Три способи, за допомогою яких демократизація даних може покращити оплату рахунків для компаній та їх клієнтів

Привітайте йотабайт, який становить 1024 байти або обсяг даних, що помістилися б на DVD, складених від Землі до Марса. До 2030-х років очікується, що світ щороку генеруватиме йотабайт даних.

Яка користь від цього величезного океану даних, якщо їх не можна швидко отримати, проаналізувати та використовувати для прийняття поточних і майбутніх рішень? Це питання спричинило зростаючу дискусію щодо цінності «демократизації даних» або зробити дані більш доступними для всіх частин організації. Коли дані демократизовані, їх можна використовувати для розуміння стану бізнесу, прогнозування результатів і розробки стратегій для зниження операційних витрат і збільшення прибутку. Частина «демократизації» — це не лише отримання доступу до даних, а й дозволяти людям з різним технічним досвідом використовувати ці дані для прийняття бізнес-рішень.

Фінтех-компанії та їхні клієнти, такі як платильники, особливо готові долучитися до руху демократизації через величезну кількість платіжних даних — якщо ці дані зробити доступними для всіх зацікавлених сторін у платіжній організації. У цій статті ми обговоримо основні перешкоди демократизації даних — ізольовані сховища даних і ІТ-сторожі — і як доступ до цих даних може трансформувати платежі для платильників і їхніх клієнтів.

Ізольовані сховища та ІТ-сторожі

Останні 50 років дані здебільшого контролювали ІТ-спеціалісти та аналітики, які мають спеціальні знання та навички. Особливо платіжні дані зазвичай зберігаються у платіжних платформах, з яких інженерні команди постачальників готують стандартні звіти для клієнтів щоквартально та створюють індивідуальні звіти за запитом.

Дані про платежі не повинні бути у руках лише кількох. У платіжних платформах зберігається мільярди точок даних. Ці платіжні дані — це фактично спосіб, яким клієнти спілкуються зі своїми кредиторами щомісяця. Коли платильники можуть отримати доступ і застосовувати ці дані новими та інноваційними способами, це допомагає всім у їхній організації приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати операційну діяльність.

Демократизація даних відкриває безліч корисних інсайтів, які можна застосовувати у нових і креативних способах. Ось три способи, як платильники можуть використовувати ці інсайти для підвищення операційної ефективності та підтримки прийняття рішень:

1. Виявляти та покращувати слабкі місця і відповідно визначати пріоритети

Мати платіжні дані та статистику — це одне, але це часто породжує більше питань, ніж відповідей. Чи хороші ці цифри? Погані? Чи потрібно діяти? І якщо так, то де?

Коли ваш постачальник платіжних послуг дозволяє вам вимірювати та порівнювати ваші платіжі та дані клієнтів із агрегованими даними галузі, ви можете відстежувати тенденції платежів і споживачів у різних ринках і прогнозувати їхній вплив на ваш бізнес.

Дані для порівняння виявляють аномалії — області, де ви помітно вище або нижче за середнє — і допомагають зрозуміти, куди рухається галузь.

Наприклад, ви можете проаналізувати рівень відхилень платежів і повернень і визначити, що можна зробити, щоб привести свої показники у відповідність або вище за середні по галузі. Також можна досліджувати зібрані дані про взаємодію, запитуючи: «Які типові коефіцієнти кліків для SMS порівняно з електронною поштою, і наскільки швидко це призводить до платежу для нашого бізнесу порівняно з галуззю?» Ви можете помітити місця, де можна змінити бізнес-правила або параметри, запровадити нові типи платежів або перенести повідомлення про взаємодію на інший день або час, щоб збільшити кількість вчасних платежів.

Дані для порівняння також допомагають виявити нові тенденції у платежах, щоб швидко реагувати на проблеми або нові вимоги. Можливо, ви помітите, що певний тип платежу набирає популярності, або автоматичні платежі відстають у певній демографічній групі. Маючи детальні дані, порівнянні з галузевими середніми, ви можете реагувати і адаптуватися, встановлювати реалістичні KPI та зосереджуватися на процесах, що підвищують операційну ефективність.

2. Передбачати майбутнє для кращого планування

Обмеження аналізу даних внутрішніми джерелами або навіть галузевими даними може залишити прогалини у розумінні ситуації. Тому багато компаній включають зовнішні дані у свої аналізи, щоб отримати ширший погляд на те, як події у «зовнішньому світі» можуть впливати на поведінку платників сьогодні і в майбутньому.

Зі зростанням кількості постачальників платіжних платформ, що займаються демократизацією даних, з’являються можливості передавати платіжні дані у екосистему платильника. У поєднанні з іншими даними, такими як кредитний рейтинг, індекс споживчих цін або дані перепису населення, це може допомогти визначити рівень ризику окремої особи або групи, що дозволяє краще прогнозувати платіжні патерни, цільову комунікацію та автоматизувати бізнес-правила, що сприяють вчасним платежам.

Дані від урядових джерел можуть виявити області, де зростання безробіття або падіння ВВП може вплинути на фінансову стабільність великої кількості клієнтів. Навіть дані прогнозу погоди можуть бути корисними. Наприклад, ураган Іан спричинив хаос у всій економіці штату Флорида, коли закривалися бізнеси, мешканці тікали, а споживачі витрачали гроші на підготовку до шторму та відновлення, залишаючи менше можливостей платити рахунки.

