三種讓數據民主化改善企業及其客戶帳單支付的方式

向約伊塔字節打招呼，代表 1024 字節，或是從地球堆疊到火星的 DVD 所能容納的資料量。到 2030 年代，預計全球每年產生一個約伊塔字節的資料。

然而，這片龐大的資料海洋有何用處，除非它能被迅速存取、分析並用來指導當前與未來的決策？這個問題促使越來越多的討論圍繞著「民主化資料」的價值，或是讓資料對組織的所有部分更易取得。當資料被民主化時，它可以用來了解企業的健康狀況、預測結果以及制定策略，以降低營運成本並帶來更高的利潤。所謂的「民主化」不僅是獲取資料，更是讓不同技術背景的人都能利用這些資料來指導商業決策。

金融科技公司及其客戶，例如帳單公司，特別適合參與民主化運動，因為有大量的支付資料可供利用——只要這些資料能讓所有帳單組織的利益相關者都能存取。在本文中，我們將討論資料民主化的主要障礙——資料孤島與資訊科技門檻——以及如何透過存取這些資料來改變帳單支付，並惠及帳單公司及其客戶。

孤島與資訊科技門檻

過去50年來，資料主要由資訊科技技術人員與分析師控制，他們擁有專業知識與訓練。特別是支付資料，通常被鎖在支付平台中，供提供商的工程團隊每季度為客戶匯整標準報告，並應需求製作客製化報告。

支付資料不應該被少數人掌控。支付平台內存有數十億個資料點，這些資料本質上是客戶每月與其貸款機構溝通的方式。當帳單公司能存取並以創新方式應用這些資料時，就能幫助組織內的每個人做出更明智的決策，推動營運改善。

資料民主化開啟了一個充滿行動洞察的寶庫，可以用在新穎且創意的應用上。以下是帳單公司可以利用這些洞察來提升營運效率與決策能力的三種方式：

### 識別並改善弱點區域，並據此調整優先事項

擁有支付資料與統計數據固然重要，但這常常會引出比答案更多的問題。這些數字是好是壞？是否該採取行動？如果要行動，該從何著手？

當你的支付服務提供商能讓你衡量並將你的支付與客戶資料與行業整體資料進行比較時，你就能追蹤不同市場與地區的支付與消費者趨勢，並預測其對你業務的影響。

基準資料能揭示異常值——明顯高於或低於平均值的區域——幫助你了解行業的動向。

例如，你可以檢視拒付率與退單率，並判斷可以採取哪些措施，使你的數據達到或超越行業平均水平。你也可以分析整合的互動通訊，詢問：「SMS 與電子郵件的點擊率通常是多少？這些互動多快能促成付款？與整個行業相比，我們的表現如何？」你可能會注意到某些地方可以調整商業規則或參數，推出新型支付方式，或將互動訊息移至不同的日期或時間，以促使更多準時付款。

基準資料還能幫助你識別新興的支付趨勢，讓你能快速調整策略應對問題或滿足新需求。你可能會注意到某種支付方式逐漸流行，或自動付款在特定族群中落後。當你能以細節層級觀察資料，並與行業平均值比較，就能迅速反應與調整，設定合理的 KPI，並專注於能帶來實質營運效率的流程改進。

### 預測未來趨勢，以便更好規劃

將資料分析限制在內部資料，甚至行業資料範圍內，可能會留下理解上的空白。這也是為何許多公司開始加入外部資料進行分析，尋求更廣的視角來了解「外部世界」的變化如何影響當前與未來的支付行為。

隨著越來越多的支付平台提供商投入資料民主化，可能會開啟將支付資料串流到帳單公司生態系的機會。結合信用評分、消費者物價指數或人口普查資料等其他資料點，能幫助支付服務提供商判斷個人或族群的風險狀況，進而更準確預測支付模式、針對性地調整互動訊息，並自動化已知能促進準時付款的商業規則。

