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 підвищення прибутковості. Частина «демократизації» — це не лише отримання доступу до даних, а й можливість людям з різним технічним бекґраундом використовувати ці дані для інформування бізнес-рішень.

Фінтех-компанії та їхні клієнти, такі як платники, 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 — та як доступ до цих даних може трансформувати платіжний процес для платників 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.

Платіжні дані не повинні бути у руках лише кількох. У платіжних платформах зберігається мільярди точок даних. Ці дані фактично є способом, яким клієнти спілкуються зі своїми кредиторами щомісяця. Коли платники мають доступ до цих даних і можуть застосовувати їх у нових та інноваційних способах, це допомагає всім у організації приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати операційну діяльність.

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

1. Визначати та покращувати слабкі місця і відповідно пріоритезувати завдання

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 платіжний провайдер дозволяє вам вимірювати та порівнювати ваші платіжні та клієнтські дані з агрегованими даними галузі, ви можете відслідковувати тенденції платежів і споживачів у різних ринках і прогнозувати їхній вплив на ваш бізнес.

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

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

Бенчмаркові дані 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, порівняні 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 платіжну поведінку сьогодні і в майбутньому.

Зі зростанням кількості платформ для платежів, що займаються демократизацією даних, з’являються можливості передавати платіжні дані у екосистему платника. У поєднанні з іншими даними, такими як кредитний рейтинг, індекс споживчих цін або дані перепису населення, це допомагає визначити рівень ризику окремої особи або групи, що дозволяє краще прогнозувати платіжні шаблони, цілеспрямовано надсилати повідомлення та автоматизувати бізнес-правила, що сприяють своєчасним платежам.

Економічні 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 завдав шкоди економіці всього штату Флорида, оскільки бізнеси закривалися, мешканці тікали, а споживачі витрачали гроші на підготовку до шторму та відновлення, залишаючи менше можливостей платити рахунки.

Коли у вас є доступ до даних для обґрунтованих прогнозів, ви можете заздалегідь підготувати свій бізнес до впливу платежів. Також можна співпрацювати з вашим платіжним провайдером 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 на день зарплати 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 платники мають можливість аналізувати ці дані у реальному часі, прогнозувати результати та автоматично реагувати. Ваш платіжний провайдер 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, голосові помічники, такі як Amazon Alexa, і автопілоти — всі ці застосунки є прикладами 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, якщо 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 клієнта і знизити операційні витрати. Наприклад, модель МН може допомогти у застосуванні ШІ для визначення і спрямування 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.

З іншого боку, клієнтам із моделлю пропущених платежів або повернень ACH можна надсилати 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 на день зарплати? Або краще робити щотижневі платежі замість одного щомісячного? Клієнти зможуть натискати посилання для самостійного впровадження рішень, без необхідності телефонних дзвінків агентам. Такий автоматизований, орієнтований на дані підхід до прийняття рішень дозволяє клієнтам швидко і зручно проходити платіжний досвід, а службі підтримки — зосередитися на випадках, що потребують особливої уваги.

Між тим, дані про рішення клієнтів і їхні майбутні платіжні шаблони використовуються для навчання моделі МН, щоб у майбутньому пропонувати клієнтам найефективніші варіанти для незалежних і своєчасних платежів.

Як демократизувати дані у вашій організації

Демократизація даних не відбувається сама по собі або незалежно. Спершу потрібна підтримка від провайдера платіжних послуг, щоб усунути ізольовані сховища та бар’єри, що заважають швидко і повністю передавати дані всім зацікавленим сторонам. Якщо ваш поточний провайдер не робить цього пріоритетом, можливо, час пошукати інший.

Ваш провайдер 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 бути надання сирих даних для внутрішнього аналізу вашими співробітниками, завершення аналізу за вас, візуалізація даних у сукупності з галузевими або 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 припущень.

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

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 для рішень PayNearMe, зменшуючи труднощі для споживачів і пропонуючи найширший спектр платіжних опцій і каналів, при цьому зосереджуючись на безпеці та надійності, щоб клієнти отримували кожен платіж без винятку.