Thương mại, bảo hiểm, thanh toán, bất động sản và bảo mật là 5 nhóm ngành nên sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu thông minh.
Số lượng các công ty Fintech (tài chính trên nền tảng công nghệ) tăng trưởng mạnh thời gian gần đây. Tuy nhiên, theo báo cáo từ tháng 2/2017 của KPMG, lượng đầu tư vào ngành này đang giảm.
Theo phân tích từ Entrepreneur, nhóm ngành ứng dụng Fintech như thương mại, bảo hiểm, thanh toán, bất động sản, bảo mật… có nguy cơ đạt tới độ bão hòa và chịu cạnh tranh gay gắt.
Trước bối cảnh đó, bài toán thu hút đầu tư được đặt ra cho các doanh nghiệp kinh doanh tài chính trên nên tảng công nghệ. Muốn như vậy, các công ty thuộc nhóm ngành dọc của Fintech cần áp dụng công nghệ đón đầu để tối ưu quy trình, thu hút nhà đầu tư và khách hàng.
Gần đây, trang Entrepreneur đăng tải phân tích về 5 nhóm ngành dọc Fintech do Nikolai Kuznetsov - chuyên gia phân tích tài chính tại Israel, chia sẻ.
1. Thương mại
Sự xuất hiện của nền tảng cơ sở dữ liệu lớn (big data) cùng công nghệ học máy (machine learning) hình thành hệ thống robot sử dụng trí tuệ nhân tạo nhằm đưa gợi ý đầu tư phù hợp với từng khách hàng cá nhân.
Các startup Fintech thế giới đang đón nhận xu thế này như một phần tất yếu để tồn tại. Điển hình tại Mỹ, hai startup Betterment và Wealthfront hiện đẩy mạnh việc nâng cấp hệ thống phân tích nhằm thu thập thông tin về thói quen đầu tư của người dùng. Các hãng này đều mong thu hút khách hàng nhờ hệ thống phản hồi dự đoán tăng trưởng được xây dựng dựa trên dữ liệu cá nhân thu thập và các thuật toán đầu tư.
2. Bảo hiểm
Ngành bảo hiểm cần tới số liệu thống kê chính xác và nhanh chóng nhằm giới hạn rủi ro với mỗi sản phẩm trong mức cho phép. Chính vì vậy, áp dụng hệ thống phân tích thông minh sẽ giúp các công ty bảo hiểm kiểm soát, phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về khách hàng thu thập được. Căn cứ vào kết quả phân tích, người bán bảo hiểm có thể lựa chọn sản phẩm phù hợp nhất cho cả khách hàng và công ty.
Báo cáo của Deloitte về ảnh hưởng của nguồn dữ liệu đến tương lai ngành bảo hiểm, có đề cập đến việc sử dụng dữ liệu lớn (big data) để phân tích lượng tiền mỗi khách hàng muốn mua bảo hiểm cần chi trả nhằm bù đắp cho số tiền công ty phải trả khi khách gặp rủi ro. Bên cạnh đó, sự bùng nổ của các thiết bị công nghệ như điện thoại thông minh hoặc thiết bị IoT (kết nối qua Internet) giúp các công ty cung cấp dịch vụ bảo hiểm tiếp cận khách hàng trực tuyến.
3. Thanh toán
Hiện, các công ty ứng dụng tài chính trên nền tảng công nghệ chịu sự cạnh tranh lớn trong ngành này.
Nhiều dịch vụ thanh toán áp dụng phương pháp thanh toán trực tuyến, thay vì chỉ sử dụng tiền mặt. Theo khảo sát từ tổ chức thanh toán toàn cầu ACI, 43% doanh nghiệp nhỏ và vừa trên thế giới muốn sử dụng hệ thống thanh toán theo thời gian thực trong sản phẩm của công ty.
Để thực hiện, các công ty tìm mua phần mềm thanh toán trực tuyến có tốc độ và độ chính xác cao. Đồng thời, các nhà cung cấp phần mềm cần cải tiến những yếu tố trên vào sản phẩm của họ. Điều này cần nguồn dữ liệu lớn và chuẩn xác. Ngoài việc xây dựng phần mềm đáp ứng nhu cầu của khách, dữ liệu hệ thống sẽ được dùng trong các chiến dịch marketing , cá nhân hóa thông tin của công ty và nhà nghiên cứu thị trường.
4. Bất động sản
Bất động sản là nhóm ngành có tiềm năng phát triển lớn với giá trị có thể đạt 217 nghìn tỷ USD. Đây là cơ hội dành cho các quỹ đầu tư Fintech trong ngành này.
Như nhiều ngành công nghiệp khác, các chỉ số phân tích bất động sản luôn giao động không ổn định. Công cụ phân tích dữ liệu thông minh giúp người mua nhà có lựa chọn chính xác dựa vào nhu cầu, vị trí, dân trí… trong khu vực, với mỗi cá nhân, từ đó tăng doanh thu cho các công ty bất động sản.
5. Bảo mật
Các nhóm ngành Fintech nằm trong top mục tiêu tấn công của tội phạm mạng bởi khối lượng thông tin cá nhân và lượng tài sản lớn ngành này nắm giữ. Thậm chí, nhiều công ty hoạt động trong lĩnh vực còn đặt bảo mật là nhiệm vụ cốt lõi duy trì hoạt động của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, vấn đề sử dụng thông tin thẻ tín dụng bị đánh cắp để giao dịch khiến các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ thanh toán trực tuyến càng tăng cường cảnh giác.
Nhằm hạn chế, hệ thống phân tích hành vi tiêu dùng ra đời để phát hiện những giao dịch “lạ”, khác thói quen chi tiêu của chủ thẻ được máy thu thập. Là sự kết hợp của dữ liệu phân tích, thuật toán và trí tuệ nhân tạo, hệ thống nhận diện hành vi tiêu dùng có thể nhận ra những giao dịch bất thường.
Qua hệ thống xác thực, công ty có thể kịp thời ngăn chặn những hành vi ăn cắp thông tin thẻ tín dụng xảy ra.
Lạc Thảo (VnExpress)
  • Facebook
  • Chia sẻ
  •   Lưu tin
  •   Báo cáo

    Báo cáo vi phạm
     
Xem Thêm >>
Mọi ý kiến đóng góp cũng như thắc mắc liên quan đến thị trường bất động sản xin gửi về địa chỉ email: [email protected]; Đường dây nóng: 0942.825.711.