Маючи доступ до даних для обґрунтованих прогнозів, ви можете заздалегідь підготувати свій бізнес до впливу платежів. Також можна співпрацювати з постачальником платіжних послуг для автоматичного зв’язку з платниками до того, як пропущені платежі стануть більшою і дорожчою проблемою. Можливо, ви зможете запропонувати рішення, наприклад, розбити платіж на кілька частин, змінити дату платежу, щоб вона співпадала з payday, або надсилати частіші нагадування.

3. Автоматизувати прийняття рішень для боротьби з шахрайством та іншими проблемами

Індустрія платежів генерує величезну кількість даних, які можуть бути корисними для виявлення потенційних проблем — але лише якщо платильники мають можливість аналізувати ці дані у реальному часі, прогнозувати результати та автоматично реагувати. Ваш постачальник платіжних послуг має використовувати штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (МН), щоб досягти цих цілей, забезпечуючи ефективне і надійне виявлення та прогнозування шахрайської активності, затримок платежів, повернень ACH і інших ситуацій, а також ініціювати виправлення через автоматичні бізнес-правила.

МН і ШІ тісно пов’язані: системи ШІ створюються з використанням МН та інших технологій. За допомогою МН машини навчаються на наборах даних без необхідності програмування. Вони можуть класифікувати дані, розпізнавати шаблони і створювати прогностичні моделі. Програми ШІ використовують ці можливості для виконання складних завдань, імітуючи людські здібності та дії. Чат-боти, розумні помічники, такі як Amazon Alexa, і автопілоти — це всі застосунки ШІ.

Приклад моделі МН у платіжній сфері, спрямованої на досягнення ШІ, — виявлення високого рівня повернень для певної групи клієнтів і автоматичне застосування бізнес-правила для видалення карток як платіжного засобу, коли клієнт 3 рази за шість місяців ініціює повернення. МН робить цю відповідь миттєвою, конкретною і автоматичною, усуваючи потребу у ручному втручанні.

ШІ також може покращити досвід клієнтів і знизити операційні витрати. Наприклад, модель МН може допомогти у застосуванні ШІ для ідентифікації і направлення клієнтів із надійною історією платежів до самостійних платіжних опцій через IVR, чат-бот або текстові повідомлення з персоналізованими посиланнями для платежу. Вона також може надсилати цим клієнтам спеціальні повідомлення для заохочення автоплатежу, включаючи персоналізовані посилання для спрощення процесу.

Клієнти з історією пропущених платежів або повернень ACH можуть отримати повідомлення з варіантами врегулювання. Наприклад, чи бажають вони розбити пропущений платіж на кілька частин і додати їх до майбутніх рахунків? Чи буде їм корисно змінити дату платежу, щоб вона співпадала з payday? Або краще робити щотижневі платежі замість одного щомісячного? Клієнти зможуть натискати посилання для самостійного впровадження своїх рішень, без необхідності телефонних дзвінків агентам. Такий автоматизований, орієнтований на дані підхід до прийняття рішень допомагає клієнтам швидко і зручно проходити платіжний досвід, залишаючи час сервісним представникам для особливих випадків.

Тим часом дані про рішення клієнтів і їхні майбутні платіжні патерни використовуються для навчання моделі МН, щоб пропонувати майбутнім клієнтам найефективніші варіанти для незалежних і вчасних платежів у майбутньому.

Як демократизувати дані у вашій організації

Демократизація даних не відбувається органічно або самостійно. Спершу потрібна відданість вашого платіжного провайдера усунути ізольовані сховища та бар’єри, що заважають швидко і повністю передавати дані всім зацікавленим сторонам. Якщо ваш поточний постачальник платіжних послуг не робить цього пріоритетом, можливо, час пошукати інше рішення.

Ваш постачальник має спершу створити сховище даних, де він збирає і нормалізує всі платіжні дані. Потім він має надавати ці дані у форматі, що найкраще вам підходить. Це може означати надання сирих даних для внутрішнього аналізу вашими співробітниками, завершення аналізу за вас, візуалізацію даних у сукупності з галузевими або ж надання контекстуальних даних із зовнішніх джерел.

Після впровадження цих елементів, ваша черга зробити дані доступними для всіх зацікавлених у вашій організації — навіть для менш технічних — щоб вони могли діяти і ставити цілі на основі фактів, а не емоцій.

Рух за демократизацію даних створив основу для платильників додавати докази і контекст у процес прийняття рішень по всій організації. Ті, хто скористається цим, матимуть перевагу у оптимізації стратегій для збільшення самостійних сервісів і створення безперебійного та задовільного досвіду клієнтів.

Про автора

Стів Kramer — віце-президент з продукту в PayNearMe, де керує командою розробки продуктів. Маючи понад 25 років досвіду у платіжних системах і розробці продуктів, Стів забезпечує лідерство ринку рішеннями, що зменшують труднощі для споживачів і пропонують найширший спектр платіжних опцій і каналів, при цьому зосереджуючись на безпеці та надійності, щоб клієнти отримували кожен платіж без винятку.