Fintech’e Yönelik Tahmine Dayalı Analitikte Büyük Veri Nasıl Bir Rol Oynar?

Fintech’in başarılı ve popüler olmasının temel nedenlerinden biri de büyük veri analitiğidir. Tahmine dayalı analitikte büyük veri ile büyük miktarlarda veri işlenmesi, içgörü sağlanması, verilerin analizi ve verilerin toplanması bu teknolojinin sağladığı yararlardandır. Fintech’leri geliştirme konusunda büyük veri analitiği ciddi bir rol üstlenir.

Fintech uygulamaları yalnızca farklı finansal hizmetler sunmakla kalmaz üst düzey bir kullanıcı deneyimi ve müşteri memnuniyeti de vaat eder. Fintech şirketleri müşterilerine kişiselleştirilmiş bir deneyim sunabilir, tercihlerinde yardımcı olabilir.

Böylece Fintech şirketlerinin tahmine dayalı büyük veri analitiği kullanıcılarını daha iyi anlayarak onlara ihtiyaçları olan çözümler konusunda da yardımcı olabilir. Böylece müşterilerin özel ihtiyaçlarına yönelik hizmet sunması açısından da önemli bir görev daha üstlenmiş olur.

Fintech şirketleri yoğun düzenlemeler altında faaliyetlerini yürütürler. Bu düzenlemelere karşı sağlanan uyum Fintech şirketleri için hayati bir gerekliliktir. Tahmine dayalı büyük veri analitiği ise bu uyumluluk mücadelesi esnasında Fintech şirketlerine büyük kolaylıklar sağlar.

Fintech uygulamalarının gelişimleri hızla sürüyor. Tahmine dayalı büyük veri analitiğinin Fintech uygulamaları üzerinde ki rolü bu değişimlere bağlı olarak giderek daha önemli bir hal alıyor. Yapay zeka gibi teknolojilerin mesafe kat etmesiyle daha karmaşık teknolojiler Fintech uygulamaları için de kullanılacak ve tahmine dayalı büyük veri analitiği bu işler için büyük bir potansiyele sahip.

 

Kredi Skorlamasında Ve Risk Değerlendirmesinde Büyük Veri Nasıl Kullanılır?

Kredi skorlamasında ve risk değerlendirmesinde büyük veri, borçlunun kredi ödeyebilirliğini ya da verilecek kredi ile ilgi oluşabilecek potansiyel riskleri tespit edebilmek için geçmiş tüm verilerin detaylı analizini gerçekleştirir. Yapılan bu analizler sonucunda ise hem finans kuruluşlarının kendi riskleri hem de müşterilerinin kişisel olarak barındırdıkları riskler açığa çıkarılmış ve raporlanmış olur.

Yapılan bu değerlendirmeler ile amaçlanan, kişilere ya da şirketlere kullandırılacak finansmanların kazanç ve risk oranlarının hatasız şekilde tespit edilmesini sağlamaktır. Böylece riskler ve kayıplar azalırken, yapılan işlerde şirket verimliliği artırılmış olur.

Bazı yöntemler ve önemli adımlar kredi skorlamasında ve risk değerlendirmesinde büyük veri kullanımı söz konusudur. Bunlardan en sık kullanılanı ise finansman veya kredi talep eden kişi ya da kuruluşun kredi ve ödemeler geçmişinin detaylı analizinin yapılmasıdır.

Daha sonra ise ödünç alınacak olan sermayenin perspektife konulması gelir. Sırasıyla devam edecek olursam da verilecek olan kredi için geri ödeme kapasitesinin analizi, teminat sunulmuşsa bu teminatların değer ölçümleri ve kurumsal düzenlemelerin incelenerek uygulanmasıdır.

Fintech’te Büyük Veri Analitiğinin Etik Ve Gizliliğe Etkileri Nelerdir?

Fintech şirketleri çok büyük miktarlarda elde ettikleri verileri büyük veri analitiği sayesinde zahmetsizce işler. Büyük veri analitiğine yapay zeka da eşlik eder. Elde edilen bilgiler değerlendirilirken müşteri bilgilerinin güvenliği son derece önemlidir. Ciddi orandaki büyük veriler söz konusu olduğunda mahremiyet endişeleri doğal olarak ortaya çıkar.

Fintech şirketleri büyük veriler ile iş yaparken, büyük veri analitiğini kullanırlar ve bu durum da önemi etik değerlere dikkat edilmesini gerektirir. Bu etik hususlar ve gizliliğe etkilerinin il sırasında şeffaflık gelir. Veriler toplanırken ve analizler gerçekleştirilirken şeffaflık sağlanmalı.

Verin toplanma ve işlenme konularında bilgi verilmeli ve iletişim kanalları samimi bir şekilde açık bırakılmalı. Hesap verilebilir bir yapı hayata geçirilmeli. Büyük veri analitiğinin kullanımı bazı sorumlulukları beraberinde getiriyor ve şirketler de sorumlu olduklarını kabul etmeliler.

