Три способи, якими демократизація даних може покращити оплату рахунків для бізнесу та їхніх клієнтів

Скажіть привіт йоттабайту, який представляє 1024 байти, або кількість даних, яка помістилася б на DVD, складених від Землі до Марса. До 2030-х років очікується, що світ генеруватиме йоттабайт даних на рік.

Яка ж користь від цього величезного океану даних, якщо їх не можна швидко отримати, проаналізувати та використати для прийняття поточних і майбутніх рішень? Це питання спонукало до зростання обговорення цінності «демократизації даних» або зроблення даних більш доступними для всіх частин організації. Коли дані демократизовані, їх можна використовувати для розуміння здоров’я бізнесу, прогнозування результатів і розробки стратегій для зменшення операційних витрат і збільшення прибутку. Частина «демократизації» полягає не тільки в отриманні доступу до даних, але й у дозволі людям з різним технічним фоном використовувати ці дані для прийняття бізнес-рішень.

Фінансові технології та їхні клієнти, такі як платники, особливо готові брати участь у русі за демократизацію, завдяки величезній кількості даних про платежі, які доступні – якщо ці дані можуть бути доступні всім зацікавленим сторонам у платіжній організації. У цій статті ми обговоримо основні бар’єри демократизації даних – силоси даних та IT-ворота – і як отримання доступу до цих даних може змінити платежі для платників і їхніх клієнтів.

Силоси та IT-ворота

Протягом останніх 50 років даними в основному керували IT-техніки та аналітики, які мають спеціалізовані знання та підготовку. Дані про платежі, зокрема, зазвичай заблоковані в платіжних платформах, з яких команди інженерів постачальників складають стандартні звіти для своїх клієнтів щоквартально і створюють індивідуальні звіти на запит.

Дані про платежі не повинні бути заблоковані в руках небагатьох. Є мільярди точок даних, які існують у платіжних платформах. Ці дані про платежі фактично є тим, як клієнти спілкуються зі своїми кредитними установами що місяця. Коли платники можуть отримувати доступ до цих даних і застосовувати їх новими та інноваційними способами, це може допомогти всім у їхній організації приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати операційну ефективність.

Демократизація даних відкриває скарбницю дієвих інсайтів, які можуть бути застосовані новими та інноваційними способами. Ось три способи, як платники можуть використати ці інсайти для підвищення операційної ефективності та надання можливостей для прийняття рішень:

2.      

### Визначте та покращте слабкі місця та спрямовуйте пріоритети відповідно

Мати дані про платежі та статистику перед собою – це одне, але це часто призводить до більшої кількості запитань, ніж відповідей. Чи хороші ці цифри? Погані? Чи слід вживати заходів? І якщо так, то де?

Коли ваш постачальник платежів дозволяє вам вимірювати та порівнювати ваші платежі та дані клієнтів з агрегованими галузевими даними, ви можете відстежувати тенденції платежів та споживчої поведінки, коли вони розвиваються на різних ринках і в різних місцях, та прогнозувати вплив на ваш бізнес.

Дані еталонів виявляють аномалії – області, де ви помітно вище або нижче середнього – і допомагають вам отримати уявлення про те, куди рухається галузь.

Наприклад, ви можете вивчити показники відмови в платежах та повернень, а потім визначити, що можна зробити, щоб привести ваші цифри у відповідність з або вище середнього галузевого показника. Ви також можете вивчити агреговані комунікації залучення, запитуючи: «Які типові показники переходів для SMS у порівнянні з електронною поштою, і як швидко це призводить до платежу для нашого бізнесу в порівнянні з усією галуззю?» Ви можете помітити місця, де ви могли б змінити бізнес-правила або параметри, ввести нові типи платежів або перемістити повідомлення про залучення на інший день чи час доби, щоб забезпечити більше своєчасних платежів.

Дані еталонів також допомагають вам визначити нові тенденції платежів, щоб ви могли швидко адаптуватися для вирішення проблем або задоволення нових вимог. Ви можете помітити, що певний тип платежу набирає популярність або автоматичні платежі відстають у певній демографічній групі. Коли ви можете бачити свої дані на детальному рівні, порівняно з середніми показниками галузі, ви можете реагувати та адаптуватися, встановлювати реалістичні KPI та зосереджуватися на покращеннях процесів, які забезпечують реальні операційні ефективності.

3.      

### Прогнозуйте, що попереду, щоб забезпечити кращий план

Обмеження аналізу даних тільки внутрішніми джерелами і навіть галузевими джерелами може залишати прогалини в розумінні. Саме тому багато компаній включають зовнішні дані у свої аналізи; вони шукають більш широкий кут зору, щоб зрозуміти, як те, що відбувається у «зовнішньому світі», може вплинути на поведінку платежів сьогодні та в майбутньому.

Оскільки все більше постачальників платіжних платформ занурюються в демократизацію даних, це може відкрити можливості для потокового передавання даних про платежі до екосистеми платника. Коли ці дані поєднуються з іншими точками даних, такими як кредитні рейтинги, індекс споживчих цін або інформація з перепису, це може допомогти вашому постачальнику платежів визначити ризиковий профіль окремої особи або демографічної групи, що допомагає вам краще прогнозувати платіжні патерни, націлювати комунікації залучення та автоматизувати бізнес-правила, відомі своїм впливом на своєчасні платежі.

Економічні дані з державних джерел можуть виявити області, де зростання безробіття або падіння ВВП можуть вплинути на фінансову стійкість великої групи клієнтів. Навіть дані прогнозу погоди можуть бути корисними. Наприклад, ураган Іан завдав шкоди всій економіці штату Флорида, оскільки бізнеси закривалися, жителі тікали, а споживачі витрачали гроші на підготовку до бурі та відновлення після неї, залишаючи їм набагато меншу можливість оплачувати рахунки.