來自政府的經濟資料能揭示失業率上升或GDP下滑可能對大量客戶財務狀況的影響。甚至天氣預報資料也很有用。例如，颶風伊恩對佛羅里達州整體經濟造成嚴重破壞，企業關閉、居民逃離，消費者大量投入準備與復原，導致他們的支付能力大幅下降。

當你擁有資料可以用來做事實為基礎的預測時，就能提前為支付影響做好準備。你也可以與支付服務提供商合作，主動自動聯繫付款人，避免逾期付款演變成更大、更昂貴的問題。你或許可以提供分期付款方案、調整付款截止日以配合發薪日，或更頻繁地發送付款提醒。

### 自動化決策，以應對詐騙與其他問題

支付行業產生大量資料，這些資料若能用來標記潛在問題——但前提是帳單公司能即時分析、預測結果並自動回應——將大大提升效率。你的支付服務提供商應能運用人工智慧 (AI) 與機器學習 (ML)，來實現這些目標，能有效且可靠地偵測與預測詐騙行為、逾期付款、ACH 退回等問題，並透過自動化商業規則提前修正。

ML 與 AI 共同構成同一生態系——AI 系統是建立在 ML 及其他技術之上。ML 讓機器從資料集中學習，而不需事先編程。它能分類資料、辨識模式並建立預測模型。AI 則利用這些能力執行複雜任務，模擬人類的能力與行動。聊天機器人、智慧助理如亞馬遜 Alexa，以及自駕車，都是 AI 的應用。

在支付領域中，一個旨在達成 AI 的 ML 模型範例是辨識某組客戶的高退單率模式，並自動套用商業規則，一旦客戶在六個月內第三次出現退單，就自動將該卡片移除作為支付選項。ML 使這個反應即時、具體且自動化，免除人工干預。

AI 也能幫助改善客戶體驗並降低營運成本。例如，一個 ML 模型可以用來辨識並引導信用紀錄良好的客戶使用自助支付選項，如語音互動系統、聊天機器人或簡訊，並結合個人化的支付連結。它還能傳送特別的互動訊息，鼓勵自動付款註冊，包括個人化連結，讓流程簡便順暢。

另一方面，支付逾期或 ACH 退回的客戶，可以收到含有解決方案的訊息，例如：是否願意將逾期款項拆分成多次付款並加入未來帳單？是否希望將付款日調整到發薪日？或是每週付款較每月一次更合適？客戶可以點擊連結，自行決定並執行，而不必打電話與客服人員溝通。這種自動化、資料導向的決策方式，讓客戶能以最便捷、最適合的方式完成付款，同時讓客服專員專注於需要特別關注的案件。

同時，這些客戶的決策資料與未來的付款模式會用來訓練 ML 模型，幫助未來的客戶做出最可能準時付款的選擇。

如何在組織內推動資料民主化

資料民主化不是自然而然發生的，也不是獨立完成的。首先，必須由你的支付服務提供商承諾打破資料孤島與資訊門檻，讓資料能完整且迅速地傳遞到所有利益相關者手中。如果你目前的支付服務提供商沒有將此列為優先事項，也許是時候考慮更換。

你的支付服務提供商應該先建立一個資料倉庫，將所有支付資料整合並標準化，然後以最有幫助的格式提供給你。這可能是提供原始資料供你的團隊下載分析、為你完成分析、將資料與行業資料整合視覺化，或提供來自外部的背景資料。

一旦這些元素到位，你就可以讓資料對組織內所有利益相關者——甚至是較少技術背景的人——都能觀察與理解，讓他們能根據事實而非感覺採取行動，追求目標。

資料民主化運動已為帳單公司提供了在整個組織中加入證據與背景的舞台。那些善用此機會的人，將在策略優化、提升自助服務與創造無摩擦、令人滿意的客戶體驗方面取得優勢。

關於作者

史蒂夫·克雷默是 PayNearMe 的產品副總裁，負責領導產品開發團隊。擁有超過 25 年的支付與產品經驗，史蒂夫確保 PayNearMe 的解決方案在市場上領先，能降低用戶摩擦，提供最豐富的支付選項與渠道，同時專注於安全與可靠性，確保客戶每次都能收取到每一筆款項。