低代码/无代码,AI,机器学习如何引领下一代 BNPL 计划

人工智能、机器学习和低代码无代码方法正在引领下一代面向未来的先买后付(BNPL) 计划。

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随着 BNPL 空间的迅速扩张,组织需要将先进技术融入其上市战略,以使这些计划具有可持续性——管理风险并快速响应市场需求,并根据需要灵活转变以适应和跟上步伐随着监管环境的变化。

现在做出的技术决策将对您的 BNPL 产品的未来适应性、增长和寿命产生直接和切实的影响。

以下是需要考虑的八项关键技术要求:

1. 能够快速利用传统信用检查之外的替代数据

在高风险、快速发展的 BNPL 领域,基于实时信息的准确风险决策至关重要。基本的软拉信用检查通常不报告最近的活动;这会使决策风险更大、准确性更低。

查看传统信用评分之外的数据,例如行为评分、电信信息、交易数据和开放银行等替代数据,可以为 BNPL 提供商提供有关可负担性和风险的实时洞察。为了提高决策的准确性,寻求利用来自各种来源的数据。

新方法消除了硬编码以简化数据集成,使用户能够快速集成和测试新数据。市场正在转向使用预建连接到数据供应商 API 的最佳实践方法,将集成时间从几个月缩短到几分钟。这使 BPNL 计划更加灵活,可以在决策流程、入职流程和/或绩效分析中需要时访问和使用数据。

2.商家和客户的快速入职

为商家和客户提高 BNPL 入门体验的便利性和速度至关重要。毕竟,入职体验是客户的第一印象和关键的第一次互动。根据最近的研究,除非金融机构能够在不到五分钟的时间内开设新账户或完成新的贷款申请,否则消费者放弃开设账户的可能性会增加到 60% 或更多。或者,更快的开户将放弃率降低到 25% 或更低。

数字化入职自动化可以显着减少客户的工作量。理想情况下,自动化可以通过额外的信息来增强客户数据,以实时执行强大的合规性检查、身份验证和风险决策。

3. 应对不断变化的法规的敏捷合规流程

坚实的技术基础可以帮助 BNPL 提供商适应不断变化的合规性法规,无论他们经营的行业部门或地理区域如何。

在了解您的客户 (KYC) 和可负担性要求等领域构建敏捷流程可以确保您的 BNPL 产品保持完全合规。利用无代码、拖放式用户界面的解决方案可以使风险团队能够更新流程、添加新数据源并即时进行更改。通过采用这些功能,提供商可以减少对外部技术供应商的依赖,同时释放开发资源以专注于其他领域。

4. 集成欺诈检测

欺诈者迅速利用 BNPL 对消费者友好的入职和购买体验。完全集成的欺诈流程,例如强大的反洗钱和 KYC 工具、数字足迹跟踪、交易监控、简单集成或高级欺诈工具,可以挫败那些希望利用系统弱点的人。这很重要,因为在流程早期发现欺诈可以防止坏账在信用生命周期中传递。

5. 通过分析持续改进

不断创新需要不断迭代分析模型。为此,必须能够监控正在发生的性能数据并使用该实时信息来识别趋势。反过来,必须能够轻松获取这些见解并对入职流程、模型、信用额度限制等进行快速更改,从而形成推动创新的持续改进循环。

BNPL 提供商可以利用关键功能来支持快速学习和迭代。实时可视化绩效仪表板提供数据分析可视化“驾驶舱”,以识别赋能创新的洞察力。使用性能和决策数据实时训练和重新训练模型的能力,而不是等待数月将更新的模型重新插入生产环境,在加速产品创新方面也发挥着关键作用。

6. 支持快速上市和BNBL商业模式多样化

由于您的 BNPL 业务可能需要为消费者 BNPL 以及 B2B BNPL 提供动力,因此技术支持您今天的 BNBL 业务模式以及您未来的战略计划和向新领域的多元化发展非常重要。使 BNPL 提供商能够快速转向和进入新市场的技术要素包括简化的数据集成、低代码/无代码方法、快速模型部署,甚至是预先构建的可重用决策模板。

7. 完整的客户生命周期支持

BNPL 提供商必须在整个客户生命周期中发展和培养客户关系。寻找可扩展的技术以支持客户生命周期的各个方面,从入职到欺诈管理和持续的信用额度管理到收款。

拥有一个企业风险决策生态系统来管理整个客户生命周期,可以带来更明智的决策和卓越的消费者体验。当该生态系统可以使用所有客户和决策数据时,它消除了阻止企业充分识别风险的数据孤岛,并支持快速迭代和创新以及更高的运营效率和成本节约。

8. 使用人工智能/机器学习支持快速风险建模

风险模型可能需要数周或数月才能上线,其中许多模型从未通过部署过程。同样,无论是基于模型漂移参数还是预定时间表,重新训练模型都可能是一个耗时的过程。机器学习(或 ML Ops 功能)可以帮助 BNPL 提供商实时重新训练模型,从而显着提高决策性能。面对数据科学人才短缺,许多 BNPL 提供商正在预建或定制模型中发现重要价值,以加快上市时间并在风险策略上进行战略转变。

今天,人工智能、机器学习和低代码/无代码技术方法为 BNPL 供应商在构建其 BNPL 产品的速度、敏捷性和可持续性方面提供了巨大的优势。深思熟虑和专门构建的技术可以解决这八个关键的竞争优势考虑因素。

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