti che potrebbero beneficiare di queste carte. Questo approccio mirato massimizza l’efficacia degli sforzi di marketing e, di conseguenza, aumenta il ricavo.

La segmentazione dei clienti è uno strumento potente per il marketing nei settori del fintech e delle banche. Dividendo i clienti in gruppi distinti in base al comportamento, le istituzioni finanziarie possono personalizzare le offerte e le strategie di marketing. Ad esempio, capire che i clienti in una determinata fascia di reddito sono più propensi a insolvenze potenziali può portare a misure mirate di mitigazione del rischio. La segmentazione può anche aiutare a identificare opportunità per l’incremento delle vendite o per il cross-selling dei prodotti.

Governo dei dati: un pilastro di fiducia

Il governo dei dati è l’eroe sconosciuto nel mondo del fintech. Garantisce che i dati siano gestiti, memorizzati ed analizzati in modo sicuro, nel rispetto di rigorose norme. Poiché le istituzioni finanziarie collaborano con vari fornitori di dati e gestiscono informazioni sensibili sui clienti, mantenere l’integrità dei dati è fondamentale. Il governo dei dati comprende la proprietà dei dati, le politiche e la qualità. Questi aspetti sono soggetti a frequenti cambiamenti determinati dagli aggiornamenti normativi. La collaborazione tra banche, agenzie di credito come TransUnion e organismi di regolamentazione come la RBI o la Federal Reserve è cruciale per mantenere la sicurezza e la conformità dei dati.

TransUnion: Abilitare la presa di decisioni basata sui dati

Agenzie di credito come TransUnion svolgono un ruolo fondamentale nell’ecosistema fintech. Raccoglie dati da diverse banche e istituzioni finanziarie, fornendo una visione completa della storia finanziaria di un individuo. Questi dati vengono utilizzati per calcolare il punteggio di credito e valutare l’affidabilità creditizia. TransUnion utilizza tecniche di clusterizzazione dei dati per categorizzare gli individui in base al loro comportamento finanziario. Ad esempio, possedere un’auto potrebbe collocarti in un cluster diverso da qualcuno con un reddito simile ma con altri impegni finanziari. Queste informazioni sono preziose per le banche che cercano di offrire prodotti finanziari personalizzati.

Conclusioni

In conclusione, la scienza dei dati si trova al centro della rivoluzione tecnologica nel settore della tecnologia finanziaria, guidando decisioni cruciali e plasmando il futuro del settore. Dal punteggio di credito alla valutazione del modello, dal governo dei dati alla segmentazione dei clienti, la sua influenza è pervasiva e trasformativa. La collaborazione tra istituzioni finanziarie, agenzie di credito come TransUnion e organismi di regolamentazione sottolinea l’importanza dell’integrità dei dati e della sicurezza in questo panorama dinamico. Con l’avanzamento della tecnologia, la scienza dei dati continuerà ad abilitare banche e aziende fintech, portando a decisioni basate sui dati che beneficiano sia i clienti che l’intero settore finanziario.

Punti principali:

• Il punteggio di credito è una rappresentazione numerica della salute finanziaria che svolge un ruolo vitale nel fintech.
• Influisce sulle decisioni di prestito, consentendo pratiche di prestito responsabili basate su un’ampia analisi dei dati e modelli predittivi.
• La selezione efficiente delle caratteristiche ottimizza i dati per i modelli predittivi, migliorando l’accuratezza e riducendo i costi computazionali.
• La distribuzione del modello è fondamentale per valutare l’affidabilità creditizia, garantendo un prestito responsabile e migliorando la presa di decisioni finanziarie.
• La segmentazione dei clienti apre opportunità per offerte personalizzate e strategie di marketing, a vantaggio sia dei clienti che delle istituzioni finanziarie.

Domande frequenti

Informazioni sull’autore: Priyanka Banerjee

Incontra Priyanka, una esperta analista senior presso TransUnion, con una passione per sfruttare i dati per ottenere informazioni di impatto. La sua esperienza copre diverse aree, con un focus sull’Analisi dei dati, l’Apprendimento automatico, la Manipolazione dei dati, la Visualizzazione dei dati e l’Elaborazione del linguaggio naturale. Nel suo attuale ruolo presso TransUnion, esplora le varie applicazioni della scienza dei dati nel mondo del FinTech e delle banche.

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