Коли у вас є дані, доступні для того, щоб робити фактичні прогнози, ви можете підготувати свій бізнес до впливу платежів заздалегідь. Ви також можете працювати з вашим постачальником платежів, щоб автоматизувати проактивний зв’язок із платниками до того, як пропущені платежі створять більшу, дорожчу проблему. Ви можете запропонувати рішення, такі як розподіл платежів, зміна термінів платежів, щоб вони збігалися з днем виплати, або надсилання частіших нагадувань про платежі.

4.      

### Автоматизуйте прийняття рішень для вирішення проблем з шахрайством та іншими проблемами

Індустрія платежів генерує величезну кількість даних, які можуть бути корисними для виявлення потенційних проблем – але лише якщо платники мають спосіб аналізувати ці дані в реальному часі, прогнозувати результати та автоматизувати реакції. Ваш постачальник платежів повинен бути в змозі використовувати штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) для досягнення цих цілей, що робить можливим вартісно ефективне і надійне виявлення та прогнозування шахрайської діяльності, запізнень у платежах, повернень ACH тощо, і проактивно ініціювати виправлення через автоматизовані бізнес-правила.

МН та ШІ пов’язані один з одним в одній екосистемі – системи ШІ створюються за допомогою МН, а також інших технік. За допомогою МН машини навчаються з наборів даних, а не потребують програмування. Вони можуть класифікувати дані, розпізнавати шаблони та створювати прогностичні моделі. Програми ШІ використовують ці можливості для виконання складних завдань, імітуючи людські здібності та дії. Чат-боти, розумні асистенти, такі як Amazon Alexa, та автомобілі з автопілотом є всіми прикладами ШІ.

Прикладом моделі МН у платіжному секторі, яка призначена для досягнення ШІ, є виявлення шаблону високих повернень для певної групи клієнтів і автоматичне застосування бізнес-правила для видалення карток як варіанту платежу, щойно клієнт ініціює свій третій повернення протягом шести місяців. МН робить цю реакцію миттєвою, конкретною та автоматичною, усуваючи необхідність ручного введення або прийняття рішень.

ШІ також може допомогти покращити досвід клієнтів і зменшити операційні витрати. Наприклад, модель МН може стояти за таким застосуванням ШІ для ідентифікації та направлення клієнтів з надійними історіями платежів до варіантів самообслуговування, використовуючи IVR, чат-ботів або текстові можливості в поєднанні з персоналізованими посиланнями для платежів. Вона також може надсилати цим клієнтам спеціальні повідомлення для залучення до підписки на автоматичні платежі, включаючи персоналізовані посилання, щоб зробити цей процес легким і безперешкодним.

Ті, хто має шаблон пропущених платежів або повернень ACH, можуть отримати комунікації з варіантами, як їх узгодити. Наприклад, чи хотіли б вони, щоб їх пропущений платіж розділили на кілька платежів і додали до майбутніх рахунків? Чи буде їм корисно перенести термін платежу на день виплати? Або чи буде переважніше здійснювати щотижневі платежі замість одного щомісячного платежу? Клієнти можуть натиснути на посилання для самостійного впровадження своїх рішень, а не покладатися на телефонний дзвінок з агентом. Цей тип автоматизованого, орієнтованого на дані прийняття рішень допомагає клієнтам отримати досвід платежів, який є найбільш швидким і відповідним для них, залишаючи час служби представникам для випадків, які потребують особливої уваги.

Тим часом дані з рішень цих клієнтів та їхні майбутні платіжні патерни йдуть на навчання моделі МН, щоб пропонувати майбутнім клієнтам варіанти, які найбільш ймовірно призведуть до незалежного, своєчасного платежу в майбутньому.

Як демократизувати дані у вашій організації

Демократизація даних не відбувається органічно або незалежно. Спочатку це вимагає зобов’язання постачальника ваших платежів усунути силоси та ворота, які заважають доставити дані повністю й оперативно до рук ваших зацікавлених сторін. Якщо ваш поточний постачальник платежів не робить цього пріоритетом, можливо, настав час шукати інші варіанти.

Ваш постачальник платежів спочатку має розробити сховище даних, де він компілює та нормалізує всі дані про платежі. Потім він має надати дані в форматі, що найбільше допоможе вам. Це може означати надання сирих даних для вашого персоналу для завантаження та внутрішнього аналізу, завершення аналізу для вас, візуалізацію ваших даних у агрегованому вигляді з галузевими даними або надання контекстуальних даних з зовнішніх джерел.

Як тільки ці елементи будуть на місці, м’яч у вашому полі, щоб зробити дані видимими для всіх зацікавлених сторін у вашій організації – навіть для менш технічних – щоб вони могли вживати дій і переслідувати цілі, основані на фактах, а не на почуттях.

Рух за демократизацію даних встановив сцену для платників, щоб додати докази та контекст до прийняття рішень у всій організації. Ті, хто скористається цим, матимуть перевагу в оптимізації стратегій для збільшення самообслуговування та створення безперешкодного і задовольняючого досвіду для клієнтів.

Про автора

Стіва Крамер є віце-президентом з продуктів у PayNearMe, де він керує командою розробки продуктів. З понад 25-річним досвідом у сфері платежів і продуктів, Стіва забезпечує, щоб рішення PayNearMe були лідерами на ринку, зменшуючи незручності для споживачів і пропонуючи найширший спектр варіантів і каналів платежів, при цьому зосереджуючись на безпеці та надійності, щоб гарантувати, що клієнти отримують кожен платіж, кожного разу.