Elde edilerek işlenen veriler konusunda etik ve sorumluluk sahibi çalışmalar yürütülmeli. Verilerin önyargılı şekilde analiz edilmesi önlenmeli. Veri analitiğinde analiz edilen veriler eksiklik içeriyor ya da önyargılı ise, sonuca varılma aşamasında önyargı içeren kararları da beraberinde getirme olasılığı yükselir.

Önyargılı olunmaması için tedbirler hayata geçirilerek tarafsız ve adil karar alma konusunda istekli davranılmalı. Kullanılacak verilerin tamamı için veri sahiplerinden bilgilendirilmiş onay alınarak veriler bu şekilde işlenmeli. Verilerin neden toplandığı, verilerin kimlerle paylaşılabileceği ve verilerin nasıl kullanılacakları hususunda veri sahipleri eksiksiz şekilde bilgilendirilmeli. Bu durum aynı zamanda yasalar ile güvence altına alınmıştır ve ciddi yükümlülükler içerir.

Büyük Veri Analitiği Pazar Trendlerini Ve Davranışlarını Doğru Şekilde Tahmin Edebilir Mi?

Büyük veri analitiği pazar trendlerini, makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı analitikler ile doğru şekilde tahmin etmeye çalışır. Büyük verilerden karmaşık bilgilerin doğru şekilde ayrıştırılması için büyük veri kullanılır. Yaptığı tahminlerle de yeni iş fırsatları gibi faydalar sağlayabilir.

Makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka ile talep tahmini, pazar payı, müşteri davranışları ve döküm optimizasyonu gibi konularda doğru tahminlerin yanı sıra derin içgörüler de sağlayabilir. Tahmin konusunda büyük veri boyut atlayabilir.

Doğru tahminlere dayalı Pazar araştırması, satış ve kişiselleştirmeleri dikkate değer bir doğruluk oranıyla tahmin edecek. Bu doğru tahminlerle pazarlama pazar trendleri, pazarlama kampanyaları ve müşteri davranışlarının etkinliği üst seviyelere çıkaracak.

Fintech Şirketleri Kişiselleştirme İçin Müşteri Verilerinden Nasıl Yararlanıyor?

Kişiselleştirme, Fintech şirketlerinin başarılı olabilmeleri için temel konulardandır. Müşteriler her geçen gün daha fazla kişiselleştirilmiş hizmetler sunulmasını talep ediyor. Fintech şirketlerinde, elde edilen müşteri verileri işlenerek kişiye özel bir deneyim sunulmaya ve geliştirilmeye çalışılıyor.

Fintech şirketleri kişiselleştirme için müşteri verilerinden yaralanırken bazı tekniklerden faydalanırlar. Bunlar ise yapay zeka ve otomasyon, analizler ve veri toplama çalışmaları, sunulan teklifler ve kişiselleştirilmiş içerikler, hedefleme ve segmentasyondur. Fintech şirketleri kişiselleştirmeler için belirledikleri stratejileri hatasız şekilde uygulayarak başarılı bir iş yapış tarzına ulaşabilir.

Kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmeyi başaran Fintech şirketleri kişilere has çözümler sunarak iş yapış şekillerinin yapı taşlarını oluştururlar diyebilirim. Üst düzey müşteri deneyimi, yükselen dönüşüm oranları ve geniş katılımlar gibi faydalar sağlanabilir.

Fintech Veri Analitiğine Yönelik Temel Araçlar Ve Teknolojiler Nelerdir?

Fintech veri analitiğine yönelik temel araç ve teknolojileriyle veri işleme yeteneğini ileri boyutlara taşımayı hedefliyor. Makine öğrenimi, yapay zeka ve yazılım geliştirme gibi etkenleri Fintech aktif şekilde kullanabiliyor. Yapay zekanın öğrenme yeteneği ile doğru ve gerçekçi tahminler yaparak fayda sağlayabilir. Makine öğrenimi algoritmalarıyla da finansal bilgiler ışığında tahminler yürüterek riskleri açığa çıkarabilir. 

Kurumların inanılmaz boyutlara ulaşan verileri işlemek, analiz etmek ve depolayabilmek için büyük yeteneklere sahip olmaları gerekiyor. Fintech büyük boyutlu verileri işleyebilmek için veri analitiğinden faydalanır. Bu teknolojiler sayesinde, gerçekleştirilecek operasyonların verimliliği ve finansal stratejilerin doğru belirlenmesi gibi konularda başarılar elde edilmesini sağlıyor.

Aynı zamanda gerçekleştirilen analizler sayesinde oluşabilecek dolandırıcılık risklerini tespiti yapılabiliyor. Bu sayede önceden tedbir almak ve doğru müdahaleleri gerçekleştirebilme imkanı da sağlanmış oluyor. Müşteriler ve kurumlar için çok güçlü bir güvenlik tedbiri de böylece sunulmuş oluyor.

Makine öğrenimi ve yapay zeka ile sohbet robotları gibi destek araçları da kusursuz çalışma imkanı bulur. Fintech şirketleri çözüm odaklı ve yenilikçi olmalılar. Fintech veri analitiğine yönelik temel araç ve teknolojileriyle olabildiğince yeni veri analizi araçlarından faydalanmalıdır.

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere,

Anıl UZUN